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【深度长文】Ollama v0.20 工具调用实战：本地大模型 + JSON Schema + 生产级 Agent 系统搭建指南（2026）

【深度长文】Ollama v0.20 工具调用实战：本地大模型 + JSON Schema + 生产级 Agent 系统搭建指南（2026）
2026-07-03 08:47:18 +0800 CST view 301
深度长文：Ollama v0.20 Tool Calling 从协议原理到生产级多工具 Agent 实战，含天气查询、数据库操作、Web搜索三大案例与安全防护策略（2026）。
Ollama AI Agent Tool Calling 本地大模型生产级

AI 生成界面为什么总是样板间？ taste-skill 如何用 SKILL.md 教 AI 学会设计品味

AI 生成界面为什么总是样板间？ taste-skill 如何用 SKILL.md 教 AI 学会设计品味
2026-07-08 12:47:28 +0800 CST view 461
taste-skill 通过将设计品味封装为可组合的 SKILL.md 技能集，解决 AI 生成界面千篇一律的核心问题。本文深入解析其三段旋钮系统、设计技能体系与工程实践。
AI编程 taste-skill 前端设计 SKILL.md Claude Code 设计系统

Ollama 深度拆解：当大模型变成「一个文件」——GGUF、4-bit 量化与 llama.cpp 计算图如何重写本地推理的心智模型

Ollama 深度拆解：当大模型变成「一个文件」——GGUF、4-bit 量化与 llama.cpp 计算图如何重写本地推理的心智模型
2026-07-15 08:45:14 +0800 CST view 329
从工程师视角深度拆解 Ollama 与本地大模型推理引擎：GGUF 单文件格式、K-quant/IQ-quant 量化家族、内存带宽墙、llama.cpp 计算图与 KV Cache，配 Modelfile、Python/Go 流式客户端与自量化实战。
Ollama llama.cpp GGUF 本地推理大模型量化 KV Cache

AI 生成界面为什么总是样板间？ taste-skill 用 SKILL.md 给 AI 装上设计品味

AI 生成界面为什么总是样板间？ taste-skill 用 SKILL.md 给 AI 装上设计品味
2026-07-08 12:50:03 +0800 CST view 417
taste-skill 通过将设计品味封装为可组合的 SKILL.md 技能集，解决 AI 生成界面千篇一律的核心问题。本文深入解析其三段旋钮系统、设计技能体系与工程实践。
AI编程 taste-skill 前端设计 SKILL.md Claude Code 设计系统 AI Agent

vLLM 深度拆解：当 KV Cache 学会「分页」——用操作系统智慧重写 LLM 推理的心智模型

vLLM 深度拆解：当 KV Cache 学会「分页」——用操作系统智慧重写 LLM 推理的心智模型
2026-07-15 10:13:07 +0800 CST view 235
深度拆解 vLLM 核心架构：从 PagedAttention 分页内存管理、Continuous Batching 动态调度，到 Speculative Decoding、Prefix Caching 等高级特性，配完整代码示例与生产部署指南。
vLLM PagedAttention LLM推理深度学习 GPU优化 Continuous Batching

DeepSeek-R1边缘推理实战：从云端独占到本地智能的范式转移

DeepSeek-R1边缘推理实战：从云端独占到本地智能的范式转移
2026-05-19 12:42:27 +0800 CST view 595
2026年，边缘AI不再只是云端模型的精简版。本文深入剖析DeepSeek-R1 CPU版的技术原理，从模型蒸馏、量化技术的底层原理到生产环境的完整部署方案，提供可直接落地的代码和可量化的性能数据。
DeepSeek R1 边缘计算 AI推理模型蒸馏量化 llama.cpp Ollama 端侧AI

从 Caveman 令牌压缩到 Agent Skills：2026年7月 GitHub Trending AI 编码工具深度解析

从 Caveman 令牌压缩到 Agent Skills：2026年7月 GitHub Trending AI 编码工具深度解析
2026-07-09 01:47:33 +0800 CST view 586
深度解析2026年7月GitHub Trending上的AI编码工具生态：Caveman令牌压缩65%背后的工程原理、mattpocock/skills 354个生产级技能、openai/codex-plugin-cc多代理协作，以及这场正在发生的AI编程工具工程化革命。
AI编程工具 GitHub Trending Caveman Agent Skills AI Agent LLM Copilot 2026技术

