词典
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001什么是 LLM？术语●○○002Token——为什么它们要花钱术语●○○003Context Window（上下文窗口）术语●○○004什么是 prompt？术语●○○005System Prompt 与 User Prompt术语●●○006幻觉：AI 为什么会自信地胡说术语●○○007什么是 API？（说人话版）术语●○○008MCP（Model Context Protocol）：AI 工具如何互联术语●●○009什么是 AI agent？（和 chatbot 的区别）概念●○○010Agent loop：思考 → 行动 → 检查 → 重复概念●●○011Vibe coding：什么时候好用，什么时候会坑你概念●○○012Claude Code：Anthropic 的命令行 agent指南●●○013CLAUDE.md / AGENTS.md：给你的 agent 一份记忆和规则指南●●○014模式：先计划，再写代码Prompt 模式●●○015模式：喂上下文，而不是含糊地问Prompt 模式●○○016Agent 的 loop：让 AI 自主迭代概念●●●017Hermes：一个和你一起成长的 agent术语●●●018OpenClaw：一个开源的个人 AI 助理术语●●●019模型生命周期：模型会发布、更新，也会被淘汰概念●●○020AI agent 的成本控制指南●●○021Vibe coding 中的安全问题指南●●○022什么是 subagent？概念●●○023自主 agent 的护栏（guardrails）概念●●●024安装 Claude Code（分步指南）指南●○○025选哪个模型，选哪个套餐？指南●○○026写给 vibe coder 的 Git 与 GitHub 入门指南●○○027Agent 卡住了？这样解套指南●●○028把项目部署上线指南●●○029斜杠命令、Hooks 等：如何操控 Claude Code指南●●○030Skills：你的 agent 能加载的知识术语●●○031读懂 benchmark，不被榜单忽悠指南●●○032RAG（检索增强生成）概念●●○033Embeddings——文本变数字术语●●○034Fine-Tuning——继续训练模型概念●●○035Prompt Injection概念●●●036Structured Outputs术语●●○037Evals——系统化测试 prompt 与模型概念●●○038Git Worktrees：让 AI agent 并行工作指南●●○039Claude Code 中的 Hooks指南●●○040Multi-Agent Patterns（多智能体协作模式）概念●●●041Agent 的 Context 策略概念●●●042工具使用（Tool Use）：LLM 如何调用工具概念●●○043计算机操作（Computer Use）：当 AI 控制鼠标和键盘时概念●●●044沙盒（Sandboxing）：为什么 agent 应该在隔离环境中运行概念●●○045在实践中保护 agent 安全指南●●○046模型路由（Model Routing）：为任务选对模型概念●●○047缓存策略：Prompt Caching 和 Context Caching概念●●○048插件（Plugins）：AI 编码工具的扩展术语●○○049Headless 模式：不需要交互运行 agent指南●●○050Agent 的权限模式（Permission Modes）指南●●○051Artifacts：生成的交付物术语●○○显示 51 个词条中的 51 个