<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Datawhale on Text Matrix</title><link>https://txtmix.com/tags/datawhale/</link><description>Recent content in Datawhale on Text Matrix</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 23 May 2026 08:55:34 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://txtmix.com/tags/datawhale/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Datawhale/easy-vibe：一套把想法落成产品的 Vibe Coding 开源课程</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/datawhale-easy-vibe-vibe-coding-course-guide/</link><pubDate>Sun, 10 May 2026 16:55:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/datawhale-easy-vibe-vibe-coding-course-guide/</guid><description>这篇文章基于 easy-vibe 的 README、中文 README 和 llms.txt，重新梳理这套课程的 3 + 1 学习结构、适用人群、代表内容、OpenClaw 与 llms.txt 的位置，以及它为什么比普通的 AI 编程入门教程更完整。</description></item><item><title>Datawhale hello-agents：44K星从零构建智能体完全指南</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/datawhale-hello-agents-from-zero-to-agent/</link><pubDate>Sat, 09 May 2026 03:20:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/datawhale-hello-agents-from-zero-to-agent/</guid><description>&lt;h2 id="项目概览">项目概览&lt;/h2>
&lt;p>hello-agents（https://github.com/datawhalechina/hello-agents）是 Datawhale 社区出品的&lt;strong>系统性智能体学习教程&lt;/strong>，GitHub 星标 44,483，中文编写，完全开源免费。教程目标是帮助读者从「大语言模型的使用者」蜕变为「智能体系统的构建者」。&lt;/p></description></item><item><title>Datawhale 大模型基础：从理论到实战的完整 LLM 知识体系</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/datawhalechina-so-large-lm-guide/</link><pubDate>Thu, 23 Apr 2026 19:39:08 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/datawhalechina-so-large-lm-guide/</guid><description>&lt;h1 id="datawhale-大模型基础从理论到实战的完整-llm-知识体系">Datawhale 大模型基础：从理论到实战的完整 LLM 知识体系&lt;/h1>
&lt;h2 id="项目概览">项目概览&lt;/h2>
&lt;p>&lt;a href="https://github.com/datawhalechina" target="_blank" rel="noopener noreffer ">Datawhale&lt;/a> 出品的 &lt;strong>so-large-lm&lt;/strong>（大模型基础）是一个开源、系统、深入的大规模预训练语言模型（LLM）教程项目。截至 2026 年 4 月，该项目已获得 &lt;strong>7,167 Stars&lt;/strong> 和 &lt;strong>593 Forks&lt;/strong>，成为中文社区最具影响力的 LLM 学习资源之一。&lt;/p></description></item><item><title>Datawhale Agent Skills完全指南：吴恩达课程深度解读</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/datawhale-agent-skills-with-anthropic-guide/</link><pubDate>Fri, 10 Apr 2026 21:15:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/datawhale-agent-skills-with-anthropic-guide/</guid><description>&lt;h1 id="datawhale-agent-skills完全指南吴恩达课程深度解读">Datawhale Agent Skills完全指南：吴恩达课程深度解读&lt;/h1>
&lt;h2 id="1-学习目标">§1 学习目标&lt;/h2>
&lt;p>通过本文，您将掌握：&lt;/p>
&lt;ol>
&lt;li>&lt;strong>理解Skills的本质&lt;/strong>：什么是Agent Skills，为什么需要Skills，Skills的核心特点&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>掌握Skills的架构&lt;/strong>：YAML前置元数据、Markdown正文、渐进式披露机制&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>理解Skills vs 其他组件&lt;/strong>：Skills vs Tools、Skills vs MCP、Skills vs Subagents的对比和协作&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>学会创建自定义Skills&lt;/strong>：以Excel Skill为案例，掌握创建完整Skill的流程&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>理解Agent生态系统&lt;/strong>：Prompts、Skills、Subagents、MCP如何协同工作&lt;/li>
&lt;/ol>
&lt;hr>
&lt;h2 id="2-项目概述">§2 项目概述&lt;/h2>
&lt;h3 id="21-什么是agent-skills">2.1 什么是Agent Skills？&lt;/h3>
&lt;p>&lt;strong>Agent Skills&lt;/strong> 是一种轻量、开放的格式，用于扩展AI Agent的能力。它是一个组织良好的文件夹，包含：&lt;/p></description></item></channel></rss>