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掌握 LangChain 框架，通过代理、链、内存和工具集成构建复杂的 LLM 应用程序。
一个复杂的人工智能驱动的代码审查系统，旨在通过智能代理协调和专业领域专业知识提供对软件工件的全面、多角度分析。
为矢量搜索应用程序选择和优化嵌入模型的指南。
多代理优化工具是一种先进的人工智能驱动框架，旨在通过智能、协调的基于代理的优化来全面提高系统性能。该工具利用尖端的人工智能编排技术，提供跨多个领域的性能工程的全面方法。
通过性能分析、及时工程和持续迭代对现有代理进行系统改进。
使用受 IEEE 1016-2009 概念启发的结构创建或审查 SDD，同时针对项目环境保持务实。
关键学习捕获系统可防止重复错误并保留跨课程的成功模式。
沙盒代理提供了一个通用 API，用于在沙盒环境中编排 AI 编码代理。
为代理执行编写分步实施计划。每项任务都应该是一个完整的工作单元，由一个代理完全处理。
听起来像是真人写的，而不是公司委员会或人工智能写的。
默认值：来自references/color-palettes.md的深色模式颜色。
核心原则：没有新的验证证据就不能声称完工。
核心原则：在尝试修复之前找到根本原因。症状修复失败。
面向高管受众的战略写作听起来像是来自《经济学人》或《哈佛商业评论》。以客户为主导的思维、基于证据的论证、连贯的叙述。
核心原则：重构改变结构，而不是功能。如果行为改变，你就需要重写。
铁律：先过滤，后阅读。切勿在未先缩小日志文件大小的情况下打开较大的日志文件。
核心原则：“足够快”的可读代码胜过“最佳”的复杂代码。先测量一下。
从不：将不带默认值的 NOT NULL 添加到有数据的表中。
混合存储架构中 PostgreSQL、DuckDB、Parquet 和 Neo4j 的决策指南。
每个错误消息都会回答：发生了什么？为什么？如何恢复？
