工程笔记
写给真正
交付技术栈的人
关于 React、Node.js、TypeScript 与 AI 的原创文章，来自与我们操作层软件同一套工程实践。正文为英文。
标签：openai
提示工程：无需微调即可操控大语言模型
利用角色设定、少样本示例、思维链以及格式约束来引导模型——并判断仅靠提示词是否已达极限，或是需要进一步微调。
748 词阅读使用LCEL构建LangChain流程：线性、并行及分支结构。
学习如何使用pipe操作符、RunnableParallel和RunnableBranch，将提示词、模型及解析器整合为线性、多阶段、并行及条件化的LangChain流程。
9373 词阅读从GPT-1到推理模型：每一代对开发者而言带来了哪些变化
追溯GPT系列从2018年的预训练到推理模型的发展历程，了解每一代所新增的理念，并了解GPT-4o的视觉功能以及Python中的结构化输出功能。
2084 词阅读无状态聊天循环：在 Python 中手动调用 OpenAI API
通过自行管理消息历史记录，使用 OpenAI Python SDK 构建多轮对话，从而了解为何同样的循环机制是 LangChain 内存系统与智能体的基础。
1167 词阅读安全切换大语言模型：人工标注、逐步指标与努力度设置
如何在不担心虚幻的性能退化问题的情况下，将多步骤大语言模型流程迁移至更新型号：人类真实标注、逐步骤指标、过时的提示词以及推理工作量。
3579 词阅读OpenAI的Agents API：自定义智能体框架的托管替代方案
本文介绍了 OpenAI 的新 Agents API 如何处理上下文管理、工具协调以及执行环境，从而让团队无需自行构建定制化的智能体基础设施。
1161 词阅读理解 OpenAI 响应 API 中的项与消息的区别
解释了 OpenAI 的 Responses API 如何将模型输出重新组织为条目而非消息，以及为何这种变化对工具调用和智能体工作流具有重要意义。
1836 词阅读为何真正需要警惕的是对AI的获取权限，而非技术能力本身。
本文通过分析近期涉及Claude和GPT-5.6的出口管制事件，论证获取AI模型这一因素是独立于原始技术能力之外的不稳定变量。
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