Agent Skills 深度拆解：当 AI 编程助手学会「工程纪律」——mattpocock/skills、addyosmani/agent-skills 与 Superpowers 如何用可组合 SOP 重写人机协作的心智模型

Agent Skills 深度拆解：当 AI 编程助手学会「工程纪律」——mattpocock/skills、addyosmani/agent-skills 与 Superpowers 如何用可组合 SOP 重写人机协作的心智模型
2026-07-15 12:18:39 +0800 CST view 365
从工程师视角深度拆解 Agent Skills 运动：mattpocock/skills、addyosmani/agent-skills 与 Superpowers 如何用可组合 SOP、Checkpoint 与反合理化给 AI 编程助手装上工程纪律，配 SKILL.md、TDD、CI 与 MCP 协同实战。
Agent Skills AI编程工程纪律 mattpocock addyosmani Superpowers SKILL.md TDD

深度长文：LLM 推测解码（Speculative Decoding）工程化实战——从原理到3倍加速的完整实现

深度长文：LLM 推测解码（Speculative Decoding）工程化实战——从原理到3倍加速的完整实现
2026-07-26 17:15:22 +0800 CST view 230
深度长文实战 Speculative Decoding 推测解码技术：从拒绝采样原理、草稿模型选型到 vLLM 生产部署，包含完整代码实现、性能基准测试和 DSpark 等前沿变体解析，不修改模型不牺牲质量即可实现 2-3 倍推理加速。
Speculative Decoding LLM推理加速推测解码 vLLM DSpark

vLLM 深度实战：当 LLM 推理遇上 PagedAttention——从 KV 缓存管理到生产级高并发服务的完全指南（2026）

vLLM 深度实战：当 LLM 推理遇上 PagedAttention——从 KV 缓存管理到生产级高并发服务的完全指南（2026）
2026-06-08 22:52:24 +0800 CST view 747
深度解析vLLM推理框架的核心原理、PagedAttention创新机制、分布式推理架构，以及生产环境部署的最佳实践。
vLLM PagedAttention LLM推理 KV缓存分布式推理

2026 年 vLLM 推理服务实战：PagedAttention 原理、分布式部署与性能调优完全指南

2026 年 vLLM 推理服务实战：PagedAttention 原理、分布式部署与性能调优完全指南
2026-06-08 22:53:03 +0800 CST view 467
深度解析vLLM推理框架的核心原理、PagedAttention创新机制、分布式推理架构，以及生产环境部署的最佳实践。
vLLM PagedAttention LLM推理 KV缓存分布式推理

Agent Skills 深度实战：当 AI 学会「工程师纪律」——从 Addy Osmani 的 7 个斜杠命令到生产级 AI 编程工作流的完全指南（2026）

Agent Skills 深度实战：当 AI 学会「工程师纪律」——从 Addy Osmani 的 7 个斜杠命令到生产级 AI 编程工作流的完全指南（2026）
2026-06-15 00:50:09 +0800 CST view 757
Agent Skills 是 Google 工程总监 Addy Osmani 开源的 AI 编程工程技能库，通过 7 个斜杠命令（/spec、/plan、/build、/test、/review、/code-simplify、/ship）将软件开发六阶段生命周期固化到 AI 工作流中，让 AI 从「代码生成器」升级为「工程助手」。
AI编程 Agent Skills Addy Osmani Claude Code 工程化软件开发 Skill 生产级

Hermes Agent 深度实战：从「LLM 审判官」到自进化 Skills——不训练模型也能越用越强的 Agent 工程全解（2026）

Hermes Agent 深度实战：从「LLM 审判官」到自进化 Skills——不训练模型也能越用越强的 Agent 工程全解（2026）
2026-07-22 07:45:42 +0800 CST view 182
深度解析 Hermes Agent 自进化机制：LLM 审判官、三层记忆系统、Skill 自动生成的工程实现。不训练模型也能越用越强的 Agent 架构全解，含源码分析、部署指南与竞品对比。
Hermes Agent AI Agent 自进化记忆系统 Skill生成 LLM 开源项目 Nous Research

