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这是苍何的第 493 篇原创！ 大家好，我是苍何。 OpenClaw，这个 GitHub 上 18 万 Star 的怪物级开源项目，你们应该都听过了吧？ 飞书能接、钉钉能接、企业微信能接、QQ 能接、

AGENTS.md 相信大家应该不陌生，它们一般都是被放在根目录的典型 Context Files ，这些文件被默认作为 Coding Agnet 的 「README」，一般是用来提供仓库概览、工具链

OpenClaw之所以能从众多AI助手中脱颖而出，核心原因在于它的Skills生态系统。如果说大语言模型是OpenClaw的大脑，那么Skills就是它的双手和专业工具箱——只有配备合适的Skills

AI Agent框架探秘：拆解 OpenHands（10）--- Runtime 0x00 摘要 0x01 工作机制 1.1 Environment 和 Sandbox 1.2 安全执行 1.3 解决

哈喽，大家好 我是阿星👋 自从扣子出了skills，阿星就在商店里各种收藏。 其中10个分享给大家。 —— 1、新年绘本 扣子新年绘本sklls是真的打印……

RAG回顾 回顾一下上次的RAG原理图，上次讲了RAG是怎么分分块的。分块之后存储之前还有重要的一步就是向量化。 向量化 向量检索：根据用户的输入，与向量数据库中存放的文本向量进行相似度计算匹配

如何让 OpenClaw 控制使用浏览器：让 AI 像真人一样操控你的浏览器 前言：为什么 AI 浏览器控制总差点意思？ 用过 AI 助手的人都遇到过这种尴尬时刻： 你让它帮忙查个资料，结果它打开一个

这里用前几天新出的小米自研 AI 大模型 MiMo-V2-Flash 举例，进行接入第三方模型 API 的配置

本文介绍了基于LangChain1.0开发多模态RAG系统的核心架构，通过前后端分离架构，构建支持文本、图像、音频和PDF处理的四大功能模块。同时编写测试智能问答基础模块的开发工作，为后续扩展打下基础

OpenClaw 连接飞书完整指南：插件安装、配置与踩坑记录 前言 最近在使用 OpenClaw 连接飞书机器人时遇到了一系列问题，网上相关资料较少，特此记录完整解决方案，帮助有同样需求的同学少走弯路

本文分享了LangGraph智能体开发的设计模式：工作流模式和多智能体模式，同时详细讲解了三种核心工作流模式：提示链模式、路由模式、并行模式。这些模式为构建复杂、可靠的智能体系统提供了可复用的基础架构

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本文将结合实际代码，从最基础的调用开始，一步步带你掌握 LangChain 的核心概念。所有代码都基于 Node.js（ESM 模块）与 DeepSeek 模型实战运行通过，适合前端开发者快速上手。

大家好，我是双越老师。本文介绍前端人员开发一个 AI Agent 需要哪些核心技能，包括 LLM 提示词工程 langChain RAG 。对于前端转行 AI 工程师是一个很好的参考。

openClaw本地部署流程，人人都可以部署到本地！过程没有那么复杂，但也藏了一些坑，全链路在mac端已验证ok，win待验证后持续补充。

渐进式披露 + 零成本脚本，复用团队知识，8.4 万生态的 Claude Skills，大幅降低沟通成本，提升 AI 协作效率。

从基于人工规则的 “照本宣科”，到统计机器学习的 “概率匹配”，再到浅层神经网络的 “初步语义捕捉”，NLP`的发展历程，本质是一场 “让机器从‘看懂文字到读懂世界的持续进化

月之暗面正式发布了 Kimi 的官方编程工具 Kimi Code。这不仅仅是一个代码生成器，而是一个可以直接在终端运行、具备自主规划能力的 AI Agent。