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本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue的情绪宣泄平台系统开发项目。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot框架简化开发流程，前端采用Vue.js实现响应式界面。项目包含完整功能演示、技术选型说明、代码参考和测试案例，并提供源码获取方式。系统设计遵循用户体验原则，具备导航清晰、界面一致等特点。技术栈包括SpringBoot（自动配置、内嵌服务器）、Vue（组件化开发、双向绑定）和
LangGraph是LangChain生态系统中的一个库，专门用于构建状态化的、多角色的语言模型应用程序。它允许开发者定义由多个节点（通常代表不同的代理或处理步骤）组成的图，这些节点通过边连接，表示信息流和控制流。循环（Cycles）：允许回到之前的步骤，这对于需要反思和迭代的任务非常重要状态管理（State Management）：内置的状态管理机制，便于在不同节点之间传递信息条件边（Condi
在 AI Agent 的赛道上，Hermes（爱马仕）近期以 38k+ Stars 的增速引发关注。官方宣称的"从经验中学习，自动创建技能，在使用中迭代优化"听起来像是 AGI 的前奏，但技术实现往往比产品叙事更克制也更复杂。
本文基于FOFA搜索结果，分析了Nginx、Apache Tomcat及3389端口的暴露风险。Nginx覆盖广，易受解析及代理配置漏洞影响；Tomcat承载核心业务，常面临弱口令与反序列化攻击；3389端口海量暴露，极易导致服务器被远程控制，揭示互联网基础设施的巨大安全隐患。
本文基于Python数据科学工具链，针对新高考"七选三"选科难题，开发了一套科学选科推荐系统。通过对某高中2000+高二学生脱敏成绩数据的全流程分析，包括数据清洗、Z分数标准化、学科相关性分析等步骤，实现多维度选科评估。系统采用综合评分模型（Z得分40%+原始分30%+稳定性20%+区分度10%），结合机器学习异常检测和可视化分析，为学生提供最优选科组合推荐。项目产出包含清洗数据、学科难度箱线图、
财务Agent是基于大语言模型的智能财务代理系统，能够自主规划任务、理解复杂语义并持续学习专业知识。它通过智能化费用稽核、自动化账务核对、自主撰写经营报告等功能，显著提升财务工作效率。构建合格财务Agent需要建立财务知识图谱、打通数据底座并设置反馈机制。财务Agent的应用将推动财务人员从核算会计向管理会计转型，培养数字化思维。该技术采用私有化部署确保数据安全，最终决策仍需人工确认，建议从具体业
本文介绍了一个基于Python开发的股票分析与预测系统。系统采用Flask框架搭建后端，使用SQLite数据库存储数据，前端通过Echarts实现可视化，并运用TensorFlow的LSTM模型进行股价预测。主要功能包括：用户管理模块（注册、登录、密码找回）、大盘行情分析（K线图+布林带指标）、股票数据实时采集、LSTM股价预测、多股票对比分析、资金热点分析、技术面诊断、量化收益分析等。系统整合了
至此，你已经完成了OpenClaw与飞书的完整对接。随时随地通过飞书与OpenClaw交互拉机器人进项目群，团队成员共享AI能力结合医学Skill，实现文献检索、数据分析、科研绘图等专业功能下一步建议探索更多飞书插件配置（如renderMode调整消息样式）将之前几讲的医学Agent脚本接入飞书通道配置定时任务，让机器人自动推送科研资讯。
AIForBI：破解企业数据获取困境的智能钥匙 在企业数字化转型中，数据获取效率低下是普遍痛点。AIForBI通过自然语言处理技术，让非技术人员也能直接查询数据库：它能智能解析业务意图、自动生成SQL查询语句，并根据数据特征匹配合适的可视化图表。实现这一功能需要三大支撑：高质量的语义层建设、专业的业务知识库，以及完善的数据治理体系。该系统能即时响应经营指标查询、自动完成归因分析，并将数据分析能力赋
