AI 应用开发面试指南 面向后端开发者的 AI 应用开发、AI 编程实战与面试指南已开源，涵盖 LLM、Agent、RAG、MCP、Claude Code、Codex 等核心技术与工程实践 对标 Ja

ava 面试 & 后端通用面试指南，覆盖计算机基础、数据库、分布式、高并发、系统设计与 AI 应用开发

国内开发者如何用DeepSeek替代Codex构建AI编程与智能体工作流

最近在AI编程工具圈里，Codex这个名字热度很高，很多开发者都想体验它强大的代码生成能力。但不少朋友发现，直接使用原版Codex会遇到一些网络访问上的困难，导致体验受阻。其实，国内开发者完全可以通过接入DeepSeek等优秀的国产大模型，在无需特殊网络配置的情况下，获得同样甚至更出色的AI编程体验。本文将为你详细拆解如何利用DeepSeek等国内可访问的AI模型，结合各类工具和框架，构建一套完整的、可落地的本地化AI编程与智能体开发工作流。 无论你是想为VS Code找一个智能编码助手，还是希望搭建一个能

从Codex CLI到智能客服：基于Agents与RAG的实战开发指南

在软件开发与自动化领域，命令行工具（CLI）是提升效率的核心组件，而AI编程助手正逐渐改变开发者的工作方式。其原理在于将自然语言指令转化为可执行代码，通过大语言模型理解开发者意图。这一技术的核心价值在于降低编码启动成本，实现快速原型构建与自动化脚本生成。在实际应用场景中，开发者常需处理私有知识库查询、技术文档问答等任务，这便需要更高级的架构支持。Agents（智能体）技术通过赋予工具规划与执行多步骤任务的能力，实现了从单次问答到复杂工作流的跨越。而RAG（检索增强生成）技术则通过“先检索、后生成”的机制，将

本仓库记录了一套以 Obsidian 为知识库核心、以 Claude_Codex_Gemini 等 AI Agent 为分析引擎.zip

基于AI的工作效率提升工具（聊天、绘画、知识库、工作流、 MCP服务市场、语音输入输出、长期记忆） | Ai-based productivity tools (Chat,Draw,RAG,Workflow,MCP marketplace, ASR,TTS, Long-te…

字节跳动RAG实践手册[项目代码]

字节跳动在人工智能领域广泛应用了RAG技术，涵盖智能客服、智能写作助手、知识图谱构建及个性化推荐等多个业务场景。本手册总结了字节跳动在RAG实践中的经验和最佳实践，旨在为各业务线提供技术指导，帮助提升业务效率和用户体验。报告共计118页，内容详实，适合技术从业者参考。此外，手册还附带了AI大模型学习资料包，包括学习路线图、行业报告、视频教程等，助力学习者掌握大模型技术，提升职业竞争力。