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很多开发者碰到的困境是：Agent、RAG、MCP 这些概念看了不少，但面试一问就卡壳，要么只知道概念说不清原理，要么知道原理但搭不出东西。

做 Agent 工作流、调 RAG 检索，最容易踩坑的地方反而是最底层的 LLM 参数。比如：

这些问题，不搞懂 LLM 的底层原理就永远只能靠玄学调参。在[《万字拆解 LLM 运行机制》](./llm-basis/llm-operation-mechanism.md)中，我把 Token、上下文窗口、Temperature 这些概念还原成了清晰、可控的工程参数。

AI Agent 是当下最热的方向，但网上的资料要么太浅要么太散，很难串起来。[《一文搞懂 AI Agent 核心概念》](./agent/agent-basis.md)把 Agent 从 2022 到 2025 年的六代进化史梳理了一遍，讲清楚 Agent 和传统编程、Workflow 的本质区别，以及 Agent Loop、Context Engineering、Tools 注册这些核心概念。

[《大模型提示词工程实践指南》](./agent/prompt-engineering.md)覆盖了 Prompt 四要素框架（Role + Task + Context + Format）和六大核心技巧：角色扮演、思维链、少样本学习、任务分解、结构化输出、XML 标签与预填充。另外还讲了 Prompt 注入攻击原理和三层防护。

[《上下文工程实战指南》](./agent/context-engineering.md)讲的是 Context Engineering 和 Prompt Engineering 到底差在哪，以及静态规则编排、动态信息挂载、Token 预算降级三个核心技术。长任务的上下文持久化也覆盖了：Compaction、结构化笔记、Sub-agent 三种方案。

RAG 是企业级 AI 应用的核心技术，但很多开发者只停留在”把文档切块、转向量、检索”这个层面，背后的原理没搞懂。

- [《万字详解 RAG 基础概念》](./rag/rag-basis.md)：RAG 是什么、为什么需要它、核心优势和局限性在哪

- [《万字详解 RAG 向量索引算法和向量数据库》](./rag/rag-vector-store.md)：HNSW、IVFFLAT 等索引算法的原理，以及怎么选向量数据库

[《万字拆解 MCP 协议》](./agent/mcp.md)讲了 MCP 为什么被称为”AI 领域的 USB-C 接口”，四大核心能力和四层分层架构，以及生产环境开发 MCP Server 的最佳实践。

[《万字详解 Agent Skills》](./agent/skills.md)讲清楚 Skills 为什么是”延迟加载”的 sub-agent，它和 Prompt、MCP、Function Calling 的本质区别，以及实战中怎么设计一个优秀的 Skill。

[《一文搞懂 Harness Engineering》](./agent/harness-engineering.md)拆解了 Agent = Model + Harness 这个等式——决定 Agent 天花板的是 Harness 而不是模型。文章覆盖了六层架构、上下文管理的 40% 阈值现象，以及 OpenAI、Anthropic、Stripe 等一线团队的工程化实战经验。

AI 编程工具正在改变开发者的工作方式，面试也开始问了：用过什么 AI 编程 IDE？怎么看 AI 对后端开发的影响？程序员的核心竞争力会变成什么？

[《AI 编程开放性面试题》](./llm-basis/ai-ide.md)整理了 7 道高频开放性面试题的回答思路。

光看概念不够，得亲手用过才知道边界在哪。这个系列都是真实场景的实战案例：

每篇文章都画了大量配图，挑几张看看：

_Harness 和 Prompt/Context Engineering 三者不是并列关系，而是嵌套关系。更重要的是，每一层解决的是完全不同的问题：_



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