iDao技术魔方

做AI开发、模型部署的朋友，大概率都有过这样的困惑：GGUF和Safetensors选哪个更省空间？PyTorch和TensorFlow部署哪个更简单？LoRA微调到底能省多少资源？

GUI 会不会被 CLI 取代，这个问题表面上很热闹，真正影响工程效率的却是另一件事：谁在成为“默认入口层”。当 AI 开始写命令、编排任务、调用工具时，CLI 天然具备可脚本化、可组合、可审计的优势

同样是做中文平台自动化，有的团队一周后就停了：Token 成本飙升、登录态反复失效、脚本一改版就崩。基于 opencli 仓库与 opencli.info 的实测，我把“高频任务低成本落地”的路径拆成

重磅！这款AI低代码平台火了：拖拽生成应用，一键输出Web/H5/UniApp 在数字化转型的浪潮中，低代码开发已成为企业降本增效的利器。今天要介绍的 VTJ.PRO，不仅是一个低代码平台，更是一个融

最近很多人在聊 Claude Code，标题一个比一个猛，最常见的说法就是“源码泄露”。 但如果你真在做 Agent 产品，这个事最值得盯的，其实不是“有没有人看到了代码”，而是另一件更扎心的事：一旦

很多团队在做 AI 应用时，最容易卡住的不是代码，而是概念混用：Token 当字数算、Skill 当插件堆、Agent 当聊天壳、RAG 当向量库同义词。本文把这 4 个高频名词拆开讲清：是什么、能干

这两周 AI Agent 圈里一个很明显的变化，是大家不再只盯着“模型能不能调工具”，而开始盯“这个 Agent 能不能长期跑、跨平台跑、带记忆跑、带安全边界跑”。Hermes Agent 正好踩中了

前端做聊天气泡、瀑布流、富文本卡片和动态排版时，最难的往往不是把字显示出来，而是提前知道文本会占多高。传统方案通常依赖 DOM 读值，性能和准确性都容易出问题。Pretext 把这件事拆成可预计算和可

很多人在本地跑 `llama.cpp` 时，不是卡在编译，而是卡在“版本选错、DLL 缺失、参数不清、模型来源混乱”。这篇只聚焦 **GitHub Releases 免编译路径**，并补齐 **模型检