"remote.extensionKind":{"GitHub.copilot":["ui"],"GitHub.copilot-chat":["ui"],}这是 VS Code 的远程开发配置项，用于控制扩展在远程环境（如 SSH、容器、WSL）中的运行位置。可选值：
“ui”：扩展在本地客户端运行
“workspace”：扩展在远程服务器运行
这两个扩展始终在 本地客户端运行，即使你连接了远程开发环境。
多个飞书机器人 + 独立工作空间 + 互相协作 = 专业化分工的 AI 助理团队 写在前面 如何用 OpenClaw 搭建一套多 Agent 系统，让 AI 助理各司其职、协同工作？通过 OpenClaw 多 Agent 架构，你可以实现： * 多个独立的飞书机器人，每个人设不同 * 各自独立的工作空间，数据完全隔离 * 可以互相协作，通过 agentToAgent 通信 * 共享长期记忆，跨渠道信息同步 本文将详细介绍如何在腾讯云服务器上，用 OpenClaw 搭建一套飞书多 Agent 系统，包括完整配置流程、常见问题解决方案和实战协作案例。 目录 1. 为什么需要多 Agent 2. 前置准备 3. 5 个 Agent
量化、算子融合、内存映射：C语言实现AI推理的"三板斧" 摘要：做嵌入式AI开发的同学，大概率都遇到过这样的困境：训练好的AI模型（比如CNN），在PC上用TensorFlow/PyTorch跑起来流畅丝滑，可移植到单片机、MCU等边缘设备上，要么内存爆掉，要么推理延迟高到无法使用——毕竟边缘设备的资源太有限了：几百KB的RAM、几MB的Flash、没有GPU加速，甚至连浮点运算都要靠软件模拟。这时，依赖庞大的深度学习框架就成了“杀鸡用牛刀”，甚至根本无法运行。而C语言，作为嵌入式开发的“母语”，凭借其极致的性能控制、内存可控性和无 runtime 依赖的优势，成为边缘设备AI推理引擎的最佳选择。但纯C语言实现AI推理，绝不是简单地“用C重写框架代码”，关键在于掌握三大核心优化技术——这就是我们今天要讲的AI推理“三板斧”：量化、算子融合、内存映射。 它们三者协同作用，能从“体积、速度、内存”三个维度彻底优化AI推理性能：
前段时间，由于回家过年，躺在床上实在感觉无聊， 所以就在网上搜罗了相关资料，整理了学习内容，方便以后温故。 进来各种模型频繁迭代，好像光是闻着claude、gpt、deepseek、豆包这些模型升级的声音，就已经让我们热血澎湃。 但你真的了解他们吗？你知道如何用好他们吗？ 如： * user prompt * system prompt * AI Agent * function calling * MCP * RAG * 上下文窗口 可能你零星的知道些皮毛，不过没关系，现在让我带着你深入学习一番。 大纲 * 一、什么是所谓的user prompt * 二、user prompt 和 system prompt * 1、 user prompt（用户提示词） * 2、 system prompt（系统提示词） * 三、AI Agent
在软件开发的浪潮中，AI驱动的编码Agent正成为改变游戏规则的力量。它们不再是简单的代码补全工具，而是能够连续工作数小时、完成大规模多文件重构、持续迭代直至测试通过的智能协作者。然而，许多开发者在使用Agent时，往往只能发挥其部分能力，未能充分释放其潜力。这并非Agent本身的局限，而是缺乏对其工作原理的深刻理解和科学的使用方法。本文将基于Cursor Agent的实践经验，系统拆解Agent编码的最佳实践，帮助你构建高效的Agent工作流，让智能工具真正成为你开发路上的得力助手。 读懂Agent的“运行框架”：Harness的核心逻辑 要高效使用Agent，首先需要理解它的“底层架构”，agent harness。这个框架是Agent能够精准完成任务的基础，由三个核心组件构成：引导Agent行为的Instructions（系统提示词和规则）、Agent可调用的Tools（文件编辑、代码库搜索、终端执行等）以及用户下达指令的User messages（提示词和后续交互）。 不同的AI模型有着截然不同的训练背景和响应习惯，这也是harness不可或缺的原因。比如，一个在Sh