存储AI–AI博客聚合
最新聚合的文章
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Agentic RAG检索侧设计：从模式选型到工具、循环与提示词
存储决定知识以什么形式存在，检索侧决定运行时怎样取出证据。本文从文档问答需求出发，先选择经典或 Agentic 模式，再推导五个检索工具，最后用纯 Agent 循环、工具契约和提示词组织多轮检索
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版本锁定实战：从 `git tag` 到 `package-lock.json` 的完整闭环
版本锁定实战：从 git tag 到 package-lock.json 的完整闭环 我维护一个内部 CLI 工具，最近被一个诡异 bug 折腾了两天：同事在 CI 上拉下来的依赖版本，和我本地完全对
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某餐饮品牌开放 MCP 接口被玩成消费级 Agent：WorkBuddy 搭出会算营养、比价格、能下单的减脂私教
热榜第四的那篇文章，标题起得像个段子：《用 WorkBuddy + 麦当劳 MCP，做一个会算营养、比价格、还能下单的减脂私教》。作者是 CSDN 的全栈若城，项目叫 McFit Coach，页面数据
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Redis ZSet 排行榜实战：SLG 后端排行榜的 10 个坑
排行榜是 SLG 里看起来最"简单"的需求：玩家战力变了，记一笔；玩家要榜单，拉一页。三行代码就能跑： 但上线之后，我们在这个"三行代码"上踩的坑，比整个 actor 架构加起来还多。这篇文章是我们在
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刷短剧上头后，我用5090和ComfyUI部署MiniMax H3
本文记录在 AutoDL 租用 RTX 5090，通过 ComfyUI 部署 MiniMax H3 的完整过程，包含模型下载、工作流配置与常见问题处理。
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150毫秒和2400毫秒：同一 Agent 任务的两种延迟
150毫秒和2400毫秒：同一 Agent 任务的两种延迟 编排器在入口接收任务后450毫秒收到第一个模型token，到2400毫秒才产生用户能采用的结果，3000毫秒才确认任务完成。若从发起模型调用
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TRAE 全链路实战：做了一个警示牌一键生成器：纯 Canvas、单文件、零依赖
日常办公里经常需要打印各种警示牌——"请勿乱动""小心地滑""禁止吸烟"……每次都要打开设计软件、调尺寸、找图标、排版，做一张简单的牌子要花十几分钟。网上的在线工具要么有水印、要么要登录、要么~~~~
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FreeSWITCH 入门：把电话系统接入语音客服机器人
FreeSWITCH 入门实战：从 SIP/RTP、拨号计划、ESL 讲起，梳理一通电话从进线到 AI 语音机器人应答（ASR→LLM→TTS）、打断、转人工到写话单的核心流程，并给出生产注意事项。
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把 Android App 打包成系统应用（System App）
一句话结论 只有被平台私钥签名的 APK，放到 /system/priv-app/ 下并设置 android:sharedUserId="android.uid.system"，才能成为真正的系统应用
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DeepSeek Harness 的上下文管理、记忆和知识库剖析
DeepSeek Harness 里，上下文、记忆和知识库并没有被设计成三个彼此独立的重型系统。它们围绕 Session Log 协同工作。 用三句话概括： 上下文管理负责决定当前这一轮模型能看到什么
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DeepSeek Harness 和 Pi 的 Agent Loop 循环结束判断架构细节解析
就循环究竟在什么时刻结束这个问题，很多 Agent 框架把结束判断写成一个条件： 在 Demo 中这种循环也够用。进入生产环境后，你会发现会很多问题： 模型没有调用工具，是否代表任务完成？ 工具执行完
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Windows 下 NVM 踩坑实录：命令找不到、下载超时、C盘爆满、环境冲突一次搞定
跑项目时 Vercel 登录和 pnpm 接连报错，需重构了 Node 环境。本文记录了 Windows 下 NVM 2.0 的重装踩坑实录：找不到配置文件？网络超时？全流程图文代码，带你避开所有雷。
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open webui 在docker容器里跑，并且是在内网断绝互联网的环境下。生成ppt
内网环境下，Open WebUI v0.11.3 本身没有内置的 PPT 生成能力，需要通过「离线安装 python-pptx 到容器 + 加载一个基于该库的 Tool」来解决。首选方案是社区开源的
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从 0 到 1 开源：基于 FastAPI 和本地大模型打造一个提示词安全网关
纯本地化、零配置的开源大模型安全网关！包含完整的 FastAPI 后端、Streamlit 前端与离线故障注入测试。受限于本地算力只用 3B 小模型测了 96.6% 准确率，欢迎大家换上更大模型来跑！
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GitHub 热榜周报(10.19)｜5 个把 AI 装回本地的开源项目：多 agent 控制台、本地语音、节点式生成（含技术看点）
本期看点：这周榜单有点反常识。涨星最快的两个不是新模型，而是把 AI 接进工作流的工具。5 个项目放在一起，主线就一句：把 AI 从“再订一个服务”，拉回自己的机器、自己的账户、自己的流程。
