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一、Claude常用全局规则设置 CLAUDE.md("C:\Users\用户名\.claude\CLAUDE.md") CLAUDE.md # CLAUDE.md
Behavioral guidelines to reduce common LLM coding mistakes. Merge
Welcome to Rabbit's Blog.
“缓解焦虑最好的办法，就是去做让你焦虑的事。”
欢迎你来到这里，很高兴能和你相遇。
我是兔子，这个博客就是我在这互联网上的一小块“自留地”。
建立这个站点的初衷很简单：记录成长，对抗遗忘，如果能顺便帮到一些人，那就再好不过了。
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AI概念记录小本本
理解核心思路：这些概念的本质都是为了让大模型能够更好的服务人类投入生产所创造的 【基础层：模型怎么理解你说的话】 LLM（大语言模型）：核心引擎，把文字拆成 token 预测下一个最该接什么 Token：模型理解文字的最小单元，每个 token 对应一个数字 ID Prompt（提示词）：你对模型说
零代码-Python自动化测试（pytest+request+yaml）
gittee：https://gitee.com/blackhades/no-code-auto-api-test github：https://github.com/black1hades/auto-api-test
AI绿皮书学习之路（五）-RAG知识接入技术
一、为什么需要RAG 1、大模型的两大知识局限 大模型在没有外部技术辅助时，存在两个核心的知识局限性。第一是训练数据的时间截止问题，大模型的知识被“冻结”在训练完成的那一刻，无法凭借自身知道之后发生的新闻、实时动态或新政策。第二是无法访问私有数据，大模型的语料来自公开互联网，无法直接获取企业内部的产
AI绿皮书学习之路（四）-理解大模型开发
一、AI不等于大模型 1、AI不等于大模型 许多人误以为人工智能（AI）就等于像 DeepSeek 或豆包这样的大语言模型，但实际上大模型只是 AI 领域中的一个分支。AI 的诞生可以追溯到 1956 年，其核心目标是让机器展现出模拟人类智能的行为。 2、AI 发展的两次历史浪潮 在 AI 的演进过
AI绿皮书学习之路（三）-语言模型的进阶能力
一、RLHF（一）-什么是对齐 1、什么是AI的“对齐” 在AI领域中，“对齐”是指让AI系统的行为与人类的价值观、意图和期望保持一致。如果AI没有经过对齐，它可能只会机械地追求“统计上的预测准确”。比如面对一个痛苦焦虑的用户，未对齐的AI可能会根据互联网常见文本机械地续写出同样消沉、甚至强化负面情
AI绿皮书学习之路（二）-语言模型怎么训练
取自逻辑帧 一、Embedding（一）-从符号到数字 疑问：计算机只懂数学计算，它是怎么处理人类文字的？ 1. 根本矛盾：符号 vs 数字 人类语言是“符号系统”（比如“猫”这个字），本身没有数值大小。 大模型（Transformer）是“数值计算系统”，只能做加减乘除。 因此，必须把
AI绿皮书学习之路（一）-语言模型是什么
取自逻辑帧 一、ChatGPT的本质 1. ChatGPT 的本质是一个“超级函数” 什么是函数： 就像中学数学里的 $y = f(x)$，输入一个
软件测试知识体系整理
一、测试基础概念 1.1 软件测试定义 什么是软件测试？软件测试是指在规定条件下通过执行软件来发现缺陷，验证软件是否满足需求和预期的过程 这个过程既可以是动态执行软件程序来观察行为，也可以是静态检查文档、代码和设计 1.2 软件测试的目的 核心目的并非单纯“证明软件没问题”，而是：