本文介绍了如何通过 Amazon Bedrock 配置和运行 Claude Cowork，强调使用 AWS 账号的优势，包括数据安全和按量计费。步骤包括下载安装 Claude、生成 API Key、启用开发者模式和配置推理服务，整个过程约需10分钟。文末提供常见问题解答和配置参考。

本文介绍了如何在Agent Framework中组合FileBased、CodeBased和ClassBased三种技能，以实现多能力的Agent。通过AgentSkillsProviderBuilder，可以整合不同来源的技能，提升Agent的功能，使其能够自动选择合适的技能来满足用户请求。技能的扩展将不断增强Agent的能力。

本文介绍了如何使用Claude Code生成基于SpringBoot的项目。用户可以通过与Claude Code互动详细描述需求，Claude Code会进行“采访”以完善项目规划。建议使用Git进行版本管理，以便于迭代和修复错误。最终，用户可以启动项目并验证其功能，展示了与Claude Code合作的最佳实践。

A/B测试的失败通常源于实验实践不当，而非产品创意问题。常见陷阱包括数据质量差、提前查看结果和错误的指标优化。解决方案包括进行数据卫生检查、使用序列测试、实施CUPED方法以减少噪声，并设定监控指标以防止意外后果。成功的团队注重自动化和严格的实验流程，以确保数据的可靠性和有效性。

本文介绍了基于Amazon EKS和NVIDIA NIM的混合云大模型推理架构，强调本地GPU优先和云上弹性扩展的策略。通过KEDA和Karpenter实现自动扩缩容，优化成本和性能，满足中国客户需求。该方案解决了延迟、数据本地化和成本问题，提供统一监控和最佳实践，帮助企业有效利用现有GPU资源。

本章介绍如何使用SQLAlchemy构建网页流量分析解决方案，包括扩展数据库以跟踪博客文章和作者、记录用户访问情况以及增加语言支持以跟踪文章语言及翻译关系。这些功能可生成多种查询报告，分析文章流量和用户行为。

本文介绍了如何通过代码定义技能，与文件基础技能相比，前者将所有内容直接写入代码中。首先创建控制台项目并安装必要的包，然后定义单位转换技能，包括静态和动态资源及计算脚本。最后，注册技能并创建AI代理进行测试，展示如何调用技能并输出结果。

37GAMES 在 Amazon Aurora Serverless v2 的实践中，通过混合部署实现了高可用性和成本优化，故障转移时间约20秒，零数据丢失，成本节省超过40%。该方案适用于日常读流量少的场景，确保业务连续性并降低热备成本。

本文介绍了如何将AWS DevOps Agent与GitHub集成，以实现从代码提交到故障调查的闭环。通过配置GitHub Webhook，部署失败时可自动触发调查，Agent能够快速关联代码变更和运行数据，帮助定位根因并提供缓解建议。这一集成显著提高了故障排查效率，缩短了响应时间。

本文分享了作者使用Obsidian管理个人知识库的实践，强调区分事实、观点与输出的重要性。通过自动化工具，作者将多平台内容汇聚到Obsidian，构建个人数字分身。知识库分为日记和基于PARA框架的输入与输出内容，利用插件实现信息的自动采集与整理，提升思考与创造的效率。

在AI时代，技术博客的价值减弱，许多人倾向于使用AI总结信息。作者分享了使用AI进行开发的经验，强调文档驱动开发的重要性，并探讨了如何利用AI进行头脑风暴和UI设计。尽管AI提高了效率，但也带来了新的挑战，需要在工作与生活之间找到平衡。

ERNIE-Image是一个开源的文生图模型，基于8B参数的DiT架构，适用于多种视觉风格，特别适合海报和漫画内容的生产。它提供标准和极速两种模型，支持新手用户通过ComfyUI进行部署和使用，用户可轻松生成高质量图像。

本章讨论了在SQLAlchemy中实现复杂的多对多关系，特别是涉及额外数据的情况。通过创建客户和订单模型，建立一对多关系，并使用关联对象模式管理订单项。每个订单项包含产品、单价和数量。还介绍了处理UUID主键、时间戳及写入关系的方法，并提供了创建订单、删除项及导入订单和评论数据的示例脚本。

本文介绍了一种基于Strands Agents SDK和Amazon Bedrock的确定性数据分析架构，旨在解决企业数据分析中自然语言生成SQL的挑战。该架构由语义层、VQR知识库和Agent层组成，确保高频查询的准确性和可复用性，降低LLM调用频率，从而优化成本和响应时间，强调在不需要时避免使用LLM，以提高效率和稳定性。

Ollama 是一个本地运行大模型的工具，适合处理敏感数据和成本敏感的项目。安装后，Ollama 启动本地服务，用户可通过 API 调用模型。将 Ollama 集成到 Agent Framework 后，可以灵活地在本地完成 AI 调用链路，增强数据控制和可控性。

本案例介绍了如何利用华为云码道智能生成技术快速构建鸿蒙原生应用。开发者可通过DevEco Studio和DevEco Testing工具实现端云协同开发，适合企业、个人开发者和高校学生，预计时长60分钟。通过华为云MaaS平台集成大语言模型，支持智能回复功能，整个过程无需手动编码。

Databricks的Supervisor Agent（SA）通过多步骤推理，结合结构化和非结构化数据，提升企业任务处理效率。SA在学术检索和金融分析等知识密集型任务中表现优异，灵活架构允许用户通过简单配置优化性能，无需编写代码。SA有效分解复杂问题，整合多种数据源，提高检索和推理能力。