14天前 文章Karpathy的LLM陷阱清单：用CLAUDE.md减少代码返工
本文解析 Andrej Karpathy 总结的 LLM 编码 6 大陷阱，并展示如何通过一份 CLAUDE.md 配置让 Claude Code 自动规避这些问题。读者将获得可直接复用的配置文件模板、落地注意事项，以及让代码生成从「能跑」到「好用」的实战方法。
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14天前 文章
3个月前 文章【iOS限免】PillMate
PillMate 药物追踪应用内购限免中，原价¥68现免费，支持记录服药时间、剂量、提醒及照片管理，时效性强。
15天前 文章用LLM+API复刻Expedia旅行助手：自然语言订票工程实现
本文解析Expedia最新AI体验的技术架构，并手把手搭建一个可运行的自然语言旅行预订Demo：基于LLM函数调用解析用户意图，对接航班/酒店API，管理多轮对话状态，以及上线必须处理的价格一致性和延迟问题。
6天前 文章LLM审查移除工具Hereitic实测：方法、效果与风险
本文拆解Hereitic自动去除LLM审查的原理（用反提示词+微调语料），给出实测成功率（80%+）、延迟与成本数据，横向对比手动Prompt注入。结论：仅建议研究或闭源环境使用，生产部署风险极高。
1天前 文章Headroom：用LLM自压缩减少60-95% Token，实测能保住答案质量吗？
本文解析Headroom项目的核心原理：利用低成本LLM对工具输出、日志、文档块进行智能压缩，减少60-95%输入Token，并给出实测准确率对比、适用场景和避坑指南。
2天前 文章用Headroom压缩LLM输入Token，节省60-95%成本且不损准确率
本文实测Headroom工具库，展示如何将LLM输入（日志、文件、RAG块）压缩60-95% token，同时保证答案一致性超过95%。包含API调用示例、与LLMLingua的对比表、适用场景分析，帮你快速决定是否接入。
5天前 文章从零搭建本地语音 AI 助手：Open-LLM-VTuber 技术选型与调优实录
本文拆解 Open-LLM-VTuber 项目的语音识别、LLM 对话、语音合成、Live2D 渲染全流程，对比主流 STT/TTS/LLM 模型性能，给出低延迟配置方案和常见坑解决，读完可直接上手搭建。
1天前 文章PaddleOCR实测：用OCR为LLM准备结构化数据
本文从开发者视角实测PaddleOCR，给出其在ICDAR2015、CTW1500等基准上的精度与速度数据，并与Tesseract、EasyOCR横向对比。重点分析如何将OCR输出接入LLM RAG流程，包括倾斜文本、表格、多语言的实战坑点和优化建议。
6天前 文章从零训练LLM：数据预处理与训练脚本的最佳实践
学会如何高效构建tokenizer、处理数据集并配置训练超参数，复现一个10M参数小模型。理解每一步选择的理由，避开常见坑，直接可用于自己的LLM训练项目。
6天前 文章从零训练LLM：一个可复现的入门实践
本文拆解GitHub热门项目train-llm-from-scratch，用TinyShakespeare数据训练12层GPT-2小模型。给出完整代码、超参数选择依据和3个常见避坑指南，读完能独立跑通并理解每一步为什么这样做。
14小时前 文章用Headroom给LLM减负：压缩90% token而不丢答案
本文评测Headroom项目，分析其基于重要性评分的压缩原理，实测对RAG和日志场景的token节省效果与答案质量，并与LLMLingua对比，给出适用场景和避坑指南。
15小时前 文章搭建本地语音交互数字人：Open-LLM-VTuber 架构与调优
本文拆解 Open-LLM-VTuber 的语音交互数字人方案，对比 ASR/TTS/LLM 选型，实测端到端延迟，分析语音打断实现原理，给出部署调优建议，帮你快速搭建可用系统。
1天前 文章让LLM记住长任务：Superpowers框架的上下文切分术
本文基于GitHub热榜项目Superpowers的Agentic Skills方法论，剖析LLM在长任务中失忆的根本原因，给出可直接复用的技能分解Prompt模板，通过差/好对比和实验数据说明如何将上下文压缩30%以上、任务完成率提升至92%，并总结适用边界。
5天前 文章用Headroom压缩LLM输入token省60-95%，实测指南
本文分析Headroom项目的原理与实测表现，给出日志、RAG chunk压缩的代码示例和横向对比表格，指出适用场景与风险，帮你判断是否值得集成以节省token成本。
6天前 文章用 heretic 移除 LLM 审查：原理、实测与风险
分析 heretic 自动化去除语言模型内容限制的原理机制，通过对比测试不同模型的安全过滤强度，给出可复现的评估代码和适用场景建议，帮助开发者判断是否值得引入。
