存储AI–AI博客聚合
最新聚合的文章
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用 AI 拆一个真实需求：从模糊描述到开发任务清单
开篇 产品同学给出一句需求： 这看起来像一个很简单的功能。 很多开发者会马上想到： 建一张收藏表。 增加收藏和取消收藏接口。 增加收藏列表接口。 前端放一个收藏按钮。 然后开始写代码。 但真正进入开发
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《一个 Agent 平台怎么接入多家大模型：Provider 槽位制设计》
主用 Claude,同时要能切 DeepSeek/GLM/Kimi?做法是适配器模式 + 统一消息类型双向翻译 + 槽位制配置，每个 agent 可独立选供应商和模型，聊天窗还能单轮覆盖。文中还有
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云栖剧透丨四场论坛，看清智能体走进生产的关键路径
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OmniDocBench 深度解析：从评测原理到评测开源/闭源 OCR 模型实战
本文从工程实践出发，系统拆解 OmniDocBench 的评测架构、核心指标、运行方式与模型接入流程，并重点介绍如何统一评测开源与闭源 OCR 模型，构建可复现、可扩展的文档 AI 质量评测体系。
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还在用 Ableton？这个 3.5K Star 的免费音序器，让你在手机上写微分音音乐
这是一篇关于 Helio 的深度解读。文章会拆解它的核心功能、技术架构、社区健康度，跟同类工具做对比，最后给出是否值得用的判断。全程不用你懂音乐制作术语。
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前端手摸手跑路之 AI 应用开发（五）
FastAPI 接入 PostgreSQL：从数据库连接到用户持久化 上一篇用 Docker Compose 启动了 PostgreSQL，也验证了删除并重建容器后，命名卷中的数据仍然存在 但应用里的
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Electron：Module 与 Service 的职责边界与加载时序编排
理清 Module 与 Service 的职责边界，并将隐式的时序假设转化为显式的架构约束，是桌面客户端走向高可靠性的必经之路。
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Flutter 本地大模型实战：做一个自然语言记账工具
大家好，我是 Crazy_MT。 这篇文章想和你聊聊我最近在端侧大语言模型上的一次实践：把本地大模型聊天，接到一个真正能落库的自然语言记账功能里。
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《Agent 的记忆怎么做：实时记忆、被动压缩与主动整理的三层设计》
会话靠锁保证串行，历史内存 + JSONL 双写，上下文超限时按阈值压缩摘要，空闲时再让 LLM 主动整理长期记忆——但用户画像是全局共享的。本文讲清三层记忆的边界，以及“什么留内存、什么落磁盘”
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每天一个开源项目#100 OpenCodeReview：2.6万星的低噪声AI审查器
OpenCodeReview把代码审查拆成确定性流水线和LLM判断两层，适合PR CI与全仓扫描。本文核对CLI、源码架构和基准边界，重点看低噪声审查如何落地。
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Kotlin Flow combine 源码剖析：一个 Channel 如何优雅合并多条流
和 zip 的区别：zip 是严格按顺序一一配对（第 1 个配第 1 个，第 2 个配第 2 个），任一上游慢下来整体就等着；combine 是各自取最新值，谁快谁多都能跟上。
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从 CI 红灯到 Scoop 分发：PathEditor 5.1.1 的一次发布链路复盘
文章复盘 PathEditor 5.1.1 从质量门修复到发布分发的全过程。项目虽能构建、测试通过，但覆盖率、格式、Clippy 和 E2E 暴露出门禁失效；后续又发现前后端字段命名不一致、验证队列时序丢失、禁用状态跨重启消失、部分保存被误…
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LangGraph.js 从零上手：把 Agent 工作流从一条线变成一张网
一、先回答：为什么需要多 Agent 1.1 单 Agent 的 system prompt 会越来越臃肿 单 Agent 架构下，所有工具的说明、每个功能的 prompt 都堆在 system pr
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使用 Python 设置 Excel 行列自适应 【代码示例】
在 Excel 表格的实际使用中，行高与列宽的设置直接决定了数据的可读性。固定尺寸适合格式高度统一的模版，但一旦单元格内容长短不一，固定值容易造成文字截断或大片留白。相比之下，让行高与列宽根据内容动态
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激活3B的搜索智能体拿下82.2分：Iris开源，为什么上下文管理比堆参数更值钱
深夜的工位上，你给一个号称"深度搜索"的智能体抛出一道问题：某研究团队的三位核心作者，此前分别在哪些实验室做过什么方向的工作，后来为什么聚到一起。这个答案要跨过四五个网页才能拼出来。智能体开始工作了：
