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Part 4 — OpenWorker 深度解析（四）：LLM 層 — Provider 抽象、能力降級與 Context 自動壓縮

拆解 OpenWorker 如何同時支援 OpenAI、Anthropic、Gemini、Bedrock、Vertex、Ollama 與多家轉售商：ProviderClient 契約為何刻意同步且無迴圈、能力矩陣如何驅動 vision/PDF 降級、TokenUsage 的快取拆分，以及 561 行 compaction.py 的完整壓縮演算法。

·27 min aiengineering
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Part 9 — FDE 面試準備指南（九）：LLM 核心知識——Token、Prompt Engineering 與 Embedding

以 Google AI 工程師兼面試官的視角，整理 FDE 面試中最關鍵的 LLM 實用知識：Token 與 Context Window 的工程意涵、Prompt Engineering 五大技法，以及 Embedding 在語意搜尋中的原理與選型

·15 min aiengineering