教程文章
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Deploying the Ralph Wiggum Technique: A Step‑by‑Step Tutorial
如果你想更快、更可靠地构建AI软件，了解Geoff Huntley的Ralph Wiggum技术如何将单个LLM转变为自主开发者。本指南带你浏览三步工作流程，展示规划与构建的两套提示模板，并提供可直接运行的Bash循环脚本，自动提交并推送每一次迭代。你将学会如何组织规格说明、生成智能实现计划，并通过后压测试进行控制。完成后，你将能在任何项目中搭建倉庫、运行循环，并信任LLM自主前进，最终得到符合期望的产品，同时保持代码库整洁且受版本控制。
Code Anywhere: 5分钟智能手机远程编码指南
探索如何将智能手机变成强大的开发工作站。本教程指导你在不到五分钟内完成以下步骤：设置24/7笔记本电脑，安装Tailscale和Termius，启用SSH，并使用Claude Code进行AI辅助编码。无论你是在火车上、咖啡店里还是在国外旅途中，都可以学习如何用最少的设置实现最大生产力。遵循这些步骤，排除常见连接问题，立即开始用手机编码吧！
Localflare：适用于 Cloudflare Workers 的实用本地仪表盘
Localflare 将您的本地 Workers 开发环境变成一个完整的全栈仪表盘，让您无需修改代码即可浏览 D1 数据库、KV 命名空间、R2 桶、Durable Objects 和队列。本教程将带您完成安装、快速启动、适用于自定义开发工作流的连接模式以及浏览器排障，演示如何为 Cloudflare Workers 项目获得类似 Visual Studio 的体验。
自动化无脸视频创作并在 4 周内扩大收入
发现如何在 YouTube、TikTok、Instagram 和 Facebook 上自动化制作无脸短视频和长视频的终极指南。学习如何从想法到脚本、生成 AI 驱动的视频、安排发布并即时变现。循序渐进的课程涵盖最佳工具、工作流程技巧、细分市场选择与平台策略，全部通过 Syllaby.io 免费试用完成。省下数小时的创意工作，启动多个频道，几周内即可每月赚取 1,000 美元以上。获取完整路线图、模板和真实案例，轻松跟随。
Claude 代码设置终极指南：钩子、技能与动作
了解如何利用 Claude Code 将您的代码仓库变成一个智能的 AI 助手。本教程将带您一步步创建 .claude 文件夹、配置钩子与代理、搭建针对 JIRA 与 GitHub 的 MCP 服务器、启用 LSP 实现实时代码洞察、以及通过 GitHub Actions 连接自动化质量检查和定期维护。配备代码片段、目录布局和最佳实践技巧，您将学会构建可复用的技能、斜线命令和自动化评审流程。准备好提升生产力、统一代码规范吗？继续阅读，获取完整实操指南。
使用 statik 嵌入静态文件到你的 Go 可执行文件
如果你正在开发带有 Web 前端的 Go 应用程序，往往需要将静态资产（HTML、CSS、JavaScript、图片）打包起来。手工携带这些文件或单独部署容易出错。statik 工具通过将整个目录嵌入 Go 可执行文件来解决此问题。此教程将指导你安装 statik、生成嵌入源文件、按文件类型过滤、在运行时访问文件，并使用 HTTP 服务器提供服务。按步骤示例操作，你可以打包成单个可执行文件，简化部署，并保持确定的构建。
精通 Playwright 截图：一份详尽指南
Playwright 是一个强大的自动化库，其截图功能对于视觉回归测试、调试和文档记录至关重要。本文将深入探讨如何有效地捕捉全页或特定元素的截图，比较它们以发现视觉变化，并将这些实践整合到您的开发工作流程中。学习如何利用 Playwright 强大的功能，实现可靠的视觉验证和增强调试体验。
逆向工程 Claude 代码：技术指南
探索如何运用先进的大型语言模型（LLM）技术，逆向工程 Claude Code 背后的复杂代码。本综合指南将为您详细解析整个过程，从对 API 请求进行“猴子补丁”（monkey patching），到利用自定义日志可视化工具。学习理解 Claude Code 核心工作流程、上下文压缩、IDE 集成以及短期记忆管理的方法论。无论您是希望理解 AI 代理架构的开发者，还是探索 LLM 应用的研究员，本文都将深入剖析拆解一个 4.6MB 压缩后 JavaScript 文件所涉及的实际步骤和获得的见解。一起探索分析结果，深入了解驱动这项尖端技术的提示词（prompts）和工具设计。
开心-LLM：大型语言模型综合指南
深入大型语言模型（LLM）的世界，探索由 Datawhale 贡献的免费开源教程项目——Happy-LLM。这份系统化的指南将带你从自然语言处理（NLP）的基础知识出发，逐步进阶到亲手实践 LLM 的开发与应用，内容涵盖 Transformer 架构、预训练模型，以及实际的应用程序开发。 通过本教程，你将学会如何构建和微调自己的 LLM，探索 RAG（检索增强生成）和 Agent（智能体）技术，并深入理解当前人工智能领域的这场革命。 无论你是学生、研究人员，还是对 LLM 充满热情的爱好者，本教程都将是你掌握现代人工智能复杂精髓的理想之选。
驾驭 GRPO：利用 Unsloth 高效训练推理型大型语言模型
深入探索强化学习 (RL) 的世界，了解 GRPO 等先进技术如何彻底变革人工智能模型训练。本文将剖析核心强化学习概念，阐述 PPO 与 GRPO 之间的区别，并揭示 Unsloth 的尖端优化如何将 GPU 显存需求大幅削减 90% 以上。学习如何在消费级硬件上训练强大的推理型大型语言模型 (LLM)，优化您的训练工作流，并设计高效的奖励函数。从基础原理到实用实现技巧，借助 Unsloth 解锁构建更智能、更高效人工智能的秘诀。