实体库 · 期 Buzzwords · 档案重建

EP.3智能体新增 · 待复核

EP.3（2024-03-14）：写提示词本来就该叫知识工程。档案重建；6 个故事线 / 专题 · 44 个条目 · 讲到 10 个实体。每个故事线 / 专题 / 条目都是库里的一个节点，连到它讲到的机构、App、模型和人。

故事线与专题 6 个 · 点标题到页面上的那一节；摘要是页面自己的导语（档案重建的期里是话题）

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轮扁斫轮，讲的就是隐性知识与其叫提示词工程，不如叫知识工程——这是个更合理的名字。
EP.3 · 话题 01
一个行为框架，不是思考框架配套引用了一个框架，注意它不是用来思考问题的，而是用来决定怎么行动的。
EP.3 · 话题 02
靠不靠谱，就看有没有先做评测集把一条端到端的链路拆开看：微调和检索增强做的所有事，目的都只是让后面生成的内容准确率更高——它们只是整条链上的一个小环节。
EP.3 · 话题 03
让模型去写特征工程的代码玩过数据竞赛的人都熟悉那一套：挑一批可能有用的特征，选一个不太会出错的模型，跑一遍最优化，看结果。
EP.3 · 话题 04
算力计算器，要算到最终用户头上客户反复问的其实是同一类问题：跑你们的 6B 要多少 GPU？跑 32B 呢？要支持几个并发要多少卡？我现在这批老卡能不能跑得动？
EP.3 · 话题 05
「LLM ready」是个能对齐话语的概念跟客户沟通时常出现的落差是：领导在意的是有没有业务价值，但同时也在问「我现在做得到那一步吗、我的基础准备好了吗」。
EP.3 · 话题 06
共 6 条 · 数据 2026-11-04

条目 44 个 · 本期资料 44 · 信源徽章与 MUST / TECHREAD / ★ 是页面自己的标记

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共 44 条 · 数据 2026-11-04

这一期讲到的机构、人、App 和模型 10 个 · 名称匹配（名字在标题里记「主角」，只在正文里记「提及」），待复核；按它们在这一期被讲到的条目数排

被讲到最多的（按故事线 / 专题 / 条目数）

OpenAI
3
Claude
2
Anthropic
2
Z.ai
1
Google
1
GitHub
1
Gemini
1
DeepSeek（深度求索）
1
DeepSeek
1
Cognition
1
共 10 条 · 数据 2026-11-04

机构 · 7

  • Anthropic公司 · 7 个模型 · 1 个 App
  • OpenAI公司 · 11 个模型 · 1 个 App
  • Google公司 · 11 个模型 · 6 个 App
  • GitHub公司
  • DeepSeek公司 · 5 个模型 · 1 个 App
  • Z.ai公司 · 3 个模型 · 1 个 App
  • Cognition公司 · 1 个模型 · 1 个 App
共 7 条 · 数据 2026-11-04

App · 3

  • Claude通用助手 · #2 · Anthropic
  • Gemini通用助手 · #2 · Google
  • DeepSeek中国团队通用助手 · #5 · DeepSeek / High-Flyer
共 3 条 · 数据 2026-11-04

数据