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3-32B-Chat私有部署镜像（RTX4090D 24G显存CUDA12.4优化版），实现与Jupyter的深度集成。该方案支持自然语言交互式数据分析，可自动执行复杂的数据预处理、可视化及报告生成任务，显著提升金融、电商等领域的数据处理效率。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3-4B-Thinking-2507-GPT-5-Codex-Distill-GGUF镜像，实现运营数据报告的定时生成与分析。该解决方案结合OpenClaw框架，可自动查询数据库、分析关键指标并生成可视化报告，特别适合个人电商卖家或自由职业者快速掌握业务动态，提升运营效率。
本文介绍了如何通过星图GPU平台自动化部署Qwen3-4B-Thinking-2507-GPT-5-Codex-Distill-GGUF镜像，构建OpenClaw技能组合实现复杂任务自动化。该方案以Qwen3-4B为核心协调多个技能模块，典型应用于销售数据分析场景，可自动完成从数据采集、清洗到可视化报告生成的全流程，将原本3小时的手动操作缩短至15分钟。
2026 年 AI Agent 概念满天飞，本文聚焦可落地、可量化的真实业务价值，解答实操落地、场景应用、工作流接入核心问题。4 月 22 日上海线下专场，汇聚行业先行者拆解干货、分享避坑经验，助力企业搭建实用型 Agent 团队，欢迎报名参与！
Skill 能把分析天花板抬高，但抬多高，取决于写这个 Skill 的人有多深的分析功底。
开源 OpenClaw A 股数据插件 v0.1.2 已上架 ClawHub，提供指数/ETF/个股/期权统一接口。该插件通过tool_fetch_market_data统一入口，实现多源优先级+自动降级机制，默认禁用磁盘缓存确保数据安全。支持实时/历史/分钟等视图，返回标准化JSON格式，方便Agent/Workflow调用。安装简单，支持GitHub和ClawHub双渠道获取，适用于量化交易数
当你需要处理“非标”数据、执行复杂算法或构建可复现的分析流程时，OpenClaw 的自由度和能力上限更高。
大部分agent直接生成的数据报告是markdown格式，使用markdown2ppt 插件可以把报告转为ppt格式，方便沟通与宣讲。
大部分Agent直接生成的数据报告是markdown格式，使用markdown2word插件可以把报告转为word格式，方便修改与订正。
Skill（技能）是AI助手的扩展功能模块，让AI能够执行特定任务——比如查询天气、发送邮件、计算数学题、调用外部API等。开发自己的Skill，就是教会AI一项新能力。
核心术语简明定义AI Agent具备感知、规划、记忆、行动、反思能力的智能实体，能自主完成给定目标的任务，不需要人类全程干预数据分析AI Agent专门面向数据分析场景优化的AI Agent，能理解自然语言分析需求，自主调用数据工具完成全链路数据分析任务工具调用（Function Calling）大语言模型的核心能力之一，能根据任务需求自动调用外部工具（SQL、Python、可视化库等）完成计算任
本文对比测试了三款AI Agent工具——Kimi的OK Computer、Manus和Lovable在数据分析、健身计划和PPT制作等职场场景中的表现。OK Computer在数据准确性和可视化方面表现最佳，Manus适合快速生成框架，Lovable则在创意原型设计上有优势。文章还提供了选择策略和成本效益分析，帮助职场人士高效选择适合的AI工具。
场景类型代表企业核心价值效率提升指标供应链物流壹沓科技运营自动化6倍效率提升制造业质量管控中兴通讯质量溯源2-3天→30分钟银行安防与运营格灵深瞳数据查询+报告生成25分钟全自动电力服务国网湖北电力客户服务+调度等待时长↓50%电信客服mobilezone客户服务+IT支持解决时间↓50%人力资源北森招聘+培训+绩效人机一致性达资深水平本地零售美团门店运营采纳率65%企业内部运营天九共享法务+数据
