<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>多语言 | 锤子前端</title><description>Now vibe coding, so learning hammer FE ?</description><link>https://channel.meo-ai.com</link><item><title>《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》</title><link>https://channel.meo-ai.com/posts/682</link><guid isPermaLink="true">https://channel.meo-ai.com/posts/682</guid><pubDate>Tue, 21 Jul 2026 15:41:41 GMT</pubDate><content:encoded>&lt;span class=&quot;post-title-source&quot;&gt;《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》&lt;/span&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;标签：&lt;a href=&quot;/search/result?q=%23AI_Agent&quot; title=&quot;#AI_Agent&quot;&gt;#AI_Agent&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23LLM&quot; title=&quot;#LLM&quot;&gt;#LLM&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E6%96%87%E5%B7%A5%E7%A8%8B&quot; title=&quot;#上下文工程&quot;&gt;#上下文工程&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23MCP&quot; title=&quot;#MCP&quot;&gt;#MCP&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23RAG&quot; title=&quot;#RAG&quot;&gt;#RAG&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81&quot; title=&quot;#多模态&quot;&gt;#多模态&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23Coding_Agent&quot; title=&quot;#Coding_Agent&quot;&gt;#Coding_Agent&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E5%A4%9A%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E5%8D%8F%E4%BD%9C&quot; title=&quot;#多智能体协作&quot;&gt;#多智能体协作&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E5%BC%80%E6%BA%90%E4%B9%A6%E7%B1%8D&quot; title=&quot;#开源书籍&quot;&gt;#开源书籍&lt;/a&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;总结：&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;李博杰（中科大+MSRA+华为天才少年背景，Pine AI 首席科学家）所著《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》开源主仓库，围绕核心公式 Agent = LLM + 上下文 + 工具 展开，全书 10 章正文 + 编译 PDF + 88 个配套实验代码全部 Apache 2.0 开源。上线一周即登顶 GitHub Trending，单日新增 1,734 Stars，目前已超 1.1 万 Stars，社区已自发贡献英文、泰米尔语、越南语翻译。本书填补了&quot;从工程原理层面系统讲透 Agent 的中文开源书&quot;这一空白，强调&quot;Harness Engineering&quot;（模型之外的一切工程能力）才是 Agent 真正的竞争力所在。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;文章要点：&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;1. 核心公式与工程理念：全书围绕 Agent = LLM + 上下文 + 工具 展开，提出&quot;Harness Engineering&quot;理念——模型之外的一切工程能力（上下文设计、工具编排、评估体系等）才是 Agent 的护城河，而非单纯依赖模型本身。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;2. 10 章体系化内容：从 Agent 基础、上下文工程、记忆与知识库、工具/MCP 协议、Coding Agent、评估体系、后训练、自我进化、多模态实时交互到多 Agent 协作，覆盖从入门到生产级的完整路径。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;3. 88 个可运行实验代码：每章配套完整 demo，70+ 可独立运行（配置 API Key 即可），涵盖上下文消融实验、KV Cache 友好设计、提示注入攻防、MCP 三类服务器、17 工具生产级 Coding Agent、语音狼人杀等，所有代码按章节组织并三级标注完成状态。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;4. 诚实务实的工程态度：不夸大概念、不制造 hype，每个技术都讲清优势、局限与适用场景，大量使用对照实验（如 mem0 vs Memobase、稠密 vs 稀疏检索、3 种攻击×4 种防御等），用数据说话而非主观断言。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;5. 完全开源与社区共建：全书正文（Markdown）、编译 PDF、配图及代码全部 Apache 2.0 开源，中文为主，社区已贡献英文、泰米尔语、越南语版本，这在中文技术书籍中极为罕见。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;6. 适合人群：想系统理解 Agent 工程而非只会调 API 的开发者；需要搭建 Coding Agent、RAG、多 Agent 协作等生产系统的工程师；对上下文工程、KV Cache、工具设计等底层机制感兴趣的研究者。