大模型推理引擎实战：从 PagedAttention、Continuous Batching 到投机解码与量化部署，把 GPU 利用率榨到极限（vLLM/SGLang 2026 完全指南）

大模型推理引擎实战：从 PagedAttention、Continuous Batching 到投机解码与量化部署，把 GPU 利用率榨到极限（vLLM/SGLang 2026 完全指南）
2026-07-09 09:17:24 +0800 CST view 486
深入剖析 2026 年大模型推理引擎核心技术：PagedAttention、Continuous Batching、Chunked Prefill、RadixAttention 前缀缓存、投机解码与 AWQ/GPTQ/FP8 量化，结合 vLLM 与 SGLang 部署实战，把 GPU 利用率榨到极限的生产级完全指南。
LLM推理引擎 vLLM SGLang 推理优化量化部署投机解码 GPU利用率 KV Cache PagedAttention

vLLM 推理引擎源码级拆解：PagedAttention 显存虚拟化、Continuous Batching 调度与量化落地全指南

vLLM 推理引擎源码级拆解：PagedAttention 显存虚拟化、Continuous Batching 调度与量化落地全指南
2026-07-27 03:44:38 +0800 CST view 178
从显存字节到 CUDA kernel 源码级拆解 vLLM：PagedAttention 分页显存管理、Continuous Batching 连续批处理调度、Prefix Caching 前缀缓存与量化/投机解码实战，附完整代码与生产调参踩坑清单。
vLLM PagedAttention 大模型推理 KV Cache 显存优化连续批处理量化 LLM Serving

TensorRT-LLM 1.0 深度实战：当 PyTorch 架构成为默认体验，NVIDIA 的 LLM 推理引擎正式走向成熟

TensorRT-LLM 1.0 深度实战：当 PyTorch 架构成为默认体验，NVIDIA 的 LLM 推理引擎正式走向成熟
2026-07-22 10:46:37 +0800 CST view 176
深度解析 TensorRT-LLM 1.0：PyTorch 架构正式稳定、LLM API 稳定化、多模态 VLM 原生支持、Qwen3 MoE 优化、LoRA 生产级管理、trtllm-serve 推理服务化，配完整部署实战代码。
TensorRT-LLM LLM推理 GPU加速 PyTorch NVIDIA 深度学习模型部署推理优化

LLM 推理优化全景实战：从 PagedAttention 到投机解码——让大模型推理成本下降 70% 的技术革命（2026）

LLM 推理优化全景实战：从 PagedAttention 到投机解码——让大模型推理成本下降 70% 的技术革命（2026）
2026-05-30 15:42:55 +0800 CST view 604
深度解析 LLM 推理优化的核心技术：PagedAttention 内存管理革命、投机解码加速策略、INT4/FP8 量化技术、MoE 架构优化，从架构原理到代码实战，让大模型推理成本下降 70%。
LLM 推理优化 vLLM PagedAttention 投机解码量化 MoE

WorldMonitor 深度拆解：73K Stars 的「全球态势感知」仪表盘，凭什么不用任何前端框架？

WorldMonitor 深度拆解：73K Stars 的「全球态势感知」仪表盘，凭什么不用任何前端框架？
2026-07-27 08:44:14 +0800 CST view 371
深度拆解一周涨1万Star的WorldMonitor：500+信源聚合、双地图引擎、零框架Vanilla TS前端、一套代码6个站点变体、本地Ollama兜底与MCP/SDK全家桶，附自托管与mini复刻实战。
WorldMonitor 开源态势感知 Vanilla TypeScript deck.gl MCP Ollama Tauri

