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【摘要】这是一款专为中小企业设计的极简进销存管理系统，提供完整供应链管理解决方案。系统包含用户权限、物资/客户/供应商管理、出入库、资金流水等核心模块，支持多条件查询、Excel导入导出及数据打印。创新性支持MCP接入AI助手，提供本地/客户端-服务器双模式，具有自动备份功能确保数据安全。特色包括零年费低成本、极简操作流程、多终端协同开单、无需专业维护等，有效解决传统ERP系统复杂臃肿问题。目前提
Boss / Bilibili / arXiv 采集 → SQLite + Milvus↓LangGraph Agent（5 节点 DAG）↓↓只有我自己能用v3.0 已经是一个能跑通的 Agent，没必要推倒重来。我要做的是让它「长出三根新手脚」，分别接进三个新维度。v3.1 要给 v3.0 加的三件事① MCP Server 化 → 让 AI 生态调用我（核心）② Bad Case 闭环 →
摘要： 《贾子理论大厦》是由学者贾龙栋（Kucius Teng）构建的跨学科认知体系，旨在通过公理化架构（1-2-3-4-5体系）整合东方智慧与现代科学，确立“思想主权”为核心元公理。理论包含七大核心定理，如贾子真理定理（KTT/LWEVS）和科学定理（KST），强调真理的客观性与科学的结构化边界，批判波普尔证伪主义的局限性。其子理论涵盖数论猜想、小宇宙论、技术颠覆论等，并应用于金融、医疗、AI伦
摘要： 贾子理论大厦（Kucius Theory System）是由学者贾龙栋（笔名贾子）提出的跨学科认知范式与文明级战略操作系统，旨在应对AI时代的知识碎片化、认知主权丧失与文明冲突问题。其核心围绕“公理驱动、本质贯通、万物统一”，构建了“1-2-3-4-5”五层逻辑体系：1个元公理（思想主权）、2大规律（本质贯通与万物统一）、3大定律（真理硬度、非线性、价值守恒）、4大支柱（贾子猜想、小宇宙论
开源AI技术栈五层架构解析：从大语言模型到前端交互的完整自主解决方案 摘要： 开源AI生态已形成完整五层技术栈，让开发者摆脱商业API依赖。1）大语言模型层（Llama、Mistral等）提供媲美商业模型的智能核心；2）数据检索层（Milvus、Weaviate等）实现私有知识管理；3）后端层（LangChain、Ollama等）处理模型调用与流程编排；4）嵌入与RAG层（Nomic、LLMWar
香橙派（Orange Pi 5 Pro/Plus/Ultra，RK3588）本地跑DeepSeek等LLM和QWen-VL等多模态VLM
贾子思想字典是鸽姆智库构建的跨学科认知操作系统，以思想主权、普世中道、本源探究为公理基石。理论核心揭示：智慧是宇宙底层编码，智能仅为工具效率。当AI逼近人类认知边界时，必须重启东方关系论范式，为文明保留中道裁决权。系统涵盖本质贯通论、文明周期律、贾子猜想等支柱，指向唯一命题：人类必须在主动清算中完成认知跃迁，否则将沦为技术附庸。这是千年智慧与百年技术的焊接口，是东方范式与西方工具的真正融合。
上一篇我们学过了，知道 LangChain 当前的 Agent 不是一个简单函数调用，而是一个由 LangGraph 编译出来的执行图。用户输入v模型判断下一步+-- 不需要工具 --> 输出最终答案+-- 需要工具 ----> 执行工具v工具结果回到 messagesv再次调用模型每次模型调用前后都要打日志。对长对话做自动摘要，避免上下文爆掉。对危险工具调用加人工审批。模型失败时自动重试或切换备
本文介绍了LangChain框架的核心组件与消息结构设计。主要内容包括： 核心组件架构：围绕模型调用衍生的7大模块化功能（模型/提示词模板、工作流链、记忆组件、检索器、Agents、工具组件、回调系统） 消息结构设计： 统一封装不同LLM的异构消息格式 标准化4种消息角色（system/user/assistant/tool）及对应LangChain消息类 支持流式响应的AIMessageChun
