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中杯可乐多加冰
4天前
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#AI 能力提升场#
公司天天喊AI提效,真到自建个OpenClaw当数字助理的时候,服务器、模型、权限配置全让我一个人搞。搞好了是“公司基础设施”,搞不好就是“你咋连个开源项目都玩不转”。问就是没有预算买云服务,开源万岁。jym,有同款“用爱发电”基建工程师吗?
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中杯可乐多加冰
4天前
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OpenClaw 3.13重磅更新,小龙虾这次真的能流畅操作浏览器了。
我最近在捣鼓OpenClaw这个开源工具。 最近,3.13版突然蹦出来,直接能够接管Chrome浏览器。 AI能实时瞅见你的当前会话。不用手动导cookie,登录状态一目了...
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中杯可乐多加冰
8天前
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说实话,我建议还是自己写小龙虾的Skills,手把手教你打造阅读文献和生成阅读笔记的OpenClaw Skills
最近我发现一个有趣的现象:很多人跟风安装了OpenClaw,配置好了模型渠道,却在“技能市场”(ClawHub)里挑花了眼。 下载了几十个Skills,结果发现——用起来并...
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中杯可乐多加冰
9天前
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烧完五百块token费用后,我把OpenClaw的Token消耗砍掉了70%,我的OpenClaw省钱指南
最近沉迷于养虾,有几天没发文章了,今天来讲讲最近的养虾心得,首先必须要讲的是省钱方面。 打开社交平台,满屏都是「Token焦虑」和「龙虾受害者」的哀嚎。有人6小时消耗900...
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中杯可乐多加冰
18天前
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OpenClaw到底能做什么?有什么用?先装这几个实用的Skills
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—...
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中杯可乐多加冰
21天前
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Agent记忆机制:人工智能拥有“记忆”意味着什么
如果你正在构建一个真正智能的AI助手,它能否记住上一次对话中用户提到的偏好?能否从过去的失败中学习到有效的策略?能否在处理长文档时保持对关键信息的追踪?这些能力的背后,都离...
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鞋带松了
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雨夜之寂
Java工程师
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1月前
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大模型 ai coding 比较
序 我主要用途是 ai coding,从各种渠道获取到了很多 不同的大模型排序 最多的是 opus 4.6 > k2.5 > glm5 > sonnet4.5 > m2.5...
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vortesnail
前端开发工程师 @emm
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1月前
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超详细的云服务部署 OpenClaw 并接入飞书全流程,别再趟坑了
大概是 2015 年,我在大学寝室看了一部电影《她》,讲的是一个人与人工智能相爱的科幻爱情电影。 电影中的“女主”是斯嘉丽配音的人工智能操作系统 OS1 ,她可以深入了解、...
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中杯可乐多加冰
1月前
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从“陪聊”到“点外卖”:为什么说生成式UI(GenUI)才是AI应用的终局?
这种体验的关键在于生成式UI(GenUI),简单来说,AI不光能听懂你想干什么,还能当场给出一个操作界面给你用。这跟传统的文字聊天或者固定格式的卡片完全不同,AI的角色从"...
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中杯可乐多加冰
1月前
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OpenClaw架构详解:一只“龙虾”如何征服10万+GitHub Stars
引言 今年一月,一个名为OpenClaw的开源AI项目,像一只横空出世的“龙虾”,在短短两个月内席卷了GitHub,收获超过10万颗星。这不仅仅是一个数字,更是一个强烈的信...
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中杯可乐多加冰
1月前
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AI Agent能力扩展两大关键路径:一文读懂Agent Skills和MCP协议的核心原理与设计哲学
前言 随着大型语言模型(LLMs)的飞速发展,人工智能的应用范式正从单一的“对话”模式,逐步演进至能够自主“行动”的智能体(AI Agent)时代。 这些智能体不再仅仅是信...
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中杯可乐多加冰
1月前
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RAG 深度实践系列(七):从“能用”到“好用”——RAG 系统优化与效果评估
当 RAG 系统真正步入生产环境,面对海量异构数据和复杂的业务咨询时,开发者往往会陷入一种“看似规范,实则失控”的困境**。...
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中杯可乐多加冰
1月前
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RAG 深度实践系列(六):基于科大讯飞 RAG + 星火知识库的企业级实战指南
一、 企业级 RAG 的落地挑战与科大讯飞的生态赋能 在 RAG 深度实践系列的前几篇文章中,我们深入探讨了 RAG 的核心组件、架构演进以及基于开源工具的动手实践。然而,...
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中杯可乐多加冰
1月前
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RAG 深度实践系列(五):RAGFlow 的部署使用与架构分析
一、 RAGFlow 的核心价值与微服务架构深度解析 在 RAG 深度实践系列的前几篇文章中,我们从原理、架构演进到代码实战,系统地构建了对 RAG 技术的认知。然而,当我...
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中杯可乐多加冰
1月前
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RAG 深度实践系列(四):从零动手搭建一个 RAG 系统——代码实战与工程避坑指南
一、 实战切入:从理论架构到工程化落地 在 RAG 深度实践系列的前几篇文章中,我们系统地探讨了 RAG 的核心组件、工作流程以及其架构的演进脉络。然而,对于任何一位追求高...
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中杯可乐多加冰
1月前
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RAG 深度实践系列(三):RAG 技术演变与核心架构的深度剖析
一、 RAG 范式演进:从知识搬运工到智能决策者 检索增强生成(RAG)技术的发展史,是一部不断挑战大型语言模型(LLM)局限性、追求系统级智能的演进史。RAG 的演变并非...
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中杯可乐多加冰
1月前
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RAG 深度实践系列(二):工作流程、核心组件与高级优化策略
本文深入解析了 RAG 的工作流程与核心组件,但从原理到工程化落地,仍有许多实战细节需要掌握,例如如何高效部署 RAGFlow、如何使用 RAGAS 进行量化评估,以及如何...
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2022-04-04