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它定位为一个提供多种AI功能的独立学术研究写作和研发与项目写作平台，深度集成了Lemomate-AI和Lemos智能图谱知识库。1、 AI能力广度：产品功能极广（AI搜索、问答、Agent、多模态、数据分析、数据专业绘图、润色、翻译、解释等）；5、AI智能图谱知识库Lemos：可以检索和调用你的私人专属知识库Lemos，用于论文、汇报材料和项目材料等等撰写；6、数据完全合理和保护：数据和你的创新i
Linux 的配置方式更加灵活，通常通过修改 Shell 配置文件来实现。需要管理员（root）权限，适用于多用户共享工具或全局路径配置。修改当前用户的 Shell 初始化文件，仅对当前登录用户生效。适用于日常开发需求，修改当前用户的 Shell 配置文件。在 Windows 中，环境变量分为。（对所有用户生效，需管理员权限）。注意：配置 PATH 时务必加上。：打开新的 CMD 窗口，输入。），
本文将进行一次深度的全局技术复盘，坦诚分享我们在架构设计、技术选型、工程实践中的得与失，并在此基础上，大胆勾勒出CodePlus 2.0的技术演进蓝图，思考如何从一个“成功的项目”走向一个“卓越的产品”。让RAG检索不仅能做语义搜索，还能基于图谱进行多跳推理（例如：“这道题考察了动态规划，用户不擅长，推荐一道同样考察动态规划但更基础的题目，并且是目标公司常考的”）。：将前端、主后端、沙箱拆分为独立
Codex 新增 Record & Replay 后，可以把一次真实电脑操作整理成可复用 Skill。本文以发票报销为示例，讲清它能解决什么、怎么用、优势和边界。
Openclaw的小智回收skills的安装使用指南，如何在workbuddy、qclaw、openclaw里面安装小智回收的技能，使用AI来进行回收的操作指南。如何在clawhub和skillhub里面去安装小智回收skill
"86% 的人押是。但真实的讨论、踩坑的经历、社区里的热议，全埋在 Reddit 帖子里、X 的串线里、YouTube 的 45 分钟视频里——分散在十几个互相不认识的平台上，没有任何一个搜索引擎能一次捞完。以前我要做某个话题的调研，要分别打开 Reddit 搜一遍，再去 X 刷一遍，再找 YouTube 视频，前后花一两个小时，还不确定有没有漏掉什么。搜一个事件，要么是过时的新闻稿，要么是没有观
Nature Communications 重磅：DeepSeek 驱动的 Janus-Pro-CXR——轻
Cursor编辑器界面出现雪花状花屏问题，原因主要是其基于Electron/Chromium技术的GPU硬件加速与显卡驱动兼容性问题。解决方案包括：1)通过命令行cursor --disable-gpu验证问题；2)关闭硬件加速功能；3)清理缓存或禁用插件排查；4)更新/回退显卡驱动；5)调整系统显示设置。建议优先关闭硬件加速并重启Cursor，若问题仍存则逐步排查显卡驱动和系统设置。该问题并非C
Codex 实战：5 款热门 AI 做 PPT 工具深度测评与避坑指南\x0a用 AI 做 PPT，最怕遇到什么？\x0a辛辛苦苦生成了半天，结果发现是一堆精美的图片，改个错别字都得把整张图重新渲染；或者格式是网页 HTML，发给老板和客户根本打不开。
电商运营实战：用 Codex 自动化搞定淘宝新品上架全套资料\x0a在电商运营中，新品上架前的准备工作繁琐且耗时。\x0a从竞品分析、差评挖掘，到卖点提炼、主图策划、详情页排版以及标题 SEO，通常需要运营、文案、美工协同折腾好几天。\x0a本文将分享一个真
在自媒体和视频内容创作中，很多人面临一个瓶颈：使用 AI 撰写文案非常迅速，但后续在剪映中手动拖拽素材、对齐音频和添加字幕，依然要消耗数小时的枯燥劳动。\x0a本文将为你介绍如何通过 Codex 安装 jianying-editor 技能，直接打
本文介绍了如何使用开源工具cc-Switch将OpenAI Codex无缝接入国产大模型（如DeepSeek、GLM等）的方法。由于Codex的API接口与标准OpenAI协议存在差异，直接修改配置会导致兼容性问题。cc-Switch通过在本地搭建代理服务（默认端口15721），实现请求格式转换和路由转发，使Codex能够兼容各类国产模型API。文章详细讲解了cc-Switch的下载安装、服务商配
Codex 操控电脑三大方案详解：@Computer、@Chrome 与 @Browser 实战指南\x0aCodex 已经具备了直接操控操作系统的能力，这为自动化工作流带来了全新的想象空间。\x0a然而，在实际使用中，Codex 提供了三种截然不同的
本文系统介绍了Codex的七层配置体系，帮助开发者高效使用这一AI编程助手。核心内容包括：1. 层级化配置结构（从单次Prompt到长期Memory）；2. 安装与环境初始化指南；3. 项目级规则(AGENTS.md)与全局配置(config.toml)详解；4. 插件与技能的差异配置；5. MCP外部数据连接与记忆系统搭建；6. 常见问题排查方法。文章强调将规则置于正确层级的重要性，避免上下文污
