Writing
RSSCoding Agent 核心组件分析
深入解析 Coding Agent 的六大核心组件：实时仓库上下文、Prompt 结构与缓存、工具与权限、上下文压缩、会话记忆、以及子 Agent 委派，并对照 Claude Code 架构实现。
团队工程流程方法论：Plugin 只是手段，流程才是护城河
Plugin 只是手段，真正决定团队工程质量的，是工作如何被正确组装和使用这套机制本身。
Agent 评估评测实战指南
从错误分析到 LLM-as-Judge，从 Guardrails 到 Transition Failure Matrix，系统梳理 Agent 评估的核心方法论与工程实践。
上下文工程：构建可靠 AI Agent 的隐藏学科
系统梳理上下文工程的定义、失败模式与核心策略，结合 Anthropic、LangChain、Manus 等来源的工程实践，解析如何管理 LLM 上下文窗口这一 Agent 性能的关键变量。
RAG 检索增强生成深度解析：从原理到前沿
全面解析 RAG 的核心架构、关键组件、评估体系、生产实践，以及 Self-RAG、CRAG、Agentic RAG 等 2024-2025 前沿进展，对比长上下文与微调技术选型。
AI Agent 架构解析：从概念到生产级实践
系统梳理 AI Agent 的核心定义、组件架构、经典范式与生产级设计模式，并结合 Google、Anthropic、Lilian Weng 等权威来源，深入解析构建可靠 Agent 的关键原则与常见挑战。
Prompt 工程实践指南
系统介绍 Prompt 工程的核心概念、基础配置、提示技巧、链式思考方法，以及生产环境中的最佳实践，帮助开发者构建可靠的 LLM 应用。