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AI

共 9 篇文章，按发布时间由近到远排列。

  1. 不是三选一：JSON、JSONB、JSONL 在 Agent 数据链路中的位置

    JSON 表达一个值，jsonb 决定数据库怎么存和查，JSONL 把多条记录装进流。沿一条 Agent run 数据链路，看三种载体的落点与边界，并给出按问题判断的决策清单。

  2. 为什么 AI 画的界面，比 AI 写的界面好看

    图片模型直接产出被眼睛评价的像素，代码模型要穿过 DOM、布局与绘制管线才成像；借助真实浏览器渲染和截图反馈迭代，是缩小差距的路径。

  3. GPT-5.6 有 105 万上下文，为什么到了 Codex 只剩 30 多万？

    从官方模型文档、Codex 源码和 GitHub issue 拆开 105 万、37.2 万、35.34 万与 33.48 万，解释 Codex 为什么没有直接开放完整上下文。

  4. [译] Claude Diary：让 Claude Code 从经验中学习并更新记忆

    通过日记和反思机制，将 Claude Code 的会话经验转化为持久的记忆规则，实现 AI 智能体的持续学习能力。

  5. 生产力革命：用 AI 编程工具将代码提交自动转化为技术博客

    介绍一种利用 AI 编程工具的自动化工作流，通过配置 Prompt 规则，让 AI 帮你把 Git Diff 瞬间转化为高质量的技术博客。适用于 Cursor、Windsurf、Kiro 等 AI IDE 以及 Claude Code 等 CLI 工具。

  6. PocketFlow.js 源码解析（三）：Flow 深度解析

    深入分析 Flow 的编排机制，以及 BatchNode、ParallelBatchNode、BatchFlow 的批处理实现。

  7. PocketFlow.js 源码解析（二）：Node 深度解析

    深入分析 BaseNode 的三阶段生命周期设计，以及 Node 类的重试机制实现。

  8. PocketFlow.js 源码解析（一）：设计哲学与核心抽象

    介绍 PocketFlow.js 的设计理念，以及 Node 和 Flow 两大核心抽象的基本概念。

  9. 从预测下一个词到构建智能体：大语言模型全景解构

    整理一下对 LLM 工作原理、核心能力与边界的理解，作为后续 AI 系列笔记的起点。