别惹CC

最近 OpenClaw 热度很高，但官方对 Windows 原生环境并不算友好，很多人会卡在 Node 环境、权限、路径、插件安装等问题上。下面我把自己完整跑通的流程整理成一篇“照做就能成”的教程：从

生活从不按计划 从 2025 年底开始规划，一直到 2026 年 2 月的一天深夜，我才真正开始动笔。第三年写年终总结—按四舍五入的算法，也算是工作的第三年。 回看 2024 年立下的 Flag，最接

本文将带各位读者一步步完成Claude Code的安装，并通过“魔改”配置解锁第三方端点支持，让你摆脱官方的限制，实现更灵活的 AI 编程体验。 一、环境准备：安装 Node.js Claude Co

引子 在上一篇文章中，我们通过集成 SearXNG，成功让大模型“睁眼看世界”，具备了获取互联网实时信息的能力。然而，无论是 RAG（检索增强生成）还是联网搜索，本质上都是让 AI “读” 更多的书，

引子 在前三篇文章中，我们已经将一个基础的 LLM 逐步打造成为了一个拥有流式响应能力和私域知识库（RAG）的智能对话应用。然而，RAG 虽然强大，但它依赖的知识库是静态的、需要人工维护的。当用户问及

引子 在前两篇文章中，我们已经成功地将 LLM 集成进了Spring Boot，并实现了流畅的流式对话体验。但我们很快会发现一个核心问题：通用大模型虽然知识渊博，但它对我们的私域知识（比如公司内部的产

引言 在普通的 Java 线程编程中，Semaphore 常用于控制对特定资源的同时访问数，而 CountDownLatch 则常用于等待其他线程把某些工作执行完毕后再继续。但若应用部署在分布式环境，

引子 上一篇文章中，我们虽然用三步快速实现了 Spring Boot 集成 LLM，但这种同步响应的方式会让用户体验大打折扣。尤其当问题过于复杂时，大模型需要更多的时间来处理，这会导致用户不得不长时间

引子：AI时代，数据才是真正的护城河 2025年，我们迎来了AI应用的爆发期。但有个扎心的真相：再强大的AI模型，没有高质量的数据支撑，也只能输出"正确的废话"。因此，垂直场景AI应用的成败，往往取决