deepseek

用 ESM 模块化搭建 DeepSeek LLM 调用，顺带用 Prompt 实现轻量 NLP 任务最刚开始上手对接 DeepSeek 接口的时候，我图赶速度，把 API 密钥、OpenAI 实例、对话请求逻辑、业务 Prompt 全部揉在一个 JS 文件里。跑通第一条返回时还美滋滋，觉得单文件写起来省事。结果第二天要换模型、调整 API 地址，整段代码翻来覆去改；想复制到另一个新项目，还要手动剪切拆分代码，维护起来一团糟。

毕竟是shy哥

Claude Code 接入 DeepSeek 保姆级教程，WSL/Linux 通用本文手把手教你在国内环境安装配置 Claude Code，通过 DeepSeek 中转正常使用，解决官方 Anthropic 地域限制、网络连接报错问题。

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别拿Claude Code当对话框：这6个GitHub项目让你吃透代码智能体上篇文章《智能体从入门到精通：6个必学GitHub开源项目》笔者推荐了6个通用Agent项目，从极简实现到生产框架，掌握之后就能搭建自己的“数字员工”。

OpenClaw 助力技术面试：自动生成面试题、模拟面试、整理面试知识点在当今技术驱动时代，面试已成为求职者和企业的关键环节，尤其对于技术岗位而言。面试者需掌握算法设计、系统架构、编程语言等多方面知识，而招聘方则需高效筛选人才。传统面试准备存在诸多痛点：题库陈旧、练习缺乏反馈、知识点散乱。为了解决这些问题，一种名为OpenClaw的创新工具应运而生。OpenClaw结合了人工智能的强大能力，提供自动生成面试题、模拟面试环境和系统化整理面试知识点三大核心功能。本文将深入探讨其工作原理、应用场景与潜在价值，字数控制在约8500字，确保内容连贯真实。

VS Code 安装 Claude Code 并接入 DeepSeek V4 Model在日常开发中，我们经常需要在编辑器里直接和 AI 对话、让 AI 帮我们读代码、写代码、查 bug。Claude Code 是 Anthropic 官方推出的 VS Code 插件，它把 Claude 的编程能力直接嵌入了编辑器侧栏——你不用切到浏览器或终端，在写代码的同时就能和 AI 协作。

copilot配置deepseek和skills参考：VS + Copilot 最简入门 AI Skill 模板 Skill介绍项目根目录新建文件夹，固定路径：.github\skills\[skillname]\SKILL.md。例如创建一个仅仅检测c++ 源文件的Skill。名称：cpp-file-check。

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AI导出鸭从 Markdown 草稿到精品 Word 文档的无损之道每次从 AI 对话框或 Markdown 编辑器里复制一大段技术笔记到 Word 时，那种挫败感相信很多开发者都深有体会。原本层次分明的标题变成了普通文本，精心编写的 LaTeX 公式变成了一串乱码，就连简单的代码块也失去了高亮和缩进，更别提那些逻辑清晰的 Mermaid 流程图了。为了交出一份格式规范的实验报告或技术方案，我们往往不得不花费数小时进行手动重排，这种重复性劳动不仅消磨热情，更挤占了本该用于深度思考和技术攻关的时间。

主流 AI IDE 之一的「DeepSeek-Reasonix 」介绍Reasonix 是一款专为 DeepSeek 深度优化的终端 AI 编码 Agent（Coding Agent），以开源（MIT）方式发布，托管于 GitHub（esengine/DeepSeek-Reasonix https://github.com/esengine/DeepSeek-Reasonix）。它不是 IDE 插件，而是在终端（Terminal）中运行的独立编程助手，通过调用 DeepSeek API 执行代码编写、文件读写、Shell 命令及多步骤推理任务。

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AI导出鸭：DeepSeek 转 Word 效果实测与案例展示在处理技术文档或 AI 生成的报告时，我们常遇到一个令人头疼的痛点：内容在 Markdown 编辑器里排版完美，一旦需要交付给非技术背景的同事或客户，转换成 Word 文档后却常常“面目全非”。表格错位、代码块丢失缩进、数学公式变成乱码，甚至多级标题的层级关系完全混乱。这种格式崩塌不仅破坏了文档的专业感，更迫使我们要花费大量时间手动调整样式，严重拖慢了工作流。对于经常需要产出技术白皮书、项目复盘报告或数据分析文档的团队来说，找到一个能真正理解 Markdown 语义并高保真还原为 Word 格式的工具，几

OpenClaw 局域网调用 Ollama 本地大模型：完整配置与踩坑指南OpenClaw 是一个非常好用的 AI 助手平台，但它默认依赖云端 API。用量确实很大，费用真的不便宜，每月至少几百块打底。而本地模型呢？一次硬件投入，零边际成本。数据不出门，连隐私问题也一并解决了。

