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Windows安装OpenClaw（Clawdbot）教程OpenClaw 是一个开源、自托管的人工智能助手平台，旨在将大型语言模型（LLM）与日常工作流程、即时通讯平台和自动化任务紧密结合。与典型的云端AI服务不同，它侧重于在用户自己的硬件上运行，用户的数据、模型密钥和执行环境均由用户控制。其官网定位为 “The AI that actually does things”（真正能够执行任务的 AI）。OpenClaw 最初以 Clawdbot 名义出现，后曾更名为 Moltbot，目前以 OpenClaw 为最终名称发布。该项目由开源社区主导开发，并迅速在

RANCE_atttackkk

Springboot+langchain4j的RAG检索增强生成最终传递给构造器一个由springboot自动管理的自己配置的Bean容器即可.contentRetriever(contentRetriever)

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-01-31)生成于：2026-01-31共发现热门项目： 14 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示AI应用开发持续火爆，焦点从单一模型转向智能化代理体系和工具链整合。以OpenClaw和LobeHub为代表的全平台AI助手展现出跨系统部署能力，而Kimi CLI和memU等工具则专注于提升代理的持久记忆与命令行交互效率。MCP协议致力标准化AI聊天机器人集成，Playwright CLI简化自动化测试流程。同时Vault和Protobuf等基础组件的上榜，印证了大规模AI应用对安全与数据交换的硬需求。开发者正通

【openclaw】centos9安装oepnclaw教程解决安装期间的报错目前最简单安装方式就是一行脚本一键安装，如果能安装成功，那自然是万事大吉，而本文恰恰主要讲述使用脚本安装之前遇到的问题,因为博主是在一台全新的虚拟机上面部署所以遇到的问题会比较典型全面。

FineInstructions Scaling Synthetic Instructions to Pre-Training ScaleAuthors: Ajay Patel, Colin Raffel, Chris Callison-Burch

爬台阶的蚂蚁

RAG概念和使用向量：向量在数据中就是就是一个空间坐标，在编程领域，一个二维向量就是一个大小为二的float类型的数组。

【RuoYi-SpringBoot3-Pro】：将 AI 编程融入传统 java 开发有小伙伴问RuoYi-SpringBoot3-Pro刚开始的 rules 怎么没有了，因为现在国外国内的开发工具层出不穷，一个工具一个配置规则对项目来说不太现实，所以一直想换成更通用的解决方案。这里将介绍 skills 和 spec，以及我现在的主力开发组合：Claude Code + Antigravity。

AI应用开发实战派

AI人工智能中Bard的智能电子商务优化关键词：AI、Bard、智能电子商务优化、客户体验、销售策略摘要：本文聚焦于AI人工智能中Bard在智能电子商务优化方面的应用。首先介绍了相关背景，包括目的、预期读者、文档结构等。接着阐述了核心概念，分析了Bard与电子商务的联系。详细讲解了核心算法原理及操作步骤，并给出了数学模型和公式。通过项目实战展示了代码实现及解读。探讨了实际应用场景，推荐了相关工具和资源。最后总结了未来发展趋势与挑战，提供了常见问题解答及扩展阅读参考资料。旨在帮助电商从业者深入了解Bard在电子商务优化中的作用，提升电商运营效率和

AI原生应用开发

AIGC领域Bard在通信领域的内容创作关键词：AIGC、Bard、通信领域、内容创作、自然语言处理摘要：本文聚焦于AIGC（人工智能生成内容）领域中谷歌的Bard在通信领域内容创作方面的应用。详细介绍了Bard的核心概念和技术原理，分析了其在通信领域内容创作中的算法实现，通过数学模型和公式对其原理进行阐释。同时，结合项目实战给出具体代码案例并进行解读，探讨了Bard在通信领域的实际应用场景。此外，还推荐了相关的学习资源、开发工具和论文著作，最后对Bard在通信领域内容创作的未来发展趋势与挑战进行了总结。

深入了解AI模型命名：Reasoning推理强，Version通用版，Pro专业Max强，Mini便宜，Turbo快

ZEGO即构开发者

如何用一句话让AI集成 ZEGO 产品AI技术和工具的更新可谓是日新月异。2026年第一个月在科技圈刷屏的话题，是Claude Cowork，这个运行在本地AI Agent，能帮你整理文件、完成各种操作。

AI核心知识76——大语言模型之RAG 2.0（简洁且通俗易懂版）RAG 2.0 是对第一代检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术的重大升级，代表了从“拼凑式” 系统向“一体化端到端” 系统的进化。

智能体来了从 0 到 1：工作流在智能体系统中的真实作用在生成式 AI 的早期实践中，开发者往往将大语言模型视为一个高度通用的推理引擎，期望通过不断优化 Prompt 来覆盖复杂业务需求。但随着应用场景走向真实生产环境，这种“单点调用”的模式逐渐暴露出稳定性与可控性不足的问题。

# 第二章：ClaudeCode核心功能（详细版）Skills是Claude Code的预封装工作流，就像游戏中的"技能包"，把专业知识、工具使用方法、模板材料打包成一个完整的能力扩展包。

docker部署dify踩坑笔记docker本地部署dify，使用zip下载了main分支下的代码，一直部署不成功，提示找不到dify1.12.0的镜像，各种头疼

AutoGen（多智能体AI框架）全面学习教程AutoGen 是由微软研究院主导开发的多智能体 AI 框架，其核心定义可从学术与工程双重视角解析：在学术层面，它是一种基于分布式智能体协作理论的新型 AI 系统架构；在工程实践中，它提供了简化智能体构建、配置与多角色协同的全流程解决方案。该框架的核心价值在于通过模块化设计与标准化通信协议，显著降低了复杂多智能体系统的开发门槛，实现了"即插即用"的智能体协作模式。

一款 AI 驱动的新一代安全运维代理 —— DeepSentry（深哨）Your AI-powered Security Agent for Local & Remote Auditing.

豆包图表怎么导出在豆包（Doubao）等AI绘图平台使用AI生成图表是一种高效的内容创作方式。然而，生成图表只是创作的一半，如何高效地将这些AI作品导出并用于报告、演示或分享，是许多用户在实际工作中面临的痛点。

大模型的隐藏层Hidden Layer核心是「特征抽象与加工的中间层」大模型（如 Transformer 架构的 LLM）的隐藏层，是位于输入层和输出层之间的所有神经网络层的统称也是大模型能实现语言理解、特征抽象、复杂推理的核心载体

技术解析｜中国智能体4类路径深度拆解，这类底座架构优势凸显回看过去一年国内AI产品的关键词，“智能体”几乎是出现频率最高的那个。从通用Agent、办公Copilot，到行业智能体、企业级智能体平台，几乎所有做大模型的公司，都在用自己的方式回答同一个问题：AI，究竟该如何真正进入生产系统？