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本站文章以中文写作，覆盖 AI 大模型原理、Linux / 系统底层、前端与工具实验。每篇的 markdown 源在 `/posts/<slug>.md`，全部正文合集见 `/llms-full.txt`。

## AI 系列

- [AI 是什么？又是从哪冒出来的？](https://tenggouwa.com/posts/what-is-ai-and-where-did-it-come-from/): AI 系列第 1 篇。用一条 80 年的时间线，把"AI"这两个字从 1943 年的神经元模型，一路串到今天能跟你聊天的大模型——顺便把几个常被混淆的术语（AI / ML / DL / LLM）一次性厘清。
- [三大流派世仇：符号主义、联结主义、统计学习](https://tenggouwa.com/posts/three-schools-of-ai/): AI 系列第 2 篇。把 AI 圈三十年的派系斗争捋一遍——符号主义、联结主义、统计学习各自起源、各自高光、各自寒冬，再看为什么今天的 LLM 是"联结主义打地基 + 统计学习当骨架 + 一点点符号主义假装在推理"的杂交怪物。
- [神经网络是怎么"学"的：梯度下降与反向传播](https://tenggouwa.com/posts/how-neural-nets-learn/): AI 系列第 3 篇。把 1986 年那篇被冷落了 25 年的反向传播论文讲清楚。用"在高维大山上摸黑下山"的比喻，从损失函数 → 梯度 → 梯度下降 → 反向传播一路推到底，最后回答："为什么同一篇论文 1986 没人用、2012 改变了世界？
- [从感知机到 CNN：让机器看见](https://tenggouwa.com/posts/from-perceptron-to-cnn/): AI 系列第 4 篇。把"机器视觉" 70 年的故事讲完——从 1958 Rosenblatt 的感知机、1980 福岛邦彦那篇被冷落的 Neocognitron、1998 LeCun 的 LeNet 上美国邮局，到 2012 AlexNet 那场把 SVM 派踩进土里的 ImageNet 之战。最后回答：今天 ViT 打败 CNN 了吗？
- [从 RNN 到 Transformer：让机器读懂顺序](https://tenggouwa.com/posts/from-rnn-to-transformer/): AI 系列第 5 篇。把"让机器理解一句话"的 31 年讲完——1986 年的 RNN、1997 年的 LSTM、2014 年的 seq2seq + attention，再到 2017 年那篇 8 页论文 *Attention is All You Need* 怎么把 RNN 一脚踢出主流。重点不是数学，是直觉：attention 到底是什么意思，它凭什么赢。
- [词向量小史：从 one-hot 到 embedding](https://tenggouwa.com/posts/word-vectors/): AI 系列第 6 篇。机器只懂数字，怎么把"咖啡店"这三个字变成一个能算的向量？这一篇走完词向量 70 年——从 1957 的 one-hot，到 2013 那个让"国王 − 男人 + 女人 ≈ 女王"成立的 word2vec，再到今天 LLM 内部的 1.2 万维 embedding 空间。

## 其它文章

- [Harness Coding：与其调教模型，不如设计模型的工作环境](https://tenggouwa.com/posts/harness-coding/): 过去半年我换了三次 AI coding agent，从 Cursor 到 Claude Code 再到自己拼的；编排器。结论很反直觉——**真正影响产出质量的从来不是换更强的模型，而是模型；周围那一层我一开始压根没意识到存在的东西；这层东西有个名字：**Harness**
- [把某招聘网站"喂熟"了，我用了一台树莓派](https://tenggouwa.com/posts/raspberry-pi-recruit-bot/): HR 同事每天要在招聘网站做几小时重复点击：开候选人聊天 → 几步交互 → 下文件 → 切下一个。给她写了一台跑在树莓派上的"喂熟"机器人，常驻 24h，半天扫一遍变成喝杯咖啡的工夫。讲讲怎么把脚本从 mac 搬到树莓派、怎么处理反爬、以及踩过的几个坑。
- [16GB Mac 同时开 3 个 Cursor 拯救我的 mac](https://tenggouwa.com/posts/16gb-mac-3-cursors/): 16GB MBA 同时跟三个项目、三个 Cursor 窗口，写着写着就卡到鼠标抖。记录我把内存压回去的几个改动：关闭哪些扩展、调哪些 setting、什么时候该走"一个项目一个 workspace"，以及最后通过哪几条规则给自己定了"Cursor 用量上限"。
- [你需要的App内h5的调试方法](https://tenggouwa.com/posts/h5-console/): 在工作中经常会遇到在原生app中嵌套h5，但是在某些需要在app里面调试的内容，却没有像chrome开发者工具这样的工具来帮助我们快速的定位问题，经过最近项目的开发，让我对app内h5开发有了些新的认识
- [小哪吒的风火轮来啦！！！（记 · Loading 组件）](https://tenggouwa.com/posts/nezha-loading-components/): 一套小而美、纯 CSS + 无状态 React 的 Loading 组件集，可以直接抄进任何项目。文章解释每个动画的实现思路（关键帧、will-change、变形原点的选择），顺便聊一下什么时候用骨架屏、什么时候用旋转 loading 比较合适。
- [TradingView——最专业的走势图表，收下吧，也许你会用到](https://tenggouwa.com/posts/tradingview-chart-libs/): 在交易所做 K 线图的过程中横评了一票图表库：基于 canvas 的 ECharts、基于 svg 的 Highcharts、专业方向的 TradingView，到底各自适合什么场景。包括 TradingView 接入要踩的几个坑、自定义 indicator 的边界、以及性能上的实测数字。
- [适合初学者的koa2+mongodb初体验](https://tenggouwa.com/posts/koa2-mongodb/): 一个老前端第一次写 node 服务的全过程记录。koa2 的洋葱中间件怎么理解、mongodb 的基本 CRUD 怎么写、再到把它们串成一个最小可用的 API。文末附 demo 仓库，跟着 README 跑一遍就能上手。
- [记 · 滚动条滚动到指定位置(锚点)的不同实现方式](https://tenggouwa.com/posts/scroll-to-anchor/): 滚动到锚点这个老需求，其实有好几种写法：传统 <a name> 锚记、location.hash、scrollIntoView、window.scrollTo({behavior:'smooth'})、以及自己手写的缓动函数。挨个比较优劣，给出"什么场景用哪个"的速查表。

## Optional

- [全文合集](https://tenggouwa.com/llms-full.txt): 所有文章正文合并的 markdown，可一次性喂给模型
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