技术博客

AI Infra（人工智能基础设施）是大模型时代壁垒最高、最核心的技术高地。本文从前置基础到推理部署，系统梳理 AI Infra 的完整学习路线，为每个模块列出需要掌握的知识点、推荐学习资料以及可量化的检验标准，帮助从业者建立体系化的知识树。

作者将根据该路线编写系列文章，帮助大家系统掌握 AI Infra 技术。

NVIDIA Hopper架构（从H100 GPU开始）引入了 Thread Block Cluster 这一重要特性，在传统的线程层次结构中新增了一层，为大规模Block间协作提供了硬件原生支持。本文介绍其核心机制、编程接口和典型应用场景。

高效的CUDA程序需要从硬件理解、算法设计、内核实现、存储优化到性能分析的全方位把控。本文提供一个系统化的优化速查逻辑，覆盖从硬件基准到实战调优的完整流程。

在 Python 开发中，我们经常需要创建一些命令行工具来提高工作效率。本文将手把手教你如何使用现代 Python 打包工具 uv，将一个简单的 Python 模块构建成可以通过 nzs-tool myhello Alice 这种形式调用的全局命令行工具。

本文基于 precision-alignment-agent 项目实践经验，详细介绍如何从零构建 opencode/claude 多智能体协作系统，涵盖核心概念、技术栈选择、项目结构设计、智能体定义、工作流设计等完整内容。

可以直接用这篇文章作为大模型的输入，让大模型参考这篇文章生成一个多智能体系统！

本文将详细介绍如何构建并发布一个 Python 包到 Python Package Index (PyPI，可以理解为 Python 的”应用商店”，所有人都可以上传和下载 Python 包)，涵盖从手动发布到 CI 自动化发布的完整流程。

Custom Skills（自定义技能）让你可以通过特定于你的组织或个人工作方式的专业知识和工作流来增强 Claude。本文介绍了如何创建、构建和测试你自己的 Skills。

白话理解: 你可以把 Skill 想象成给 Claude 写的一份”岗位说明书”。就像你给新同事一份手册，告诉他”遇到什么场景该怎么做”，Skill 就是这样一份手册——Claude 读完之后，就知道在特定任务中该遵循哪些规则、使用哪些工具。

Next.js 是一个用于构建全栈 Web 应用程序的 React 框架。它提供了服务端渲染（SSR）、静态站点生成（SSG）、路由系统等开箱即用的特性，让开发者能够专注于业务逻辑的实现。

白话理解：如果说 React 是一套”乐高积木”，那 Next.js 就是一份”乐高说明书 + 预制底板”——它帮你规定好怎么组装、怎么优化，你只需要专心搭出自己想要的形状。

Claude Code 是 Anthropic 推出的命令行 AI 编程助手——你可以把它理解成一个住在终端里的”AI 程序员搭档”，你用自然语言告诉它想做什么，它就能直接读代码、改代码、跑命令，帮你完成从写代码到调试的整个流程。

OpenCode 是一个开源的 AI 编程智能体，提供基于终端的界面、桌面应用程序或 IDE 扩展。本文介绍 OpenCode 的安装、配置和使用方法。