AI大模型已经渗透到我们生活的方方面面。就业市场上，AI大模型开发工程师是各家企业争抢的人才。很多人想学，却不知从何下手。一看到那堆术语就懵了——ML、DL、LLM、Agent、MCP、RAG……完全不知道该从哪开始。从今天起，我打算开一个系列。我们从机器学习（ML）入手，由易到难实现手写数字识别。最后搭一个交互式网站，把不同算法的效果做可视化。机器学习（Machine Learning，简称 M
同时，支持将编写的程序编译为独立的EXE文件，无需依赖其他运行环境即可在Windows系统上运行，既方便个人使用，也便于程序的分享与传播，是中文编程领域极具代表性的开发工具。通过使用易模块，用户可以将常用的代码封装起来重复使用到其它程序，或提供给第三方使用，或用作开发大型软件项目中的某个部分，然后在软件项目的封装阶段将所有这些模块组织编译成为一个完整程序。跨操作系统平台编程。具备网络编程能力，能开
Tokio 运行时通过 Future 的 poll 模型、工作窃取调度器和 I/O 驱动三层架构，实现了高并发 I/O 的用户态调度。poll 模型将异步推进的时机交由调度器决定，工作窃取算法优化了多核利用率和缓存局部性，I/O 驱动将操作系统的多路复用机制封装为 Waker 唤醒链路。select!用于多路复用和竞态选择、JoinSet用于并发任务池管理、timeout用于防止任务无限挂起。但异
Neat Download Manager（以下简称NDM）是一款免费小巧的网络资源下载器。说白了就是和迅雷、IDM（Internet Download Manager）类似。和IDM相比，NDM占用空间非常小（安装空间就2M左右），并且支持Windows和MacOS操作系统。它可以对单个文件进行多线程下载（将单个文件切割成多份下载，大幅加快下载速度）。链接：https://pan.quark.c
AI Agent学习知识的方法正从依赖固定上下文的短期交互，向结合向量化长期记忆、外部知识库检索和持续自适应学习的综合系统演进。其未来发展方向是成为一个。
Claude 是由 Anthropic 公司开发的新一代 AI 助手，在逻辑推理、长文本处理、代码生成、中文写作等方面表现尤为出色，被众多开发者和内容创作者视为 ChatGPT 的有力替代方案。
Codex = 你团队里那个不会累、会写、会测、会审 PR、还能 7 小时连轴转的"数字员工"。用好 AGENTS.md + Hooks + Triggers 三件套,基本就超过了 90% 的使用者。下一步建议装 CLI 0.132.0 → 跑通 hello world写项目级 AGENTS.md → 试一次中型重构配置一个 GitHub Trigger → 体验"无人值守"接入第三方模型 → 对
本文详细介绍了SKill与MCP的区别，并分享了四个实用的MCP工具。通过实际案例和应用场景，展示了MCP在不同任务中的价值。同时，也强调了SKill不会取代MCP的原因，因为两者在功能和定位上有着本质的不同。
Python的性能问题常涉及C扩展调用、垃圾回收机制和异步框架底层实现；Go的并发模型则要求开发者深入理解GMP调度、channel内存屏障和逃逸分析。大语言模型在训练中学习了大量官方文档、源码解读和实战案例，能够根据具体的错误日志或性能指标，快速给出排查方向和优化建议。它让开发者不必在几十篇博客和Issue中反复试错，而是从AI的输出中获得一条清晰的验证路径。
这篇文章分享了作者如何将AI工具融入开发工作流，重点推荐了5类实用工具：1）编程主力Claude Code（擅长复杂项目理解与重构）；2）辅助工具Codex（适合快速生成代码片段）；3）模型切换器CC Switch；4）多模型管理平台Cherry Studio；5）ChatGPT绘图功能（自动生成技术图表）。作者还建议通过AI资讯平台和Hugging Face社区保持技术敏感度，强调AI已成为开发