我给它定下的规则很简单：必须的参数放arguments，可选的修饰和输出模式放options，输出格式相关的参数（比如要不要JSON格式、安静模式、详细模式、调试模式）要统一存在，方便脚本调用和人直接使用。当你对agent说“帮我从零设计一个命令行工具”的时候，它会先帮你判断这个工具应该是什么类型：是那种简单的单命令工具，还是需要读取配置文件的配置驱动型工具，还是需要多轮对话的交互式助手，亦或是几
题解：盖闻鸿蒙肇判，清浊攸分。内蕴六根，眼耳鼻舌身意是也；外布六尘，色声香味触法是也。十二处交相映发，万境由兹而生。崇本以明道体，举末以厚民生，升降回环，首尾相契，体用不二，故曰《根尘贯道赋》。根尘同源，缚脱无二”而憬然有省。世人多以六根为贼媒，吾谓六根即道枢也。盖天以六变显于外，人以窍应于内，内外相召而万象生焉。溯其本则一气化之，推其用则家国天下皆由此出。作是篇，非泥于佛，亦非炫玄，欲明道不远人
厂商狂吹 AI PC 的 NPU 算力与 TOPS 跑分，但对多数程序员而言，日常用 Claude Code、Cursor 等云端 AI 编程，本地算力完全派不上用场。本文拆解骁龙 X2 Elite 与英特尔 Panther Lake 参数陷阱，给出程序员专属购机判断标准，别为用不到的 AI 溢价买单。
我曾以为，只要换上更强的模型，AI就会更可靠。可在真实项目里，Claude Code依然会理解错需求、修改无关文件，还会未经验证就说“已经修复完成”。反复返工后，我开始改变使用方式：先让它说明计划，再补背景、边界、检查、技能和验收标准。后来我发现，有用的不是照搬最强配置，而是找出最消耗自己的问题，哪里容易失控就约束哪里，哪里重复就沉淀哪里。模型能力决定工具能做什么，使用方式决定它是否真正为我所用。
肺癌仍然是全球癌症死亡的主要原因之一，而症状性肺癌的结局与“多早进入后续检查和治疗路径”高度相关。胸部X线片仍是基层医疗和呼吸症状初筛中的高频检查，因此，许多影像AI产品被寄望于通过“提前标记可疑病例”来缩短CT、专科转诊和最终确诊时间。
摘要： 一名旅居哥斯达黎加的中国网友误食野外青色果实（酷似青苹果），食用后出现中毒反应，经AI工具Gemini查询发现该果实为全球最危险树木——毒番石榴的果实。其毒素可致口腔肿痛、呕吐腹泻，严重时危及生命。该网友就医后脱离危险，网友呼吁海外出游时切勿随意采摘陌生野果，以防剧毒植物风险。
文章摘要： VibeCoding是2025年提出的编程新范式，核心是用自然语言描述需求，AI自动生成代码，开发者角色转变为需求描述者。文章系统介绍了VibeCoding的实践框架，包含四个核心要素： 提示词(Prompt)：强调结构化表达需求，包含角色、背景、任务等要素，提供官方最佳实践和常见模式。 上下文(Context)：详解如何有效管理AI的"工作记忆"，包括渐进披露、压缩等策略，避免上下文
5 分钟学会 Ngrok：让你的本地服务秒变公网可访问
打开．env，输入ollama的API接口，DRIVER改为fastapi(如图)2. 插件位置确定，例如我这里为src文件夹为插件文件夹｜--init--.py和config.py(代码随后提供)6.测试（注意，第一个命令来自其他博主的插件，请勿测试）说明：ollama接口为11434（若不是请自行修改）进入创建的插件文件夹（推荐）创建一个新插件（之后内容略）5. 重新进入命令行，启动。3·进入
cursor
本文从技术架构、功能适配和成本模型三个维度，分析了海外仓储管理系统选型的核心要点。关键指标包括动态补货算法的库存优化能力、多国关税引擎的合规性以及库容优化模块的三维装箱算法。通过建立ROI评估函数量化系统价值，建议在实施中重点关注数据迁移精度、扩展性和灾备机制。案例显示，优质WMS系统可显著降低错发率并提升仓容利用率至91%。研究提出利用排队论优化拣货路径，并建议企业根据SKU离散系数选择适配架构
ClawMetry是一款开源免费的OpenClaw AI Agent实时监控仪表盘工具，能可视化Agent的运行状态。主要功能包括：实时显示文件读取、命令执行、工具调用等操作；监控子Agent生成过程；追踪Token消耗和费用明细；管理定时任务。安装简单，支持pip一键安装或脚本部署，零配置即可使用，自动读取OpenClaw工作空间数据。启动后通过浏览器访问本地端口即可查看仪表盘，所有数据均在本地
本文介绍如何在Dify中结合Ollama（运行qwen3:8b模型）与BGE-Reranker实现检索结果重排序。核心方案包括：1）通过Docker独立部署BGE-Reranker服务；2）在Dify中配置Rerank模型并关联知识库；3）在工作流中集成重排序功能。同时提供替代方案，建议使用Xinference统一管理LLM和Rerank模型，简化部署流程。该方法可有效提升基于qwen3的知识检索
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