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Marshall Qiao
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加拿大 · 多伦多
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把学到的东西,变得有用。
关于后端工程、分布式系统、应用 AI,以及这些系统怎样在真实约束中持续演进。
01
1 篇文章
演进总览
当模型的原生流程已经够强,Harness 会从效率放大器变成上下文负担。这次重写保留了安全边界,同时大幅精简 Prompt 和运行时。
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02
1 篇文章
Config 与安全
模型可以越来越自主,但生产、持久化数据、成本和不可逆动作必须先经过明确授权。安全不是效率的对立面,而是自动化成立的前提。
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03
9 篇文章
Harness Flow
拆解一套强调可追溯、可恢复和权限隔离的文件式 AI 研发控制平面。
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04
11 篇文章
RAG
先理解目标、先看当前源码,只有跨来源信息真的能改善判断时,才调用 Local RAG 去找证据候选。
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