Dify 让我能够快速构建复杂逻辑；Tavily 帮我解决信息获取问题；Python 提供了灵活的控制能力；EdgeOne 则让这一切具备了稳定交付的可能。四者结合之后，这套系统才真正成为一个完整的产品。从一次简单的搜索，到多轮自动分析；从本地 Demo，到可公开访问的在线系统；从功能验证，到稳定交付。这次实践让我更加确信，AI 应用的落地，拼的从来不只是模型能力，而是整体工程能力。如果说 Dif

摘要：本文基于昇腾Atlas800T NPU开发环境，对Qwen-14B大语言模型在SGLang框架下的适配与性能进行了系统验证。研究内容包括环境配置、兼容性测试、性能基准评估（FP16精度下平均吞吐20-25 tokens/s）以及RadixAttention缓存、投机推理等高级特性验证。测试结果表明，该模型在昇腾平台上可稳定运行，显存占用18-20GB，支持批量推理和长文本生成。研究还提出了包

这篇文章讲述了一个普通人如何借助AI工具WorkBuddy，从零开始开发一个自动化资讯收集工具的全过程。作者通过朋友的真实案例，展示了即使不会编程也能实现工作自动化的可能性。文章详细拆解了八个关键步骤：从需求描述、项目搭建、调试排错，到功能优化、定时任务设置和项目文档整理。重点强调了WorkBuddy与传统编程工具的本质区别——它允许用户实时参与开发过程，随时调整需求，就像与技术专家协作一样。文章

这篇文章讲述了一个普通人如何借助AI工具WorkBuddy，从零开始开发一个自动化资讯收集工具的全过程。作者通过朋友的真实案例，展示了即使不会编程也能实现工作自动化的可能性。文章详细拆解了八个关键步骤：从需求描述、项目搭建、调试排错，到功能优化、定时任务设置和项目文档整理。重点强调了WorkBuddy与传统编程工具的本质区别——它允许用户实时参与开发过程，随时调整需求，就像与技术专家协作一样。文章

这篇文章讲述了一个普通人如何借助AI工具WorkBuddy，从零开始开发一个自动化资讯收集工具的全过程。作者通过朋友的真实案例，展示了即使不会编程也能实现工作自动化的可能性。文章详细拆解了八个关键步骤：从需求描述、项目搭建、调试排错，到功能优化、定时任务设置和项目文档整理。重点强调了WorkBuddy与传统编程工具的本质区别——它允许用户实时参与开发过程，随时调整需求，就像与技术专家协作一样。文章

摘要：本文介绍如何利用魔珐星云SDK和ClaudeCode打造端侧实时交互的AI家电导购数字人。该方案突破传统云端数字人延迟高、交互僵硬的局限，实现500ms端到端响应，能像真人导购一样进行递进式追问和场景化推荐。文章详细演示了从环境准备到代码生成的完整开发流程，展示了数字人如何基于预算、家庭人数等维度动态适配推荐逻辑。这种具身智能技术将大模型与表情、动作、实时交互能力结合，使AI从问答工具升级为

第五个，这个我认为是真正的刚需。网上冲浪的时候看到一篇好文章、一个教程、一个测评，想存下来以后看。但存哪？怎么存？存了之后还找得到吗？我现在的做法：保存当前网页内容，并生成三百字摘要。它自动抓取文字，提取核心内容，保存到本地。一个动作，把存和整理同时做完。问题出在哪？出在你根本没想好为什么要存。但当你存的时候自动生成摘要，你等于给自己留了一个快速回忆的入口。下次翻到这条记录，三秒钟就知道当时为什么

从一次简单的搜索，到多轮自动分析； 从本地 Demo，到可公开访问的在线系统； 从功能验证，到稳定交付。这次实践让我更加确信：AI 应用的落地，拼的从来不只是模型能力，而是整体工程能力。如果说 Dify 让我们以极低门槛构建复杂工作流，那么 EdgeOne 则让这些工作流真正拥有面向用户的能力。对于希望把 AI 应用投入真实场景的开发者来说，Dify 与 EdgeOne 的组合，是一条非常值得尝试

从一次简单的搜索，到多轮自动分析； 从本地 Demo，到可公开访问的在线系统； 从功能验证，到稳定交付。这次实践让我更加确信：AI 应用的落地，拼的从来不只是模型能力，而是整体工程能力。如果说 Dify 让我们以极低门槛构建复杂工作流，那么 EdgeOne 则让这些工作流真正拥有面向用户的能力。对于希望把 AI 应用投入真实场景的开发者来说，Dify 与 EdgeOne 的组合，是一条非常值得尝试

摘要：华为CANN架构中的ops-nn算子库为AIGC应用提供高性能算子支持，通过开源共建模式实现深度优化。该库采用分层设计，涵盖神经网络算子开发全流程，支持Tiling策略和流水线并行编程。以FlashAttention算子为例，通过分块计算和在线softmax技术，显著提升大模型推理效率。ops-nn在昇腾AI处理器上实现了算子性能优化、创新灵活性和开发效率的全面提升。