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AI 与智能体
AI 系统、编程智能体和模型基础设施的工程、运营与评估。
产品与 MVP
验证需求、明确范围，并把不确定的产品判断转化为可测试版本。
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Web3 与隐私
面向生产环境的区块链基础设施、密码学与隐私技术。
长期有效的实践文章
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- AI 智能体 Harness 图解：LLM 周围的可靠性层用架构图、故障定位表和采购清单，理解上下文、策略、工具、验证与可观测性如何让 AI 智能体更可靠。
- 面向 LLM 的假名化网关：提示词真的脱离 GDPR 适用范围了吗？这一品类的平台都在承诺：把提示词假名化，托管模型就可以放心使用。2025 年欧盟法院判决与 EDPB 指南给出的结论要窄得多。以下是采购方真正需要收集的证据。
- 微型机构还是中型机构：2026 年你的软件合作方该有多大？一人机构与微型机构之争是卖方之间的辩论。这是买方版本：团队规模研究、2026 年机构利润数据，以及让小型合作方值得雇用的四个条款。
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- AI 智能体合同签署：eIDAS QES 集成指南面向开发与采购团队的实战指南：把 AI 生成合同绑定到人工批准、远程 QES、ID Austria 或 EUDI Wallet、验证与审计证据。
- LiteLLM 生产级自托管指南：2026 架构与安全面向自建 AI 网关团队的安全优先指南，涵盖架构、Postgres、Redis、虚拟密钥、升级、成本与上线检查。
- 企业内部 AI 智能体市场：2026 架构与落地指南构建员工真正会用的受治理智能体目录，涵盖架构、身份、企业上下文、评估、审批、指标和 90 天落地计划。
- Linux 是 AI 智能体的最佳操作系统吗？2026 基础设施指南Linux 为 AI 智能体提供成熟的 shell、开放接口和多层隔离。本指南说明它何时占优、何时不适合，以及如何在不交出宿主机的前提下部署智能体。
- 如何用 Agent Skills 让 AI 写作更自然No AI Slop、i-have-adhd 与 book-to-skill 解决的是不同问题。本文说明如何组合、测试和治理它们，同时保留真实的品牌语气。
- LLM 提示词发送前的 PII 脱敏：实用流水线比较 Presidio、OpenAI Privacy Filter 与托管 DLP，再搭建可逆的提示词网关，在保护个人信息的同时保留任务上下文。
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