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进阶 vibe coding

理解模型、上下文与 Agent，实践任务表达、反馈、人的参与、MCP、Skills 和插件；基于成熟 Harness 从最小版本完成一个完整 Agent。小说写作及小说工作台作为综合练习用例，各专题教授可迁移的 AI 能力，再按需拓展其他应用方向。

02 理解模型怎样生成回答 · 第 2 节

模型先把文本变成 token

从真实切分结果理解 token、词表与编号，比较千问和 DeepSeek 的分词规则，并区分文本长度与完整请求用量。

02 理解模型怎样生成回答 · 第 3 节

从 token 查表到向量关系，理解余弦、点积与距离，并区分模型内部表示和检索用文本向量。

02 理解模型怎样生成回答 · 第 4 节

从前文、候选得分与选择理解逐 token 生成，用实际教学计算区分结束标记和长度截断，再分清训练参数与日常推理，判断流畅回答和任务完成。

02 理解模型怎样生成回答 · 第 5 节

从指代关系进入 Q、K、V，以三位置人工实验走完匹配、缩放、权重与向量汇总。通过改变查询和只改 V 的对照，分清比例、内容与事实依据，再认识多头注意力。

02 理解模型怎样生成回答 · 第 6 节

从输入到下一枚 token，理解位置、注意力、FFN、残差和归一化的分工，以及因果遮罩对读取范围的限制，并认识模型说明中的常见结构名称。

02 理解模型怎样生成回答 · 第 7 节

区分推理投入、输出上限与采样的作用，用固定得分和实际抽样解释温度、top-p 与三类概率，再通过有明确约束的任务比较质量、等待和消耗。