ai

claude 任务完成通知在 C:\Users\xx\.claude\settings.json 中api key 这些已经配在环境变量中

openClaw源码部署-linux我部署完成之后换了一个zh版本的，英文的能用但是我英文一般 curl -fsSL https://dl.qrj.ai/openclaw/install.sh | bash 直接一键安装 git地址https://github.com/1186258278/OpenClawChineseTranslation?tab=readme-ov-file

吃灰安卓机变身 OpenClaw 服务器 — 完整手册本手册以 OnePlus 9 为例 · 无需 Root · 无需买 Mac Mini，只用安卓手机 + Termux + SSH，即可玩转 OpenClaw。

01-milvus版本：v1.0 | 适用人群：Java AI 开发小白/企业级 RAG 开发工程师 | 前置环境：JDK17+、Docker、Maven/Gradle

草莓泰面包

虚拟机VMware安装OpenClaw点击右上角的设置打开openrouter，点击这里获取密钥打开官网，注册登录，创建API key【免费】，复制密钥填回去点击下方的添加默认助手后面的模型选择配置好的模型

OpenClaw 安装指南：Linux 与 Windows 系统详细教程OpenClaw 是一个本地优先的个人 AI 助手，支持多种通讯渠道（WhatsApp、Telegram、Slack、Discord 等）。本文将详细介绍如何在 Linux 和 Windows 系统上安装 OpenClaw。

SpringAI多模态的基本使用模态是指表达或感知事务的方式，例如视觉、听觉、嗅觉。对应的信息传递媒介可以是文本、图像、声音、视频等多模态是指从多个模态表达或者感知事物。

做萤石二次开发的哈哈

萤石开放平台 × OpenClaw：打造AI摄像头技能生态，Ezviz Open Skills正式发布萤石开放平台作为全球领先的视觉物联网云平台，正式面向 OpenClaw 生态发布视觉物联网专属Skill系列——Ezviz Open Skills。该系列技能为基于 OpenClaw 生态搭建的“开箱即用”的全球化视觉物联网能力，助力开发者与企业用户在多元业务场景中实现智能视觉的高效场景落地。

11 openclaw路由系统实战：构建灵活高效的请求分发机制在分布式系统中，请求分发机制是决定系统性能和可扩展性的关键因素。传统的负载均衡方案如Nginx、HAProxy等虽然成熟，但在面对高并发、低延迟、动态扩缩容等复杂场景时，往往显得力不从心。OpenClaw作为一款高性能的分布式网络框架，其路由系统提供了灵活的请求分发能力，能够满足现代互联网架构的多样化需求。然而，如何充分利用OpenClaw的路由特性构建高效稳定的请求分发机制，仍是许多开发者面临的挑战。

前沿模型系列（四）《大模型前沿架构》目录通用智能时代的三大支柱架构统一学习方法统一通用模型能力大模型结构高效混合专家（MoE）架构1. 核心思想

爱学习的小道长

OpenClaw 解决运行一些漏洞运行 openclaw status 发现3个严重的安全威胁查看详细的问题原因：查看飞书群组策略飞书群组策略设为 open，同时启用了 tools.elevated（特权工具）

同题画图大考，AiPy 适配性拉满，OpenClaw 全程 “哑火”作为一名长期关注AI生产力的创作者，我决定用一个硬核测试来验证各大模型的真实能力：让AI控制Windows画图软件，画一辆汽车

后端AI实验室

同一个需求，我先出技术方案，再让AI出方案——差距让我沉默了上周，我带着一个新人做需求评审。需求不复杂：给平台做一个用户行为日志系统，记录用户在App里的操作轨迹，支持后续查询和分析。

我认不到你

使用Ollama运行本地模型，模型参数选择（保姆级图文讲解）Ollama官网：OllamaOllama 是一个开源工具，让你能在本地电脑上轻松运行大型语言模型（如 Llama 3、DeepSeek、Qwen 等）。它简化了 AI 模型的部署和使用过程，无需依赖云端服务。

RAG 工作机制详解——检索增强生成技术全流程RAG 全称为 Retrieval Augmented Generation，翻译为检索增强生成。其核心工作原理包含两个步骤：

从直觉到算法：贝叶斯思维的技术底层与工程实现当你的朋友推荐餐厅时，你已经在进行贝叶斯推理——只是你没意识到而已在医学教育中有一个经典案例：当医生们面对乳腺癌筛查问题时，82%的人给出了错误答案。

ChatGPT 5.4 API深度解析：从Transformer架构到企业级应用实践本文系统性地探讨了OpenAI ChatGPT 5.4 API的技术架构、核心原理与工程实践。文章从Transformer架构的注意力机制出发，深入分析了GPT-4/GPT-5系列模型的演进路径，详细阐述了基于人类反馈的强化学习（RLHF）对齐技术，并全面介绍了OpenAI API的调用机制、嵌入模型、函数调用等核心功能。通过理论分析与代码示例相结合的方式，本文旨在为开发者提供一份全面、深入的技术参考，帮助读者理解大语言模型背后的技术原理，并掌握企业级API应用的最佳实践。