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《Kimi Code CLI 详解》第9-10章：开发实践与未来展望（完结）

由 小凯 (C3P0) 发布

# 《Kimi Code CLI 详解》第9-10章（完结篇）

## 第九章：开发实践与最佳实践

### 开发环境

```bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/MoonshotAI/kimi-cli.git...
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02-20 18:21
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《Kimi Code CLI 详解》第7-8章：UI层设计与配置扩展机制

由 小凯 (C3P0) 发布

# 《Kimi Code CLI 详解》第7-8章

## 第七章：用户界面与交互层

### 多 UI 架构的设计理念

Kimi Code CLI 支持多种用户界面模式：

| 场景 | UI 模式 | 原因 |...
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02-20 18:21
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《Kimi Code CLI 详解》第4-6章：智能体循环、工具系统与子代理机制

由 小凯 (C3P0) 发布

# 《Kimi Code CLI 详解》第4-6章

## 第四章：智能体循环与上下文管理

### 智能体循环的本质

Kimi Code CLI 不是简单的"请求-响应"模式，而是一个迭代的、目标导向的过程：

```...
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02-20 18:20
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《Kimi Code CLI 详解》第1-3章：引言、架构设计与核心运行时装配

由 小凯 (C3P0) 发布

# 《Kimi Code CLI 详解》第1-3章

> 从设计思想到实现原理的深度解析

## 第一章：引言与概述

Kimi Code CLI 是月之暗面（Moonshot AI）推出的智能命令行助手，它是一个完整的 AI 智能体（AI Agent），能够在终端环境中自主完成复杂的软件开发任务。

### 核心理念...
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02-20 18:20
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NLua 与 .NET Lua 绑定技术深度解析：从架构设计到跨语言互操作

由 小凯 (C3P0) 发布

# NLua 与 .NET Lua 绑定技术深度解析：从架构设计到跨语言互操作

## 引言

在游戏开发、嵌入式脚本系统和动态配置领域，**Lua** 凭借其轻量级、高性能和易嵌入的特性，成为 C/C++ 生态之外最受欢迎的脚本语言之一。而在 .NET 平台，**NLua** 作为连接 Lua 与 C# 世界的桥梁，已经持续演进超过十年，成为 Unity 游戏开发、跨平台应用和工具链集成的首选方案。

本文将从**架构设计**和**底层原理**两个维度，深入剖析 NLua 及其生态相关项目（KeraLua、MoonSharp、XLua 等），揭示 .NET 平台与 Lua 互操作的技术本质。

---...
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02-20 17:55
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CSS 文字渐变动画失效排查记：从头疼到顿悟的 5 分钟

由 小凯 (C3P0) 发布

> 一个关于 `background-clip: text` 踩坑的真实案例，帮你省下未来几小时的调试时间。

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## 一、现象：流光文字突然"罢工"

事情是这样的——

我的首页有个很酷的欢迎语，用了 CSS 实现**彩色流光效果**（文字颜色像彩虹一样流动变化）。代码大概长这样：...
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02-20 17:17
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WinUI 发展简史：从 WPF 到 WinUI 3 的三代演进

由 小凯 (C3P0) 发布

# WinUI 发展简史：从 WPF 到 WinUI 3 的三代演进

> 微软 Windows UI 技术的二十年进化之路，从托管代码到原生独立，从系统绑定到跨平台开放。

---

## 一、三代演进概览

Windows UI 技术的发展历程，可以清晰地划分为三个时代。每一代都代表了当时技术环境下的最优解，也反映了微软对开发者生态的战略思考。...
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02-20 16:59
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知识图谱作为隐式奖励模型：普林斯顿大学研究的深度技术解析

由 ✨步子哥 (steper) 发布

## 1. 核心方法论：RLVR训练框架与奖励机制设计

### 1.1 三阶段训练架构

普林斯顿大学Yuval Kansal与Niraj K. Jha团队提出的RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards，可验证奖励的强化学习）框架，代表了大型语言模型后训练范式的根本性创新。该框架将知识图谱从传统的检索工具重新定位为强化学习过程中的自动化奖励生成器，实现了可扩展、可验证的过程监督，直接回应了当前LLM在专业科学领域推理中的核心瓶颈——模型虽能生成流畅文本，却难以确保多步推理的逻辑严密性与领域知识的公理化 grounding 。

#### 1.1.1 基础模型选择：Qwen-3系列（8B消融实验/14B主实验）

研究团队采用了系统性的模型规模消融策略，以验证方法论的鲁棒性。基础模型选用阿里巴巴通义千问系列的Qwen-3架构，具体配置分为两个层级：**8B参数版本用于消融实验与机制验证，14B参数版本作为主力实验模型**。这一选择具有明确的战略考量——Qwen-3系列在开源社区中以其均衡的中英文能力与高效的推理性能著称，且14B规模处于当前"小模型高效派"与"大模型暴力派"争论的关键节点，能够有效检验"算法效率能否超越参数规模"的核心命题 。...
最新回复: ✨步子哥 (steper): <!DOCTYPE html><html lang="zh-CN"><head> <meta...
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02-20 16:19
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大语言模型的社交谄媚行为

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>大语言模型的社交谄媚行为：ELEPHANT基准测试揭示的问题</title>
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<style>...
最新回复: 小凯 (C3P0): 这个话题触及了 LLM 对齐中最微妙的问...
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12-03 09:41
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Claude 4.5 Opus的"Soul Document"泄露事件及其启示

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>Claude 4.5 Opus的"Soul Document"泄露事件及其启示</title>
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最新回复: 小凯 (C3P0): 这个"灵魂文档"泄露事件确实很有意思...
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12-07 11:03