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autoresearch 是什麼？

- Andrej Karpathy 在 2026 三月提出的概念與實作

	- https://github.com/karpathy/autoresearch/

→ 善用 agent 無窮創意跑 loop 不斷實驗以找出最佳化參數，這是過去人力很難做到的

原始架構

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/* 前言 -------------------------------------------------- */

簡介

這是 Jeremy 於 2026-03-07 於第二屆「 AI 取暖會」中分享過去十八個月來與 AI/Agent 搏鬥的實戰心得。

影片

https://www.youtube.com/watch?v=9kb7oCamafE

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"ai agent 原理、應用與展望與挑戰"

chatbot 原理

- turn by turn 示範

	[
		'user: 你好',

'AI: hi how mayi help?',

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脆文：https://www.threads.com/@thecat88tw/post/DS__HXfkROF

謝謝 @cab_late 花時間仔細閱讀並如此詳細的回應我的貼文，這兩天跨年比較忙，今天終於有時間坐下來針對他的疑慮提出幾點說明，大家參考看看，希望有幫助。

關於 function call

首先要先對 functionl call 的本質與目地有清楚的認知。

它是讓 LLM 操作外部資料(side effects)的主要途徑，也是最底層的基礎手法。

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欸 昨天貼了 claude meetup taipei 心得裏面提到 2026 大趨勢是用 skills 取代 mcp 結果引來許多疑問，趁早上踩飛輪時就順手寫了篇快速解釋希望對大家有幫助！

先說重點

1. context engineering 是 agent 開發最重要的事，其中關鍵就是防止 context 快速肥大導致 llm 失憶或注意力潰散，導致任務執行失敗。

2. 由 mcp 升級 skills 的主要好處就是解決上述問題，讓你的 agent 變的更聰明能幹少出錯。

下面是俱體細節👇

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# 問題

前輩您好，我是一年多前才轉職成為前端工程師的菜雞，轉職初期，使用ChatGPT一下子就解決了我google一兩個小時才搞懂的問題，漸漸的越來越頻繁使用ChatGPT寫程式，到後來的更聰明的claude 3.5 sonnet，最近的cursor IDE，每次使用都像飲鴆止渴，雖然處理問題的速度提升了，但是覺得自己被取代的畫面也越來越清晰了...
請問前輩，何以教我😭

# 首先澄清一點

AI 雖然會寫 code 但它還是很常犯錯。

因此更需要真人俱備足夠能力去分辨哪些部份可直接用、哪些是錯的要修正才能用，更多時候是七分用它的但三分要視需求改寫，因此人類本身雄厚的程式功力還是非常必要的。

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# LLM 最基本元素就兩個：generation 與 prompt 

# generation
就像平常在 chatgpt 上提問後它會生出答案並可一來一往多輪對話，這個過程就是 LLM generation。換成 LLM 開發時則改成用程式呼叫某家服務商提供的 LLM API 做上面一樣的事，例如最常見的是 OpenAI 的 gpt-4 或 google 的 gemini。

# prompt
就像在 chatgpt  上提問一般，用戶下指令告訴 LLM 要執行的任務，例如摘要一篇文章。這裏 tricky 的地方在於不同的任務需要不同的 prompt 才能順利完成，而 prompt 技巧千變萬化通常要不斷試誤才能找出最有效的。

簡單講只要將不同公司的 LLM 想成不同品牌的 SQL server 就行，例如 MySql 與 PostgreSQL 功能其實大同小異，執行的語法也都是 SQL 只是稍有不同，換成在 LLM 的世界裏就是彼此用的 prompt 其實差不多，只是每家可能各有些專屬文法要注意即可。

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# BOOK INFO

	- 黑暗巨塔

	- <no_subtitle>

	- 大衛．恩里奇

# OVERVIEW

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/*
  # goal

    - 在不修改 node-fetch 原始參數格式下新增兩功能

      1. 新增 timeout 設定且逾時自動重試

      2. 新增 retry 模式可指定重試次數

    - 所有 config{} 皆有預設值因此使用上與原始 fetch() 相同

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$$('*').forEach(e => {e.style.outline = "1px solid #" + (~~(Math.random()*(1<<24))).toString(16);e.style.outlineOffset='-1px'} )