ChatGPT Agent Loop 优化技术解析
本文深入解析了 ChatGPT 如何通过 Harness、API 和 Inference 三层架构优化 Agent 循环，重点介绍了持久化 WebSocket、增量 Token 化、KV 缓存管理和推测解码等技术，以降低成本并提升效率。
🏷️ WebSocket
4 篇How we built our knowledge base
Cerebras 介绍了其内部知识库的构建过程，该知识库每天处理超过15,000个问题。系统通过从Slack、GitHub等平台提取数据，利用Postgres存储嵌入和元数据，结合全文搜索、向量搜索、IDF和衰减时间等混合搜索技术，实现了高效的信息检索。
基于 Claude Code 的 Polymarket 高频交易机器人实战指南
本文详细介绍了作者如何利用 Claude Code 辅助开发，构建了一个针对 Polymarket 5 分钟 BTC 市场的自动交易机器人。作者通过分析 Chainlink 预言机延迟与交易所价格分歧，结合订单簿失衡检测（Order Book Imbalance），设计了一套高胜率的信号融合策略。文章涵盖了从数据抓取、逻辑实现、限价单执行到提前止盈的完整代码与交易逻辑，展示了如何通过低成本工具实现月入过万美元的量化交易。
我开源了个新项目，让 AI 帮你盯全网热点！
文章介绍了作者“程序员鱼皮”开源的一个 AI 热点监控工具项目。该项目基于 Express 5、React 19 和 OpenRouter，支持从 Twitter、B 站等 8+ 个信息源自动抓取并分析热点内容，具备 WebSocket 实时推送和 Agent Skills 封装功能。作者旨在通过这套教程，帮助零基础学员掌握 AI 编程全流程，提升开发实战能力与求职竞争力。