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;URL：&lt;a href=&quot;https://github.com/bojieli/ai-agent-book&quot; target=&quot;_blank&quot; rel=&quot;noopener&quot; title=&quot;https://github.com/bojieli/ai-agent-book&quot;&gt;https://github.com/bojieli/ai-agent-book&lt;/a&gt;&lt;a class=&quot;tgme_widget_message_link_preview&quot; href=&quot;https://github.com/bojieli/ai-agent-book&quot; target=&quot;_blank&quot; rel=&quot;noopener&quot; title=&quot;《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》（李博杰 著）开源主仓库：全书正文、编译版 PDF 与按章配套代码 - bojieli/ai-agent-book&quot;&gt;
  
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&lt;/a&gt;</content:encoded></item><item><title>《开源健身数据集：1324条多语言结构化运动数据与开发者脚手架》</title><link>https://channel.meo-ai.com/posts/675</link><guid isPermaLink="true">https://channel.meo-ai.com/posts/675</guid><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 06:04:17 GMT</pubDate><content:encoded>&lt;span class=&quot;post-title-source&quot;&gt;《开源健身数据集：1324条多语言结构化运动数据与开发者脚手架》&lt;/span&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;标签：&lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6&quot; title=&quot;#数据科学&quot;&gt;#数据科学&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E5%81%A5%E8%BA%AB&quot; title=&quot;#健身&quot;&gt;#健身&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E5%BC%80%E6%BA%90%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86&quot; title=&quot;#开源数据集&quot;&gt;#开源数据集&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E5%A4%9A%E8%AF%AD%E8%A8%80&quot; title=&quot;#多语言&quot;&gt;#多语言&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%80%85%E5%B7%A5%E5%85%B7&quot; title=&quot;#开发者工具&quot;&gt;#开发者工具&lt;/a&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;总结：&lt;br /&gt;这是一个面向开发者的健身运动结构化数据集，收录1324条运动记录，涵盖部位、器械、目标肌群等元数据，并提供英语、西班牙语、意大利语、土耳其语、俄语和中文六种语言的步骤说明。仓库还附带开箱即用的交互式浏览器和开发者配置向导（含SQL建表、API代码模板、LLM提示词），可快速搭建健身类应用后端。运动媒体文件（图片/GIF）因版权争议未包含，仅保留原始媒体ID引用。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;文章要点：&lt;br /&gt;1. 数据规模很扎实：一共1324条运动记录，覆盖从手臂、腿部到背部、核心等10个身体部位，器械类型也多达12种，其中约25%是自重训练，居家健身App也能直接用&lt;br /&gt;2. 多语言支持很贴心：每条运动都配了英、西、意、土、俄、中六种语言的步骤说明，做国际化健身产品不用自己翻译了&lt;br /&gt;3. 开发者体验拉满：仓库里塞了一个纯前端的运动浏览器（index.html）和一个配置向导（setup.html），能直接生成SQL建表语句、多语言API调用代码，还能一键复制LLM提示词让AI帮你搭后端&lt;br /&gt;4. 版权处理很谨慎：图片和GIF动画因为存在多方权属争议，仓库里故意没打包，只留了media_id，需要的话可以通过原始CDN地址自行获取，避免法律风险&lt;br /&gt;5. 数据结构很规范：JSON格式，字段包含ID、名称、部位、器械、目标肌群、协同肌群、六语说明、媒体引用等，还提供了TypeScript类型定义，类型安全直接拿捏&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;URL：&lt;a href=&quot;https://github.com/hasaneyldrm/exercises-dataset&quot; target=&quot;_blank&quot; rel=&quot;noopener&quot; title=&quot;https://github.com/hasaneyldrm/exercises-dataset&quot;&gt;https://github.com/hasaneyldrm/exercises-dataset&lt;/a&gt;&lt;a class=&quot;tgme_widget_message_link_preview&quot; href=&quot;https://github.com/hasaneyldrm/exercises-dataset&quot; target=&quot;_blank&quot; rel=&quot;noopener&quot; title=&quot;1,324-exercise fitness dataset — animation GIFs, 180×180 thumbnails, muscle-group &amp;amp; equipment data, and step-by-step instructions in 6 languages. The exercise data layer behind the LogPress...&quot;&gt;
  
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