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我“作弊”了：Sydney 现在能读懂 10-K 年报里的叙事内容
我把 Sydney 扩展到能读取 Big Tech 过去 10 年年报里的叙事内容，但策略上只覆盖了 7 家公司——下面是我如何在成本与能力之间做平衡。
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此分类共 63 篇文章
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Less Is More
我把两个 AI agents 合并成了一个多能力助手，它既能分析 S&P 500 财务，也能回答我过去 15 年博客内容——再次证明有时候“少即是多”。
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S&P500 Agent MVP 上线：基于 SEC 数据回答金融问题
我做出了一个基于 10 年 SEC 数据回答金融问题的 AI agent，并最终解决了流式输出难题，让它既实时又可验证。
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三个月后：还在写代码、还在学习、偶尔还是会卡住
和 AI 助手协作编码 10 个月后，我发现它们更像“实习生”——能力强但需要高度明确指令，这也倒逼我必须更深入理解框架，才能解决像“让慢聊天机器人变快”这种真实问题。
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对我当前聊天机器人的一次升级
我升级了聊天机器人 Sydney，用来测试 Weaviate 的 hybrid search 与 query structuring——这些能力是我把金融聊天机器人扩展到 500+ 公司前必须跑通的。
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构建一个可自我评估的金融聊天机器人：一段穿越数据、代码与挣扎的旅程
我做了一个基于 SEC 数据回答 S&P 500 问题的金融聊天机器人——并加入了“自我批判”代理，让答案在你看到之前先被改进一轮。
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我的 4 周旅程：从前端升级到 Docker 挣扎，再到突破
我用 AI 重做了网站前端、升级了 chatbot 智能，还因为 Docker 不配合，意外学会了持续部署。
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Chatbot v2.10 发布：通过更快速度、更强扩展性与更简体验提升用户感受
我用 FastAPI 和异步处理重构了聊天机器人，显著缩短响应时间并简化交互界面——下面是这些针对性优化如何改变用户体验。
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我如何借助 AI Agent 从“编码流沙”中爬出来
我在几乎零编程基础和满腔热情下做了 chatbot v0.1，结果变成 CSV 数据库 + 原始分块的灾难组合，直到借助 AI agents 才逐步走出泥潭。
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一年后：我的搜索习惯印证了 AI 助手的崛起与 SEO 正在被重塑的未来
过去一年，我从自驾规划到产品调研都在用 AI，我的搜索习惯正在发生“地震级”变化，也给内容出版商敲响了警钟。
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我完成 7 门 Andrew Ng 机器学习与 AI 课程的学习路径
我在几个月内完成了 7 门 Andrew Ng 课程，从机器学习基础到构建 GenAI 应用。这里是我认为从零开始到做出第一个 LLM 应用最顺的路线图。
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"Error in moderation" - 过去 7 天美国地区 chatGPT 最大的问题
Google Trends 数据显示，“error in moderation” 是美国地区与 ChatGPT 相关涨幅最高的搜索词，暴露了大量用户正在 Google 上焦急排查的可靠性问题。