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在Agent模型优化中,数据是驱动效果提升的核心“抓手”。然而,海量的聊天记录并非都具有同等价值。本文为算法工程师和产品团队提供了一套详细的“有效问题”筛选标准,教您如何从庞杂的对话中精准识别出高价值样本——例如任务失败、意图误识别、负面情绪及兜底回复。掌握这些筛选标准,您将能准确定位模型短板,高效利用数据驱动Agent效果和性能的持续提升。

Claude Agent SDK (Python) 学习指南

2025年10月15日 作者 Remy

完成本指南后,你将能够: ✅ 理解 Claude Agent SDK 的架构和工作原理 ✅ 使用 `query()` 和 `ClaudeSDKClient` 进行基本和高级查询 ✅ 创建自定义 MCP 工具扩展 Claude 的能力 ✅ 使用 Hook 系统实现自动化和权限控制 ✅ 调试和解决常见问题 ✅ 设计和实现生产级 Claude 集成