AI浪潮下，后端开发岗位正在发生什么
AI 编程工具现在能做什么、做不好什么，以及它对后端开发岗位结构和个人能力要求的实际影响。
AI 工程
AI Agent的记忆与技能系统：从失忆到越用越懂你
对比向量检索式与文件式两种 Agent 记忆范式，结合实际案例讲解如何让 AI Agent 跨会话记住用户。
多智能体协作实战：什么时候该拆Agent，什么时候不该
单智能体的上下文膨胀与任务耦合瓶颈，几种多 Agent 拆分模式，以及判断该不该拆的实战经验。
RAG检索增强生成：原理、数据切片与向量化详解
RAG 的离线建库与在线检索流程，重点讲解数据切片策略、Embedding 向量化，以及向量化与大模型训练原理的关系。
如何写好一篇 Skills 文章：结合 SDDD 方法论
结合 SDDD（Scenario · Definition · Demo · Discussion）方法论，讲解如何写出结构清晰、可复用的 AI Skills。
OpenClaw 使用指南：用 Skills 实现 AI 全自动操控电脑
OpenClaw 开源自托管 AI 自动化框架的安装配置，以及如何用 Skills 插件让大模型操控电脑。
MCP的AI上下文管理心得
基于 MCP 协议构建 AI 应用时，系统提示、历史对话、工具结果等上下文的组织、裁剪与安全管理心得。
AI的发展与现状：从传统机器学习到MCP与Skills的新纪元
从符号主义、深度学习到大模型，梳理 AI 的发展脉络，并介绍 MCP 与 Skills 带来的新范式。