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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。
AI 工程中心：掌握大型语言模型、检索增强生成和 AI 智能体
欢迎探索 AI 工程中心，这是一个详尽的 GitHub 资源库，提供关于大型语言模型 (LLM)、检索增强生成 (RAG) 和 AI 智能体的深度教程及实际应用。无论您是初学者还是经验丰富的开发者，这里都能为您实施、调整和扩展 AI 项目提供宝贵的资源。探索实用范例，加入充满活力的社区，并在飞速发展的 AI 工程领域保持领先。从多模态 RAG 到智能体工作流，这里有助您提升 AI 开发技能的代码和深度见解。
LLM令牌计算器：文本指标与定价指南
计算OpenAI、Anthropic和谷歌大语言模型的token、词汇和字符数！还可获取定价信息。利用这款必备工具估算成本并优化提示词。
打造AI编程超能力的九行秘诀：一个简单的LLM智能体循环如何彻底改变开发模式
释放你的编程超能力！探索一段9行的Python循环代码如何将大型语言模型（LLMs）变成你的AI编程助手，通过简单的工具调用就能无缝处理Git操作、代码重构和程序调试。
ReaderLM-v2：HTML文本转换的新纪元
Jina AI 正式推出 ReaderLM-v2！这款 15 亿参数的模型能将 HTML 高精度地转换为 Markdown 或 JSON，支持 512K 上下文窗口和 29 种语言。它将为您的网络数据处理带来更出色的内容提取、多语言解析和更强的稳定性。
Magentic：为 Python 开发者打造无缝的 LLM 集成体验
**Magentic**: 轻松将大型语言模型融入您的 Python 代码！创建可返回结构化输出的函数，将 LLM 查询与传统 Python 结合，并构建复杂的代理系统。
LiteLLM：统一大型语言模型（LLM）生态，实现无缝开发体验
LiteLLM：您连接百余款大型语言模型的统一门户！它拥有类似OpenAI的API，助您轻松交互，有效管理成本，并确保服务可靠。功能涵盖流式传输、异步调用，以及用于故障转移的路由器，另有代理可实现速率限制和预算控制。
驾驭AI：OpenAI Agents SDK入门指南
使用 OpenAI Agents SDK 编排智能多智能体工作流！构建复杂的 AI 应用，连接 100 多种大型语言模型，并利用如任务交接、安全防护和追踪等功能。立即开始使用我们的 Python 框架吧！