核心构成：类比为高速运转的算力工厂，包含五大核心部件
算力芯片（GPU/ASIC）：负责大模型海量数据计算的 “工人”，承担核心计算任务。
高带宽存储（HBM）：解决 “内存墙” 问题的 “搬运工”，直接贴在算力芯片旁，以最快速度传输数据。
CPU：统筹规划的 “包工头”，负责调度数据流向和管理指令。
系统内存：数据预处理的 “前置中转室”，数据需先在此清洗预处理后再传输给 GPU（DRAM）。
固态硬盘：存放海量数据的 “大仓库”，也是大模型训练的 “保底工具”，可在断电时几秒内保存进度，避免训练电费损失。
做 AI Agent 的核心原则是拒绝过度设计，从最简单的单次 API 调用开始，避免一开始堆砌复杂工具和框架导致系统失控。
| 类型 | 特点 |
|---|---|
| 伪 Agent | 固定流水线（如视频自动剪辑：转录 → 提取 → 剪辑） |
| 真 Agent | 能应对无标准答案的情况（如发现数据异常时主动交互确认） |
注意力机制的核心是教模型**「抓重点」**，即有选择地关注信息中对当前任务最关键的部分。通过计算权重来判断信息重要性，权重越高表示该部分越关键。
| 传统模型（如 RNN） | 注意力机制 |
|---|---|
| 线性处理，从左到右死记硬背 | 不依赖词语位置远近 |
| 易丢失长距离信息 | 通过语义相关性「跨距离连线」 |
| 信息易遗忘 | 解决信息遗忘问题 |
解决单分支并行开发时代码互相影响的问题，可在一个分支创建多个临时目录（worktree），各目录开发互不干扰。
使用要点：
Claude Skills 是由 Anthropic 公司推出的一项功能模块，旨在扩展 Claude AI 助手的能力，使其能够执行特定的任务和工作流程。Skills 可以理解为 Claude 的"技能包"，包含指令、脚本和资源，Claude 会在需要时动态加载这些技能，以提高在专业任务上的表现。一些好用的技能可以参考Awesome Claude Skills。在cursor中，在.cursor/skills目录下可以查看已经安装的技能。
Chrome DevTools MCP 是一个强大的浏览器自动化工具，它允许 AI 助手直接与 Chrome 浏览器进行交互。通过这个 MCP 服务器，AI 可以：
