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最近 Agent 很火，Skill 也跟着火了。网上到处都是“必装 Skill 清单”“10 个效率神器”“装上就能起飞”。但我现在越来越觉得，Skill 这件事最容易走偏的地方就在这里。不是你装得越多，Agent 就越懂你。真正重要的问题不是“网上有什么 Skill 值得装”，而是：我的工作里，到底哪一段值得被 AI 接管？
摘要：作者开发了一款本地运行的批量去水印软件，采用Rust语言编写以减小体积。初期尝试基于环境像素的泛化填充算法，但对复杂背景效果不佳，后改用轻量级AI模型migan。该软件无需上传图片，处理完全在本地进行，最终打包仅30MB，效果良好。工具链接已提供，方便用户测试使用。
基于腾讯云视觉大模型ai快速生图
3. 确保模式正确：按 Shift+Tab 确保状态栏显示 acceptEdits。修改 permissions 字段，加入 "Bash(*)"。在项目根目录或全局目录下找到 .claude/settings.json。"Bash(*)"// 允许所有终端命令，不再询问。0.shift +tab开启自动模式。
结构上：三层架构清晰解耦。接入上：@cpp_class + @cpp_proxy 双模式兼顾性能与扩展。语义上：优先保持 Python 行为一致，再追求极致性能。路线上：先打核心，再逐步扩大到存储和检索热点。简单说，就是让 RAG 在真实业务里“跑得更快、改得更稳、扩得更久”。欢迎升级体验 LazyLLM 最新版本，请大家去 github 上点一个免费的 star，支持一下～
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