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吊打OpenClaw！国产AI助理MindX开源：Token消耗砍至10%，还能养出专属数字分身作为一名重度AI工具使用者，26年1月29日在OpenClaw爆火时我第一时间上手体验，初体验确实惊艳——能自动处理后台任务、对接海外社交工具，但这份新鲜感仅维持了两天：QWenChat羊毛薅光、单轮会话的Token用量飙升至680%，一至卡死！日常用GPT-4/Opus更是日均成本50+元，而且全程适配海外生态，微信/飞书/钉钉这些国内办公刚需工具完全不支持，越用越觉得「这根本不是给中国人设计的工具」。

跑通第一个LLM应用：调用DeepSeek模型很多新手想入门 LLM 开发，却被网络环境、账号注册等问题劝退。本文全程保姆级讲解，提供 OpenAI 兼容调用、纯 HTTP 原生调用以及 DeepSeek 风格封装调用三种方式，跟着一步步实现，轻松跑通你的第一个 LLM 应用。

三维电子沙盘模型全参数化精准调控数字沙盘系统三维电子沙盘模型全参数化精准调控数字沙盘系统：支持对三维模型进行多维度精准调控，包括空间位置（X/Y/Z轴平移）、尺寸缩放、采用欧拉角的四元数交互模式进行旋转角度（偏航/俯仰/横滚）、倾斜度及镜像变换等操作。具备自适应高程贴合功能，可动态匹配地形，同时提供三轴独立参数调整；具备全参数化调整、地形自适应、三轴独立控制、标准化格式兼容

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提示系统负载均衡设计：架构师如何通过负载策略提升提示服务的稳定性在人工智能与大语言模型(LLM)快速发展的今天，提示系统(Prompt System)已成为连接用户需求与AI能力的核心桥梁。从智能客服到代码生成，从内容创作到数据分析，提示系统支撑着无数应用场景。然而，随着用户规模增长和应用复杂度提升，提示系统的稳定性面临严峻挑战。

RAG系统练手与思考虽然是个练手项目，但在设计时还是尽量让它具备一些实用特性： github地址知识库的构建往往需要根据文档类型调整分块方式。我实现了三种模式：

AI提示词进阶玩法不是只会问问题，而是把AI当成工具、同事、合伙人、编辑器，这才是真正降维打击。高阶公式：身份 + 目标 + 输出格式 + 细节约束

赋予 AI Agent “无限续航”：语义保护型上下文压缩技术解析想象一下，你正在指挥一个超级聪明的AI助手（我们称之为Agent）帮你完成一项复杂任务，比如策划一次跨国旅行。一开始，它记得你的所有要求：想去哪些国家、预算多少、喜欢什么类型的酒店。但随着任务的进行，它需要查询航班、比较酒店、查看天气……每一次查询和思考都会增加它的“记忆负担”。

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Elasticsearch：创建 geocoding workflow，并在 agent 中使用它进行位置搜索我们知道在很多的应用场景中，我们需要定位服务，比如附近最近的餐馆或者酒店。当我们使用大模型进行 agent 任务执行的时候，我们需要位置服务。确切地说，我们需要根据位置来得到相应的经纬度来对数据进行搜索。而大模型有时不具备这种能力。我们在 AI Agents 的设计中，可以通过 workflow 的方法来创建这种工具。

智能体大赛实现逻辑大容量数据预处理机制在实际的学术研究场景中，用户发起的检索请求往往范围广泛，万方数据库作为涵盖海量学术资源的平台，其API返回的文献列表可能包含数百甚至上千条记录。这些结果通常以结构化的JSON格式返回，包含每条文献的标题、作者、摘要、关键词、发表年份、来源出版物和DOI等丰富元数据。当直接将这些完整的JSON数据作为上下文注入到LLM的Prompt中时，极其容易超出智能体开发平台对单次请求输入字符串的长度限制，从而导致请求失败、处理中断或生成质量显著下降。为解决这一严峻的技术瓶颈，我们设计并实现了一套高效、鲁棒的大容量数据

