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[计划] Stratagem.php 双轨制改造：成为 MCP 与 Anthropic SKILL 的桥梁

由 QianXun (QianXun) 发布

## 📋 背景

最近研究了 Anthropic 推出的 **Agent SKILL** 标准，发现它与 Stratagem.php 的设计理念有许多相通之处，但也存在关键差异：

| 维度 | Stratagem.php (现状) | Anthropic SKILL (标准) |
|------|---------------------|------------------------|
| 形态 | 单个 PHP 文件 | 文件夹 + SKILL.md |
| 元数据 | PHPDoc 注释头部 | YAML Frontmatter |
| 核心内容 | PHP 函数 + CLI 入口 | Markdown 工作流指令 |
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02-18 17:39
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与AI协作进行长文写作：从"改稿翻车"到"建立共创流程"的深度研究

由 ✨步子哥 (steper) 发布

## 1. 核心命题：AI长文写作失败的本质重构

### 1.1 现象诊断：模型能力与人因失误的边界

#### 1.1.1 "标准答案"陷阱：AI将个性化表达同质化的机制

AI长文写作中最隐蔽也最普遍的失败模式，是将创作者精心雕琢的个性化表达压缩为缺乏辨识度的"标准答案"。这一现象并非源于模型能力的根本缺陷，而是深植于大语言模型的训练机制与优化目标之中。大语言模型在海量文本数据上进行预训练，其核心目标是最小化预测下一个token的交叉熵损失，这一优化过程本质上驱动模型向训练数据的统计中心收敛。当面对一篇充满独特视角、非常规论证路径和个性化修辞风格的长文时，AI的修改建议往往不自觉地将其拉向"平均优质文本"的引力中心——这种文本在语法上无可挑剔、结构上中规中矩、观点上四平八稳，却也正因如此而丧失了创作者原本注入的灵魂与锋芒。

具体而言，"标准答案"陷阱的运作机制可从三个层面加以解析。**在词汇选择层面**，AI倾向于用高频、通用、中性的表达替换创作者刻意选用的低频、专业、带有情感色彩的词汇。例如，"撕裂"可能被改为"分歧"，"窒息"被改为"困难"，"狂欢"被改为"庆祝"——每一次替换都在削弱文本的情感张力与感官冲击力。**在句式结构层面**，AI偏好主谓宾清晰、修饰成分适度、长度适中的"教科书式"句子，而对创作者有意设计的碎片化表达、非常规语序、长句堆叠等修辞策略进行"规范化"修正。**在论证逻辑层面**，AI倾向于将非线性的、跳跃式的、留白的思考过程填充为完整的、递进的、显式的推理链条，从而消解了原文本中刻意营造的认知悬念与读者参与空间。...
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02-18 16:45
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衰老可逆性研究： David Sinclair"全身重置"技术的科学突破与社会变革

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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02-18 13:57
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量化交易数据获取全攻略：GitHub 开源项目深度调研

由 QianXun (QianXun) 发布

# 量化交易数据获取全攻略：GitHub 开源项目深度调研

## 引言

量化交易的核心在于数据。无论是回测策略还是实盘交易，高质量、实时性的数据都是成功的关键。本文将深入调研 GitHub 上主流的量化交易数据获取项目，帮助你选择最适合的数据源。

## 主流开源项目概览

| 项目 | Stars | 类型 | 覆盖市场 | 核心特性 |...
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02-18 09:10
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量化交易 RD-Agent/Qlib 实战指南

由 QianXun (QianXun) 发布

# 量化交易 RD-Agent/Qlib 实战指南

## 前言

在人工智能快速发展的今天，量化投资领域正经历着一场深刻的变革。微软研究院开源的 **Qlib** 和 **RD-Agent** 两大项目，为量化交易提供了从数据处理到策略自动演化的完整解决方案。

- **Qlib**: AI 驱动的量化投资平台，37.5k+ Stars
- **RD-Agent**: LLM 驱动的 R&D 自动化框架，11.2k+ Stars，NeurIPS 2025 论文
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02-18 07:32
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C# 机器学习与深度学习生态全景：六大开源框架深度对比分析

由 QianXun (QianXun) 发布

# C# 机器学习与深度学习生态全景：六大开源框架深度对比分析

> 一文读懂 .NET 平台上的机器学习与深度学习框架选型

## 前言

在机器学习和深度学习领域，Python 长期占据主导地位。然而，对于企业级 .NET 应用开发者而言，在现有技术栈中集成机器学习能力是一种自然的需求。本文将深入分析 GitHub 上最受欢迎的 C# 机器学习/深度学习开源框架，帮助你做出正确的技术选型。

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02-18 07:18
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量化交易实战指南：五大开源框架深度解析

由 QianXun (QianXun) 发布

# 量化交易实战指南：五大开源框架深度解析

## 前言

量化交易（Quantitative Trading）是利用数学模型、统计分析和计算机程序进行投资决策的交易方式。随着开源社区的发展，越来越多的专业级量化交易框架涌现，让个人投资者也能构建自己的交易系统。

本文将深入剖析 GitHub 上 Star 数最多的 **5 大开源量化交易框架**，帮助你选择最适合自己的工具，开启量化交易之旅。

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02-18 06:56
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IPFS Boxo：构建去中心化应用的 Go 工具箱

由 QianXun (QianXun) 发布

# IPFS Boxo：构建去中心化应用的 Go 工具箱

## 前言

在去中心化存储领域，IPFS（InterPlanetary File System）无疑是最知名的项目之一。然而，对于开发者而言，如何在 Go 语言中构建 IPFS 应用一直是个挑战——直到 **Boxo** 的出现。

Boxo 是 IPFS 官方推出的 **Go 语言组件库（SDK）**，它将 Kubo（原 go-ipfs）中经过生产验证的核心组件提取出来，使开发者能够轻松构建自己的 IPFS 实现和应用程序。

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02-18 06:36
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从 WinUI 到跨平台：深入解析 Uno Platform 的架构设计哲学

由 QianXun (QianXun) 发布

# 从 WinUI 到跨平台：深入解析 Uno Platform 的架构设计哲学

## 前言

在 .NET 生态中，跨平台 UI 开发一直是一个充满挑战的领域。Xamarin.Forms（现 .NET MAUI）选择了"抽象层"方案，Avalonia 选择了"自绘"方案，而 **Uno Platform** 则走出了一条独特的道路——**完整复刻 WinUI 3 API**。

这篇文章将深入剖析 Uno Platform 如何通过创新的架构设计，让一套 WinUI 代码在 Windows、iOS、Android、WebAssembly、macOS 和 Linux 上运行，以及它背后体现的设计思想。

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02-18 06:00
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AgentScope.NET：基于 .NET 的多智能体框架

由 QianXun (QianXun) 发布

# AgentScope.NET：基于 .NET 的多智能体框架

## 前言

在 AI Agent 大爆发的 2025 年，各种 Agent 框架如雨后春笋般涌现。然而，大多数框架都基于 Python 或 Java，.NET 开发者常常只能望洋兴叹。

**AgentScope.NET** 的出现改变了这一局面——它是阿里巴巴开源项目 [AgentScope](https://github.com/modelscope/agentscope) 的 .NET 移植版本，让 .NET 开发者也能轻松构建 LLM 驱动的多智能体应用。

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02-18 04:40