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04-01 20:01
门头沟学院 机器学习
ClaudeCode 源码深度研究报告
最近 Claude Code 泄露了 map 文件，导致泄露了源码文件，于是我下载了 npm 包里的 cli.js.map，从里面提取出 4756 个源码文件，沿着入口、提示词、工具、权限、Agent 调度、插件、Hook 一路拆下去，我发现其实 Claude Code 的system prompt 只是冰山露出水面的一小块。 这篇文章会把冰山下面的部分摊开。你不需要是做 Agent 产品的工程师，也能从里面看到一套通用的系统设计思路。看完之后，你再去看市面上任何一个 AI Agent 产品，会比之前多一层判断力。 一、大多数人对 Claude Code 的理解停在了表面 现在网上流传的 Cl...
Claude Code泄...
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04-04 17:32
重庆大学 Java
快手-后端-日常实习-一面-4.3
无八股，全程都在聊AI项目，手撕算法题是lc.15三数之和对于 AIAgent 模式，你如何评判当前系统和切换到另一种模式（如 cline/code 模式）的效果差异？ 你如何设计量化指标来评估不同实现方式的效果？ 你怎么看待 RAG？它的价值是什么？ RAG 和本地知识库有什么差别？ 你说 RAG 有用，那它具体好在哪？优化了什么指标？提升了多少？ 如果把你的项目做成 agent 并对外服务，你如何评估 RAG 的效果（比如准确率、拦截率等）？ 如果不用 RAG，而是用更强的大模型，会怎么样？ 你有没有试过使用最强模型（比如在线 API）替代本地模型 + RAG？ 你有没有做过模型微调？ 你...
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03-09 13:24
青岛工学院 测试开发
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03-30 18:47
门头沟学院 前端工程师
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