AI核心知识114—大语言模型之 AI Data Annotator（简洁且通俗易懂版）AI 数据标注师 (AI Data Annotator / Labeler) 是人工智能产业链中最基础、但也是最不可或缺的“铺路石” 。

AI agent：介绍 ZeroClaw 安装，使用ZeroClaw 是一款纯 Rust 编写、超轻量、高性能的 AI Agent 运行时，主打极低资源占用、快速启动与多模型/多通道接入，适合本地/嵌入式/服务器部署。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-02-19)生成于：2026-02-19共发现热门项目： 11 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示AI应用开发正从模型层面向工具链和工程化深度演进，技术热点集中在智能体（Agent）与增强检索生成（RAG）的实践。开源项目如超级技能框架Superpowers和多功能AI助手工具Composio提供了可复用的Agent构建范式，而RAG优化技术仓库则详细拆解了提升回答准确性的核心方法。同时，轻量级向量数据库zvec和终端AI助手qwen-code凸显了高效、低门槛的本地化部署趋势。这些项目以代码为核心，提供了从理

智能体大赛实现逻辑 “检索先行”的闭环工作流在“智研星图”智能体的整体架构中，“检索先行，生成在后”并非一个简单的功能选项，而是贯穿系统始终、不容妥协的核心设计原则与基础工作流逻辑。这一机制从根本上确立了LLM与传统学术数据库的协作范式，确保智能体输出的每一个学术论断都根植于真实、新鲜、可验证的外部证据，从而系统性地构建起一个高效、可信且负责任的学术辅助系统。

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ChatPPT Nano Banana Pro · Magic模式深度解析 ——重新定义“所想即所得”的PPT智能编辑——重新定义“所想即所得”的PPT智能编辑传统PPT编辑需手动调整每个元素，而竞品的AI编辑多局限于预设模板或单一功能（如仅换色、仅替换图片）。 ChatPPT的Magic模式通过自研多模态模型，实现了 “框选+自然语言指令”的精准控制，将编辑自由度提升至接近“设计软件级”，同时保持零门槛操作。

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使用 Elasticsearch 和神经模型为复杂语言提供更好的文本分析作者：Noam Schwartz使用神经模型和 Elasticsearch inference API 改善 Hebrew、 German、 Arabic 以及其他形态复杂语言的搜索。

AI开发架构师

大数据领域Eureka的服务注册中心搭建关键词：Eureka、服务注册与发现、大数据架构、微服务、Spring Cloud、高可用、负载均衡摘要：在大数据这个“机器军团”里，成千上万个分布式服务（比如Spark作业、Flink任务、Kafka集群）需要互相“找到对方”才能协同工作。就像小朋友们玩捉迷藏需要知道同伴的位置，Eureka就是大数据世界的“通讯录管理员”——它帮服务记住“谁在哪”，让服务之间不用喊破喉咙就能找到彼此。本文用“车间故事”类比核心概念，一步步教你搭建Eureka服务注册中心（从单机到高可用），并结合大数据场景说明其实际价

CHI 开发备忘 02 记 -- CHI spec 02 事务第 2 章事务本章概述了节点间的通信通道、相关的数据包字段以及事务结构。它包含以下部分： • 第 2-32 页的通道概述。 • 第 2-33 页的通道字段。 • 第 2-39 页的事务结构。 • 第 2-73 页的事务标识符字段。 • 第 2-74 页的事务标识符字段详情。 • 第 2-77 页的事务标识符字段流。 • 第 2-98 页的逻辑处理器标识符。 • 第 2-99 页的排序。 • 第 2-109 页的地址、控制和数据。 • 第 2-118 页的数据传输。 • 第 2-129 页的请求重试。

AI的发展史与市场AI（Artificial Intelligence）即人工智能，其核心目标是让机器具备类人化的思考、学习与问题解决能力 —— 简单来说，就是让计算机像人类一样 “看懂、听懂、学会、做到”。