Local-File-Organizer 深度解析：3K Stars 本地 AI 文件整理，Llama3.2+LLaVA 完全离线运行

Local-File-Organizer 深度解析：3K Stars 本地 AI 文件整理，Llama3.2+LLaVA 完全离线运行
2026-05-15 12:22:33 +0800 CST view 567
深入解析 3K Stars 的 Local-File-Organizer：基于 Llama3.2 3B + LLaVA-v1.6 双模型的本地 AI 文件整理工具，使用 Nexa SDK 实现 100% 离线推理，自动识别文件内容、智能分类重命名、支持图片视觉分析和文档内容解析，零数据外泄。
Local-File-Organizer AI文件整理 Llama3 LLaVA 本地AI 隐私

vLLM V1 深度拆解：当一个 LLM 推理引擎决定「从零重写」——PagedAttention、分离式推理与 LMCache 如何重新定义大模型服务的性能天花板

vLLM V1 深度拆解：当一个 LLM 推理引擎决定「从零重写」——PagedAttention、分离式推理与 LMCache 如何重新定义大模型服务的性能天花板
2026-08-03 09:43:58 +0800 CST view 157
深度拆解vLLM V1引擎四大核心架构：PagedAttention V2融合块表与前缀树缓存、分离式推理Prefill/Decode架构、KV Connector标准化接口、LMCache三层KV Cache管理，附完整部署配置与性能基准测试
vLLM PagedAttention LMCache 分离式推理大模型推理 KV Cache 推理引擎 LLM Serving GPU优化开源

LLM 推理的显存战争：从 PagedAttention 到统一内存架构——KV Cache 管理五世代深度解析（2026）

LLM 推理的显存战争：从 PagedAttention 到统一内存架构——KV Cache 管理五世代深度解析（2026）
2026-06-15 11:18:23 +0800 CST view 527
深度解析大模型推理中 KV Cache 管理的五世代演进：从连续分配到 PagedAttention，再到异构缓存、分布式 KV 和统一混合内存架构。结合 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 给出生产环境选型指南。
LLM 大模型 KVCache PagedAttention vLLM SGLang TensorRT 推理优化显存管理分布式

英伟达ASPIRE深度解析：具身智能的Skill时刻——从Coding Agent到机器人技能库、从经验沉淀到持续学习范式的完整技术指南（2026）

英伟达ASPIRE深度解析：具身智能的Skill时刻——从Coding Agent到机器人技能库、从经验沉淀到持续学习范式的完整技术指南（2026）
2026-07-04 08:12:57 +0800 CST view 598
2026年7月1日，英伟达GEAR团队开源机器人技能库ASPIRE，具身智能负责人Jim Fan称之为范式转变。深度解析ASPIRE的核心原理、技术架构、实现细节，以及它如何像Coding Agent一样让机器人通过写代码、看执行轨迹、修程序、沉淀技能来实现持续学习。
NVIDIA ASPIRE 具身智能机器人技能库持续学习 Coding Agent Skill Refinement 经验沉淀 LLM GPT-4 Claude Jim Fan GEAR团队

llama.cpp 深度拆解：一个纯 C++ 引擎如何让 180K Star 成为端侧 LLM 的事实标准——从 GGUF 格式到多后端架构的全栈解析

llama.cpp 深度拆解：一个纯 C++ 引擎如何让 180K Star 成为端侧 LLM 的事实标准——从 GGUF 格式到多后端架构的全栈解析
2026-08-03 10:45:17 +0800 CST view 276
深度拆解llama.cpp四大核心架构：GGUF模型格式设计、GGML计算引擎、8种多后端抽象层、K-Quant/I-Quant量化技术体系，附完整代码示例与性能基准测试
llama.cpp GGUF GGML 量化端侧推理 LLM C++ 推理引擎多后端 K-Quant

给 AI 编码 Agent 装上「谷歌级工程纪律」：深度解析 Addy Osmani 的 agent-skills，从 Skill 解剖学到亲手写一个生产级技能

给 AI 编码 Agent 装上「谷歌级工程纪律」：深度解析 Addy Osmani 的 agent-skills，从 Skill 解剖学到亲手写一个生产级技能
2026-07-10 02:47:04 +0800 CST view 286
深度解析 Addy Osmani 开源的 agent-skills：如何把 Google 级工程规范编译成 AI 编码 Agent 可执行的技能，涵盖 Skill 解剖学、六阶段生命周期、七命令映射、Hooks 闸门，并手搓一个生产级「数据库迁移安全检查」技能（含完整代码）。
agent-skills AI 编程 Claude Code 工程化 Skill 提示工程 Python

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