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1. 提示词优化器: https://n8n.keyi.ma/webhook/better-prompt,(https://n8n.keyi.ma/webhook/better-prompt) 基于 n8n 工作流实现的提示词优化器，模型基于 gemini。能够对当前提示词进行评估打分，同时给
关于Harness工程最佳实践及AI时代工程师的建议分享
提问 调用max-search技能 关于Harness Engineering： 1. 查一些行业最佳实践 2. 列出一些反直觉的事实 3. 向新时代的AI工程师提一些有用的建议 最终以单人播客文字稿的形式呈现，5000字左右。
LoRA 微调实战笔记：从 Mac 到 Linux NVIDIA GPU
一、LoRA 是什么？ LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适配）是一种参数高效微调（PEFT）方法。它通过冻结预训练模型的大部分参数，只训练新增的低秩矩阵，让模型学习特定任务。 传统全量微调需要更新模型的大量参数，而 LoRA 主要更新少量新增参数，因此能够降低训练所需
大模型微调入门：SFT（监督微调）原理与实践
SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调）是大模型后训练的重要方法，通过使用输入指令与标准答案组成的监督数据，让预训练模型学习特定任务的执行方式和回答规范。
VibeCoding 提示词模板包
这份文档提供可直接接入 vibecoding 工具的模板
VibeCoding 提示词速查表
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Vibecoding 工具提示词写作指南
给一个 vibecoding 工具配置 Agent 或系统提示词时，应该怎么写，写成什么结构，哪些内容必须明确，哪些内容应该避免。
2026 全栈进阶指南：从应用开发到系统架构
这篇文档将为你梳理从“全栈开发”向“资深架构”进阶的路线图。这份指南旨在帮你建立起应对高并发、高可用及复杂业务场景的技术底座。
🚀 React 拒绝卡顿：由浅入深构建高性能实时系统 (WebSocket + 状态管理)
React 实时大屏卡顿？页面掉帧像 PPT？大概率是你把 WebSocket 数据塞进了 Context！🚫 本文带你避开这个 90% 初级开发者都会踩的坑。我们将深入 React 18 源码级原理，揭秘 Context 的“大喇叭”缺陷，并展示如何用 Zustand/React Query 打造“指哪打哪”的精准更新架构。不仅教你工具怎么用，更让你看懂为什么高性能系统要这样设计！🚀
基于 Monaco v10 构建 Web 版 Python/Go IDE
一、 核心架构设计 在 Web 端实现一个功能完备的 IDE，需要将传统的本地开发环境“拆解”并映射到浏览器沙盒中。 1. 三层架构模型 View 层 (Monaco Editor)：负责 UI 渲染和基础文本编辑。 Adapter 层 (M
Rust 基础语法
1. 变量与常量 (Variables) Rust 变量默认是不可变的，这能减少 80% 的并发 Bug。 Rust auto let x = 5; // 默认不可变 (类似 TS 的 const) let mut y = 10;
编辑器中的语言服务器协议（LSP）：打破编辑器与语言之间的壁垒
引言：开发者的“巴别塔”困境 你是否曾经历过这样的场景？当你为不同的编程语言切换编辑器时，需要重新配置语法高亮、自动补全、代码导航等基础功能。每种编辑器都有自己的插件生态，而每个语言插件都需要独立开发维护，造成了巨大的重复劳动。这就是语言服务器协议（Language Server Protocol
Tiptap 编辑器实现 Markdown 格式保存
为 Tiptap 编辑器实现 Markdown 格式保存，这里有几个完整的解决方案：
前端也必看的Docker 核心命令与实战指南
🚀 2026 开发者必看： 一、 Docker 核心命令百科全书 1. 镜像管理 (Images) — 你的程序 命令示例核心用途 构建 docker build -t app:v1. 根据 Dockerfile 创建镜像 查看
网页中实现类似vscode的终端shell
在 Monaco Editor 中实现类似 VS Code 的终端，通常需要结合 Xterm.js（用于渲染终端界面）和 WebContainer 或 Pty.js（用于提供底层 Shell 环境）。