同校同学院和你们水平一样有关系吗？你们是不同的人就是有差距的啊
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手把手教你用claw-code搭建Agent
3月31日，Claude Code 的源码因 source map 文件未剥离意外泄露。51万行 TypeScript 代码、1903个文件，就这样暴露在了公网上。 而就在泄露后的几小时内，一个韩国开源团队 instructkr 就启动了 claw-code 项目——用 Rust + Python 对 Claude Code 的核心架构进行了 clean-room 复刻。 这个项目 2 小时冲上 50K star，创下 GitHub 历史最快纪录。 对我们求职党来说，这意味着什么？ 意味着你现在可以拆开 Claude Code 的引擎盖，学习一套工业级 AI Agent 系统的设计思路，甚至基...
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03-27 15:31
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本文面向前端Agent面试备考，系统拆解前端Agent四大核心模块（LLM核心引擎、工具调用、记忆存储、ReAct编排），梳理各模块面试高频考点与易错点，补充考点对应表、Mermaid架构图，详解前端场景下Agent工程落地关键，助力考生快速掌握核心考点，应对面试中的原理、实战类提问。前端Agent面试高频考点对应表LLM核心引擎（前端适配）1. 前端调用LLM模型的选型与优化；2. 前端Prompt工程实战；3. 上下文Token控制前端场景下模型适配（轻量化、请求效率）、Prompt编写技巧忽略前端Token限制，Prompt冗余工具调用（前端场景）1. 前端Agent常用工具封装；2. ...
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03-27 09:52
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1.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？这个问题本质上不是“删哪条、留哪条”，而是做记忆的版本管理。实际处理时一般会同时看三个维度：时间、来源、置信度。时间上通常新信息优先，但前提是它来自更可信的输入；来源上，用户当前轮明确表达、工具查询结果、系统写入，优先级通常高于模型从历史里自己总结出来的内容；置信度上，如果只是一次低置信抽取，不会直接覆盖长期稳定画像。工程上我会把记忆拆成两层，一层是 event log，完整保留用户每次表达过什么；另一层是 materialized profile，也就是给模型使用的当前画像。冲突发生时，不是直接物理覆盖，而是先记事件，再按规则刷新画像。...
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