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从 Claude / GPT 的实战,到 Prompt 与上下文工程,再到 AI 在各行业的落地与日常观察。
没有最强模型，只有最合适的模型——一张表帮你决定每个场景该叫哪个。
把所有问题都塞进向量库不会让你的 AI 更聪明，可能会更傻。
用 Claude / GPT API 搭建 Agent、RAG、智能体系统的实战经验。
提示设计、上下文管理，把模型当成有边界的同事来用。
AI 在医疗、金融、教育、电商等行业的具体落地与思考。
Claude Code、Cursor、自动化脚本改造日常开发与办公。
Opus、Sonnet、Haiku 各自适合什么？成本与效果的权衡。
AI 之外的思考、读书笔记、行业观察、个人记录。