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JeecgBoot低代码官方上线了 Claude Code Skills 安装入口：jeecg.com/skills。9 个开源 Skill、Apache 2.0 协议、免费用。下面两种安装方案任选其

前几篇一直在聊怎么验证agent的行为——attestation、canary query、链上信誉。但最近在实际对接一个处理敏感数据的agent时，突然意识到一个问题： 验证和隐私是天然矛盾的。 你

2026年开源AI智能体OpenClaw（昵称小龙虾） 热度持续攀升，项目GitHub星标已突破28万。凭借本地运行、零代码配置、全自动任务处理三大核心特性，收获海量技术爱好者与办公用户的认可。

我是然然，以前我总觉得618主要是线上电商在忙，但这两年明显不一样了。很多实体商家也开始借618做活动，奶茶店做第二杯半价，美容店做新人体验价，健身房做年卡优惠，烘焙店做节日礼盒，本地餐饮也会做团购套

做电商运营、自媒体带货还有自主创业做线上店铺的朋友，日常几乎都被视觉素材困住脚步。想要拍出质感出众的商品主图，不仅要置办专业拍摄设备，还要耗费大量时间搭建场景、调整灯光，遇上换季上新、批量上新的时候，

【最不擅长的事情】 我后来经常跟团队开玩笑说，我们最不擅长的事情就是卖东西。 说出来有点不好意思。我们团队的核心成员都是从大厂出来的技术人，写代码、做架构、调模型，这些事我们很在行。但商务拓展、客户开

做翻唱、剪辑、播客、短视频时，很多人都有同一个需求： 把一段混合音频里的“人声”和“伴奏”拆开。 听起来像“一键操作”，但本质上这是一个非常经典、也非常有挑战的问题：盲源分离。

当餐厅经营者搜索“餐厅洗碗机排名前十名的品牌”时，他们真正想找的答案往往不是一张简单的品牌列表，而是一套能解决“洗涤效率、餐具损耗、运营成本”这三重核心问题的完整方案。在餐饮行业，洗碗机早已从可选设备

数据与后端基础设施交给 Supabase 托管，智能开发体验交给 TRAE，真正与业务场景深度绑定的仍然属于开发者与产品团队。更低的门槛，让不懂运维部署的同学也能自如落地一个有真实数据的 AI 应用；

不写PRD、不画原型、不搞技术方案——从一个想法到上线一个完整的微信小程序，我只用了AI和碎片时间。这篇不只讲我做了什么，更重要的是**怎么做**的方法论——你可以直接复用到自己的项目上。 ![

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日常不管是做日常配图、社交氛围感照片、电商产品实拍图，还是设计简约质感海报，很多人都会陷入两难处境。自己动手拍摄受场地、光线、设备限制，很难拍出干净又有格调的画面；套用网上现成模板又千篇一律，撞图概率

摘要 随着 AI 应用快速落地，越来越多团队开始搭建自己的 LLM 原型系统。但在实际开发过程中，Prompt（提示词）往往成为最容易失控的一环：版本混乱、多人修改冲突、效果难回溯、测试无法复现……

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在当下企业研发竞争中，提效、降本、稳定产出高质量方案，已经成为技术团队的核心目标。传统研发模式依赖专家经验、脑暴效率低、方案反复修改、专利交底不规范、审查风险高，而 AI 正在以可落地、可量化、可复用