Lee的博客

这周末快速浏览了一遍 learn-claude-code 项目。Agent 本身并没有涉及太多复杂算法，重点主要在于整体架构和能力逐步演进的设计思路。下面按章节简单记录一下。 s01：经典 Agent 循环s02：工具路由对工具调用逻辑进行封装。 原本是根据工具名称通过一系列 if 判断选择执行逻辑，现在改为从 tool_handlers 工具路由表中查找对应的处理函数。 s03：权限控制在工

不论是 Claude、OpenAI、Gemini 还是 Doubao，在 Agent 的基本工作方式上其实非常相似。模型调用、上下文数据格式以及 Tool 的引用方式虽然在具体 SDK 上有所差异，但整体流程基本一致： 每次调用 LLM 时，都需要提供当前的上下文（Context）以及模型当前可以使用的工具（Tools）。 例如： 123456789101112131415161718192021

相对于工作流Workflow，智能体Agent的核心特征：工作路径不是提前定好，而是由LLM根据情况实时决定的 只有问题足够复杂、规则难以维护、依赖非结构性交互的时候，才需要构造智能体 智能体的三个核心部分：模型Model、工具Tools、提示词Instructions 简单的任务可以用更小的模型；推荐一开始所有任务都用强模型，先确定基准，再逐渐逐个模块替换为弱模型，从而优化成本 智能体

面对知识更新加快、技能快速贬值的时代背景，焦虑是没有用的。我们需要想方设法提高自己快速学习的能力。 偶然间刷到了闪客的视频，跟这个话题比较契合，视频观点简单记录了一些。虽然他主要分享的是自己学习AI方面知识的经验，但方法背后的道理是共通的，可以迁移到其他学习过程中。 以自己舒服的方式学习。每个人的习惯不同，可能有些人适合跟别人讨论，有些人适合看视频、看文章，总之没有通用的方法。 信息路由的

1. Simplicity｜简约追求简单、整洁与纯粹。让生活保持清爽，不被过多的欲望、比较和情绪牵引。练习耐受平淡，把稳定与从容视为常态，不因一时的得失而大幅起伏，保持如纯净水般清澈、平和的状态。 简约也意味着包容：接受世界的不完美，接受他人的局限，也接纳自己的不足。在有限中保持宽容，在不完美中保持安宁。 2. Self-care｜悦己学会照顾自己，并愿意为自己的身心投入时间、精力与资源。尊重自己

“我最近在想一件事。”“什么事？”“那种聊了很久，突然就结束的关系。”“突然结束？”“也不算突然。就是……聊了两个月，三个月，每天说话，什么都说。然后有一天，消息发过去，对方回了，但回得慢了。你也跟着慢下来。然后就不发了。” “你难过吗？”“不是难过，是困惑。我不知道那三个月算什么。我们聊了那么多，彼此的生活，小时候的事，喜欢什么讨厌什么。那些话都是真的，我保证。但是他们好像没有指向任何地方。”“

在进行轻量级sfm拼图开发时联想到神经网络的优化，实际上绝大多数算法问题都可以表述为优化问题。两者的异同点以及最小二乘法优化的一些相关知识记载如下： 很多建模问题都可以写成一个统一形式： $$\min_\theta L(\theta)$$ 也就是寻找一组参数 $\theta$，让目标函数或损失函数 $L(\theta)$ 尽可能小。 理解优化问题时，可以把它拆成三个层次： 层次 回答的问

最近处理高分卫星影像的瓦片切割，记录几个实用的点。 TIF 分页TIF 内部是分页结构，一个文件里可以放多张图。GeoTIFF 如果带金字塔（Overview），pages[0] 是分辨率最高的原图，后面依次是降采样层。读取时注意取对页。 读取：tifffile + zarrtifffile 打开 TIF 后，如果文件没有压缩，可以直接用 memmap 做内存映射读取，效率最高。但如果 TIF

起因：在使用 turbojpeg 替换 cv2.imwrite 加速 JPEG 编码时，发现输出文件体积明显偏大。深入排查后发现根本原因是两个库的默认色度子采样配置不同。 JPEG 不直接存储 RGB很多人以为 JPEG 文件里存的是 RGB 像素值，实际上不是。JPEG 内部存储的是 YCbCr： 123Y = 亮度（Luma）Cb = 蓝色色度偏移（Blue Chroma）Cr = 红

适用场景：项目已有代码（≥ 10 文件），你要做具体的修改核心原则：分层装载，按需取用 — 不要一开始就把代码全塞给 AI 使用前提 使用 Claude Code 或类似支持文件工具 + subagent 的 AI 编程环境 你已经知道大概要改什么（需求明确），但可能不知道具体改哪些文件 项目根目录有 CLAUDE.md（没有就先写一份，怎么写见文末附录）：记录项目级约定、风格、禁区、关键入口