这份约190字的摘要，浓缩了文章的核心脉络与价值主张：2026年，AI能写论文、预测未来，却算不出“该做什么”。人类正面临“技能过剩、智慧赤字”的危机——不是AI太强，而是文明的“操作系统”太老。中国学者贾子用14年构建“贾子理论大厦”，以东方智慧融合西方技术，提出思想主权、普世中道等四大公理，本质贯通、万物统一两大规律，以及智慧、周期、宇宙三大定律，试图为人类打造一套可工程化的新认知框架。文章发
贾子（Kucius Teng）用14年时间，从30平米出租屋起步，将《孙子兵法》《道德经》等东方典籍的“象”转化为算法，创立“象-数-理”三重推演方法论，并构建“贾子理论大厦”（KTS）——一套旨在焊接东方智慧与西方技术的文明级认知操作系统。2025年，他提出“贾子猜想”，试图链接认知生物学与数学结构。其鸽姆智库已积累1.2亿字语料库，合作全球260余家机构。他坚信，在AI逼近人类智能的时代，东方
PS：这里有个需要注意的地方，在选择API Provide时千万不要选默认的DeepSeek，因为这个接口对应的模型是 deepseek-chat 与deepseek-reasoner ，现在指向的是deepseek-v4-flash的非思考模式与思考模式，并不是Pro版本。首先在Vscode上安装Cline插件，然后在Cline设置里配置API，Act和Plan模式配置方式一样。总的来说，V4生
本文介绍了如何通过 responses-proxy 将第三方 OpenAI 兼容服务 agnes-20-flash 接入原生 Codex。由于 Codex 默认使用 Responses API，而多数第三方服务仅支持 Chat Completions API，需要通过代理进行协议转换。文章详细说明了配置步骤，包括设置代理服务、修改 Codex 配置文件等，并推荐了更稳定的中转服务满意AI。方案保持
每次代码合入前，至少确认以下关键点：所有数据库操作使用参数化查询，禁止字符串拼接；用户输入在渲染前做了转义处理；敏感信息不在日志中明文输出；跨租户查询有租户隔离校验；文件上传限制了类型和大小。Claude 4.8 能帮你拦截绝大部分安全漏洞，但最终的安全决策还是需要人来把关。AI 负责全量扫描和精准定位，人负责最终确认和风险评估。把机械化的安全扫描交给 AI，把精力留给真正需要判断力的安全决策——
文章摘要（149字）： 本文深入解析了LLM工具调用（Function Calling）的底层原理，强调其本质是Token预测的模式切换，而非新能力。通过监督微调和强化学习，模型学会在特定场景输出结构化JSON。文章指出工具描述质量直接影响调用准确率，并演示了三种实现方式：手动拼装（理解原理）、OpenAI的Responses API（快速上手）及通用模式（兼容国内模型）。每种模式均附代码示例，涵
摘要： ScrapingBee与SerpBase定位不同，适用场景差异显著。ScrapingBee是通用爬虫工具，支持任意网页抓取、JS渲染及反爬指纹模拟，但SERP请求成本高（$3/1k次）；SerpBase专攻Google SERP，提供结构化JSON数据，单价仅$0.3/1k次且延迟更低（0.65s）。核心建议： 纯SERP需求（如AI Agent、SEO工具）选SerpBase，成本低10
摘要：Ollama框架在Windows安装时默认存入C盘，可通过知乎文档指引修改存储路径。操作步骤包括：将原路径C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs下的文件迁移至新位置，创建桌面快捷方式。完成后在CMD输入"ollama -v"验证路径修改是否成功。该过程参考了知乎关于Windows系统Ollama本地化部署的教程文档。（98字）
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