技术文章素材收集自动化：用 OpenClaw 自动爬取行业资讯、技术热点、优质文章技术素材收集的革命：OpenClaw 自动化爬取深度指南在信息爆炸的时代，尤其是技术领域，信息的洪流从未停歇。每日涌现的新技术、框架的更新、行业内的讨论、研究报告的发表，如同一片浩瀚的知识海洋，吸引着我们去探索，也挑战着我们的信息获取能力。对于依赖高质量技术素材的作者、开发者、分析师、内容策划者等人群而言，手动收集这些分散在互联网各处碎片化信息，不仅是低效、耗时且重复性高的体力劳动，更成为了提升工作产出的瓶颈所在。

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AI导出鸭深度评测：DeepSeek 转 Word 实战表现与边界分析在日常的技术写作和文档整理中，我们常常面临一个令人头疼的痛点：从各类 AI 助手或技术社区获取的内容，往往是以 Markdown 格式呈现的。这种格式虽然对开发者友好，但在需要提交正式报告、与客户共享或进行归档时，Word 文档（.docx）依然是职场和学术界的硬通货。手动复制粘贴不仅效率低下，更致命的是会丢失原有的排版结构——标题层级错乱、代码块失去高亮、表格变成杂乱的文本，甚至数学公式直接显示为源码。这种“格式崩塌”让原本高质量的內容大打折扣，迫使我们在格式调整上浪费大量宝贵时间。AI导出鸭正是为解决

用 OpenClaw 整理学习笔记：自动提取视频课程内容、生成文字笔记、分类归档高效学习革命：用 OpenClaw 自动化整理视频课程笔记在信息爆炸的时代，学习的方式也在经历深刻的变革。视频课程以其直观、生动、可反复观看的特点，成为了许多人获取知识的首选途径。然而，面对时长数小时甚至数十小时的视频课程，如何高效地提炼关键信息，转化为有用、易查、便于复习和理解的文字笔记，成为了学习者面临的一大挑战。传统的手工记录方式耗时耗力，且难以保证完整性，容易在整理过程中遗漏要点或误解细节。幸运的是，技术的进步带来了解决方案——OpenClaw，一款旨在颠覆学习工作流的强大工具，它能够自动提取视频

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智能体从入门到精通：6个必学GitHub开源项目2024年和2025年初期可以说是大模型年，各大公司都在疯狂卷参数，GPT、Claude、DeepSeek、Qwen轮番上阵，疯狂刷屏，大家都在比谁的模型更大、参数更多、分数更高，笔者当时也写过很多评测文章。不过到了2025年中后期，风向开始变了，大模型本身再强，如果只能待在对话框里回答问题，价值终归有限。真正能让模型干活、解决问题、创造价值的，是智能体。

夫唯不争，故无尤也

从DeepSeek-R1-Distill中学习蒸馏技术前言：deepseek中蒸馏主要通过强的teacher模型构建高质量推理数据集对参数模型进行SFT，随后再加上DPO加强模型偏好，约束模型输出格式，最后可以通过RL加强模型推理能力。

这款DeepSeek V4终端编程神器，在GitHub上火了！这两天在逛Github的时候，发现一款基于DeepSeek V4的开源终端编程神器DeepSeek TUI，开源不到1个月就收获了31k+star！原生支持100万token上下文，让你无需频繁压缩上下文，配合DeepSeek性价比也很高，今天给大家分享下这个项目！

DeepSeek RAG&MCP + Agent智能体项目 —— 集成ELK日志管理系统和Prometheus监控系统其实从这一节开始，都属于Agent项目的扩展部分了，也就是说项目已经是基本完成的状态了，后续就是不断优化了。这一节我们将扩展ELK日志管理，其实这个ELK很好理解：elasticsearch-logstash-kibana，这是一个日志管理系统，通过logstash将某个项目的日志实时上传到es中，再通过kibana筛选想要的日志，就能够找到异常日志或者异常用户、ip，这样操作人员就可以进行运维了。

Cursor + Claude Code 全流程实战：搭一套生产级 AI 编程工作流（2026 最新版）这是专栏「AI编程实战：Cursor与Claude Code」的第 1 篇。读完你会得到一套可以照抄进真实项目的 AI 编程工作流：Cursor 与 Claude Code 各自的定位与协作分工、项目级提示词（rules）的写法、一个真实小项目从 0 到跑通的多文件改造、以及 8 个我在生产中真实踩过的报错的「原文 + 根因 + 解法」。不是"怎么装个插件试试看"，而是"明天上班就能用上、还能少踩坑"。

《Windows + Clash 环境下 Codex CLI 接入 DeepSeek V4 Pro 完整踩坑记录》适用版本：Codex CLI v0.120+（Rust 重写版）· DeepSeek V4 Pro · Windows 10/11 · Clash for Windows / Clash Verge 最后更新：2026-06 作者背景：在 Windows 主力机 + Clash 翻墙的真实环境下把这套链路跑通，踩了所有能踩的坑，记录在此。