1. R-T-F 框架

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graph LR
    R["Act as a ROLE<br/>充当角色"] --> T["Create a TASK<br/>创造任务"]
    T --> F["Show as FORMAT<br/>展示格式"]

项目介绍

• 实战驱动的真实项目
• 完整的训练流程和代码讲解
• 定期更新项目
• 内推推荐机制、数据共享机制

AI 实战项目

项目一：文本分类相关任务

项目背景

文本分类是一个常见的自然语言处理任务，能够对文本进行自动分类和归类，具有广泛应用场景，如情感分析、主题分类等。本项目将通过基于深度学习的方法，带你掌握文本分类的核心流程，从数据预处理、特征提取到模型训练与优化，帮助你理解并掌握文本分类的完整解决方案。

基于 Anthropic 的 Build effective agents 文章，为构建高效工作流和 Agent 提出实战指南。明确区分工作流和 Agent 的适用场景，工作流适合可预测问题，Agent 适合开放性问题。详细解析五种工作流设计模式：提示链、路由、并行化、编排者-工作者、评估-优化。通过内容审核系统、医疗研究助手、文学翻译优化等实际案例展示模式应用。强调工具提示工程的重要性，工具集及其文档质量直接决定 Agent 的成功率和速度。

本文整理了《搞定系统设计》一书中推荐的全部参考资料，覆盖系统设计面试的18个核心主题。从用户扩展、限流器设计、一致性哈希、键值存储、分布式ID生成，到网络爬虫、通知系统、聊天系统、搜索自动补全、视频分享、云盘、支付系统、指标监控等，每个主题都附有丰富的延伸阅读链接，包括经典论文、技术博客和开源项目，是系统设计学习和面试准备的宝贵资源库。

如何快速构建高性能多模态AI代理？Agno库凭借万倍速度提升与真正模型无关性，支持文本、图像、音频、视频处理，助您轻松实现企业级Agentic RAG与多代理协作。

本文基于Anthropic官方技术文章，深入探讨Agent工具设计的关键问题。Agent是非确定性系统，需要与传统API完全不同的设计思路。文章提出让Claude参与工具设计的优化方法，并总结了五个核心设计原则：工具选择少而精、清晰的命名规范、返回语义信息而非技术细节、精准控制Token效率、像给同事写文档一样设计工具描述，为Agent开发者提供了宝贵的实战经验。

本文通过实测Opus 4.6、Gemini 3 Pro、GPT-5.2-Codex、Qwen-3.5-Plus、MiniMax-M2.5五个最新旗舰模型在代码审核任务中的表现，发现单个模型命中率最高仅53%，但通过模型辩论机制可将命中率提升至80%，L3级bug全部命中。文章深入分析各家模型风格差异，并还原辩论模式的最优设计思路。

本文翻译整理Anthropic官方博客《揭秘AI Agents评估》，详细解析AI Agent评估体系的设计方法。文章涵盖评估结构（单轮vs多轮）、评分器设计、测试框架构建、能力评估维度等核心内容，强调良好评估能帮助团队在问题影响用户之前发现并修复问题，避免陷入被动循环。

本文深入分析Claude Code的成功密码：原生智能、范式定义与工程化深度的三重优势。文章展示了Claude Code在2026年初的商业成绩和技术指标：年化收入25亿美元、生产力提升超50%、SWE-bench达81.42%。核心在于完整的Agent系统架构、对AI工程化的深度理解，以及CLI形式背后的多智能体协作与MCP协议支持。