Function Calling 与 Tool Use：让模型调用你的 API
理解 Function Calling 的原理与实现，让大模型从「只会说话」变成「能做事」的智能体。
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AI 辅助编程：Copilot 之外的工作流
跳出「自动补全」的思维定式，构建一套以 AI 为协作伙伴的编程工作流：设计、生成、审查、测试。
用 LangGraph 构建多智能体系统
从单 Agent 到多 Agent 协作，理解 LangGraph 的图式编排思想，构建可控、可观测的智能体系统。
向量数据库入门：语义搜索的实现原理
从向量、相似度到索引，讲清语义搜索的底层原理，以及向量数据库与普通数据库的区别。
AI Agent 的前端交互范式：流式输出与工具调用 UI
AI 应用有独特的交互需求：流式输出、工具调用可视化、过程透明与可干预。本文梳理 Agent 前端的设计范式。
在浏览器里跑大模型：WebLLM 与本地推理
探索在浏览器端运行大模型的可行性：WebLLM、WebGPU 加速、量化模型与隐私优势。
Prompt Engineering 实战手册
从零样本到思维链再到结构化输出，系统梳理提示工程的实用技巧，附可复用的模板。
深入 Transformer 注意力机制：给前端的白话解读
用前端工程师能懂的语言，讲清楚 Transformer 的注意力机制到底在做什么，以及它为什么强大。
LLM 应用架构：RAG 系统的设计与实现
深入讲解检索增强生成（RAG）的完整架构：文档切分、向量化、检索与生成，附工程实现要点。
前端工程师的 AI 转型：从写页面到写 Agent
在大模型时代重新审视前端工程师的价值定位，梳理从「写 UI」到「构建 AI 应用」的转型路径与技能地图。