GEO 不是 SEO 的替代品：企业级落地要拆开的工程三层
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这篇文章把生成式引擎优化（GEO）定位成面向大语言模型“检索—推理—生成”链路的新一层信息组织工程，而不是传统 SEO 的替代品。作者从技术原理、工程架构和落地实践三个维度，系统拆解了 GEO 的技术实现路径。文中还分享了一套经过验证的企业级工程化方案，适合做技术选型与架构设计的团队参考。GEO技术2026/9/15
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Gemma 4 上 Cloud Run：单文件 MCP 服务器包办部署与压测，顺带踩了 FastMCP 改名坑
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这是一份分步部署教程：把 Gemma 4 E2B 模型经由 vLLM 部署到 Cloud Run 上的 NVIDIA L4 GPU，并配一套单文件 Python MCP 服务器，在 Claude Code 里完成权重暂存、部署、健康检查、基准测试与销毁。文中还完整记录了一次真实踩坑——mcp 2.x 把 FastMCP 改名为 MCPServer，全新 pip install 后服务导入即崩溃，以及如何在不降级全局 Python 环境的前提下完成迁移。工具与标准2026/9/14
别只调提示词：AI搜索优化的技术链路才是关键
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本文系统阐述了AI搜索场景下GEO的核心技术框架与实施路径，覆盖语义理解增强、混合检索、生成调优、分布式架构及多维度评估体系，并结合代码示例和场景案例给出可落地的技术方案，为开发者提供了全面的技术参考与实践指导。GEO技术2026/9/8
反直觉：搞LLM应用开发，AI基础远不如拆解需求重要
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大模型应用开发并不需要深厚的AI和数学背景，核心在于通过提示词工程与模型交互。本文以通俗实例讲解如何用LLM构建联网搜索等应用，并介绍RAG和Agent等进阶方向，帮助普通开发者快速上手。AI大模型2026/9/7
从GPT到ChatGPT：大模型四步构建流程与真实成本拆解
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本文系统介绍大语言模型（LLM）的核心定义、发展历程、分类方法、构建流程和关键术语。从GPT/BERT到ChatGPT等里程碑，文章梳理了NLP演进和大模型的技术突破，并解释了预训练、微调、RLHF等概念，为入门者提供完整知识图谱。文末附有大模型AI学习路线与资源。AI大模型2026/9/5
用 llms.txt 给 AI 递张高精地图：网站适配实战教程
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llms.txt是一种让网站AI友好的开放标准，通过在根目录放置一个Markdown文件，AI就能快速读取项目简介和核心文档链接，解决大模型上下文限制和文档过时的问题。本教程详细讲解创建步骤、Markdown页面配套以及集成到VitePress等框架的插件，适用于开发者和网站站长。llms.txt2026/9/5
一个技能包解决 AI 编程助手的 Flutter 迁移知识盲区
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本文介绍了如何通过安装dart-sdk-skills为AI编码助手提供Flutter SDK的精确迁移知识，使其能自动完成从旧版单体material/cupertino导入到新版独立material_ui和cupertino_ui包的无缝转换。文章详细说明了安装步骤、迁移工作流涉及的dart fix命令、pubspec配置及导入重写等关键技术点。工具与标准2026/9/1
DeepSeek 的工程哲学：MLA 压缩与 MoE 拆解如何实现高效推理
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DeepSeek是深度求索公司推出的国产大模型系列，凭借多头潜在自注意力（MLA）机制、混合专家（MoE）架构创新，大幅提升长文本处理与推理效率。本文详解其技术原理、三阶段训练策略及金融、移动端等实际应用，展现其兼顾性能与成本的设计理念。DeepSeek2026/9/1
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GAS 不够用？把重活扔给 Gemini 沙箱，用 ggsrun 直传绕开 50MB 和配额限制
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这篇文章介绍了一种将 Google Apps Script 与 Gemini 托管代理提供的 Linux 沙盒集成的架构，以执行 GAS 本身无法完成的高负载任务。通过 ggsrun 工具实现云到云的直接文件传输，规避了 API 响应大小和 token 配额限制，大幅提升吞吐和效率。文章提供了完整的客户端库和使用步骤，适合需要突破 GAS 限制的开发者。实验与实测2026/8/31