这是一个端到端的实战项目，涵盖数据采集、智能分析、告警决策和自愈执行全流程。：从单一场景（如价格监控）开始验证，逐步扩展至多Agent协作和复杂决策场景。基于上一讲的Skill开发基础，现在我们来构建一个真正的。现在你已具备从零构建企业级数字员工监控系统的能力。一个完整的数字员工监控系统采用。数据来源：某电商企业实测。Telemetry监控。Web RPA采集器。
OpenClaw的安全机制正经历从被动补丁到主动设计短期：用户应严格遵循上述安全清单，优先使用容器化部署+安全插件中期：机密计算（TDX/SEV）将成为高敏感场景的标准配置长期：监管智能体（如ClawKeeper Watcher）可能成为AI Agent的安全架构新范式管理OpenClaw类AI Agent，更像管理一个拥有特权的员工，而非安装一个一劳永逸的工具。持续监督、定期审计、严格治理，是安
OpenClaw是一个让AI从“说话”进化到“干活”的本地Agent系统。
摘要：Agent直接生成的数据报告是 markdown 格式，使用 markdown2pdf 插件可以把报告转为 pdf 格式，方便分享和打印。
jira数据分析助手skill，可对指定的jira项目bug，进行bug数据分析并生成html报表；适配大中厂测试人员相关工作需求。需要安装类似于claude code/open claw等cli工具。
摘要：2026年4月16日，ThinkingAI在硅谷发布AgenticEngine产品，并宣布与MiniMax达成战略合作，共建企业级AI Agent平台。ThinkingAI拥有10年服务1500+企业的经验积累，MiniMax则具备领先的多模态大模型技术。双方将结合行业方法论与先进模型能力，通过AgenticEngine将AI深度嵌入企业业务流程，实现从技术到价值的转化。4月22日上海活动将
超算互联网+OpenClaw的崛起，不仅仅是技术层面的突破，更代表了一种全新的算力普惠范式。AI算力不应该是少数巨头的专利，而应该像水电一样，成为每个企业都能按需使用的基础设施。当国家超算中心的“国之重器”与开源的OpenClaw生态深度融合，当企业员工在飞书群里就能召唤超算算力——这才是AI真正走向普及的标志。70%的成本降低，22倍以上的效率提升——这不是未来的想象，而是正在发生的现实。接入超
Skill生态的爆发，正在重新定义“开发者”这个身份。一个擅长财务分析的专家，可以将这项能力封装为Skill向外发布；一套顶尖的医学图像识别算法，同样能被打包为医疗影像Skill。未来，拥有行业经验的工程师、医生、金融分析师，都有望成为AI时代真正的“技能供应商”。开发者的角色正在从“写代码的人”，变为**“能力架构师”**。专业知识由此获得了数字资产的属性——可以被封装、被定价、被交易。腾讯、阿
MCP（Model Context Protocol）是标准化的外部工具连接协议，让OpenClaw无需适配代码即可接入100+外部服务。根据阿里云官方文档，Skill的本质是：给AI看的一份清晰执行说明书——会写Markdown就能开发，不需要编程基础，不需要懂API。用了OpenClaw（俗称“小龙虾”）一段时间，基础功能确实香——整理文件、爬数据、写周报，效率提升不少。这样，AI在执行时可以
如何让大模型真正“动手干活”，实现数据处理、统计分析、图表绘制、文献研读、论文撰写等科研环节辅助增效，解放研究者的时间与精力？无论你是亟待完成科研任务、顺利毕业的研究生，是深耕学术领域、冲刺职称晋升的青年教师，还是致力于提质增效、赋能团队科研的骨干力量，都能在这里精准匹配自身需求，学有所获、满载而归，真正让AI工具成为科研路上的“左膀右臂”。4.熟悉学术科研全流程AI赋能方法：文献管理、选题立项、
但有一天，他下载了一个来历不明的“OpenClaw Skill插件”，安装后，恶意代码通过OpenClaw的权限，扫描了他的本地文件，包括浏览器保存的密码、网银配置文件……大模型不是真的人，它没有“常识”，不知道什么是“重要的”、什么是“没用的”。更惨的版本是：另一位用户让AI整理桌面文件，AI在执行过程中产生了误解，直接把整个“下载”文件夹清空了，里面存着几个月积累的工作资料。有用户在本地部署了
问题诊断参数分析边界优化尝试小建筑专用参数版前端平台化局部校修替换面向属性表写入的闭环思路这说明一个事实：遥感智能生产真正难的，往往不是“某个模型能不能跑”，而是如何把几何、属性、交互和成果组织成一条稳定的生产链。而“对象级空间智能图斑生产平台”，正是在这个方向上的一个阶段性落点。
LLM训练数据采集面临AI反爬四重关卡：IP行为检测、TLS指纹识别、浏览器指纹一致性、动态行为评分。本文提出全链路伪装方案，结合IP数据接口的代理识别、TLS指纹伪装、行为模拟等技术，帮助构建稳定采集基础设施。
看到文末，你会感谢我理科，无论是数学还是代码，都要讲究漂亮二字，比如说我认为最好看的代码就是“hello word!”。当然，好看的定义在每个人眼里都是不一样的，不过“高颜值”越来越被人看重，毕竟爱美之心，人皆有之。在大数据领域，可视化被用的越来越多，比如监测流动数据，再比如最近的618、双11成交情况分析，无不体现出“好看”的重要性。仅仅从可视化方面来说，相比于Excel那毫无新意的图表，这大屏
AI大模型支持下的：CNS与顶级期刊高水平论文写作与发表
数据分析的核心在于思维而非技术工具。本文提出一套实用框架：3个步骤（确定目标→拆解公式→确认关键元素）帮助聚焦业务问题；3个模型（漏斗模型分析转化路径、多维坐标实现精准分层、分组表格验证策略效果）解决具体场景需求。
高校论文审核日趋严格，重复率和AIGC检测成为学生毕业的两大障碍。虎贲等考AI提供一体化解决方案，在不改变论文核心内容的前提下，通过深度语义理解和逻辑重构技术，同步实现降重和去AI痕迹。该系统能精准保留专业术语、数据图表和引用格式，同时优化表达流畅度，有效降低检测风险。适用于各类学术文稿，尤其适合临近提交的紧急优化需求，帮助学生高效完成论文定稿，确保顺利通过审核。
【摘要】虎贲等考AI平台针对期刊论文写作痛点，推出智能辅助功能：1）自动生成符合期刊标准的论文框架；2）提供可溯源的中英文文献组合及规范排版；3）支持实证分析所需的图表、公式及代码生成；4）优化学术语言表达；5）实现一站式定稿输出。平台严格遵循学术规范，不代写不造假，专注提升科研工作者的写作效率，适用于硕博研究生、高校教师及需要发表实证研究的学者。通过标准化、流程化的智能辅助，帮助研究者将精力集中
利用其他平台的API，跨境电商企业可以实现数据的整合与分析、流程的自动化、用户体验的提升以及市场和渠道的拓展。未来，随着技术的不断进步和API生态的日益完善，跨境电商企业将更加依赖API来实现业务的智能化和自动化。利用其他平台的API，企业可以实时获取和整合各个环节的数据，进而进行深度分析和挖掘，为决策提供依据。例如，通过社交媒体平台的API实现用户评论和分享的自动化，通过地图平台的API提供精准
此外，系统还设计了直观的数据可视化面板，展示了物流信息的多个关键维度，公司名、车长统计、车型、出发城市和到达城市等，助力企业全面监控物流活动。数据看板是整个系统的核心部分，它通过图表和图形的方式，将复杂的统计数据转化为直观易懂的可视化信息，涵盖了公司名，车长统计，载重统计，物流信息，到达城市，出发城市，车号统计。系统总体功能如图4-6所示。管理员在用户管理模块可以查看到用户的所有账号，姓名，性别，
本文基于中国北上深9个充电站的27个充电桩数据集，提出了系统化的数据处理和分析方法。数据集包含充电桩地理信息、时间戳、车辆状态、SOC、电流电压等关键参数，采样间隔18秒，时间跨度1.5年。处理方法包括：1)数据预处理，通过Python合并原始CSV与XLSX文件，处理缺失值和异常值；2)特征工程，构造时间特征、充电状态标志和充电速率等衍生变量；3)探索性分析，利用可视化工具分析充电行为模式；4)
本文介绍了一个基于Django框架的农业数据分析预测系统。系统采用Python 3.x开发，使用SQLite3数据库存储数据，前端采用Semantic UI框架和Echarts实现可视化展示。主要功能包括：夏收/秋收粮食产量与播种面积分析、受灾面积分析、平均降水量分析等数据可视化模块；农业数据中心支持多维度数据查询；基于scikit-learn的预测分析模块；以及气候数据管理后台。系统通过爬虫技术
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