当然有的小伙伴可能在运行这段代码后输出的是不一样的结果（并没有输出正确的路径），这里我们可能再需要对settings.json文件做配置，之后我也会对这个问题做一些解决方案，请大家持续关注！首先我们打开Anaconda，在Anaconda Prompt中输入命令：conda activate First，这里我激活的是我自己创建的First，大家可以按照自己的需求在Anaconda中创建自己的环境

具身智能是具备物理身体的AI，通过与真实环境交互实现智能进化，解决了传统AI缺乏物理认知的问题。其技术架构分为硬件层（驱动、传感、计算）、软件层（通讯与仿真）、算法层（感知-决策-控制）和应用层（场景解决方案）。当前挑战包括环境非结构化、控制延迟高、数据稀疏、泛化能力不足及安全风险，可通过仿真训练、分层架构、模块化设计等方案应对。尽管存在困难，具身智能有望推动人形机器人规模化应用，成为技术革命的新

本文介绍了Docker容器技术的核心概念与典型应用场景。Docker通过镜像打包应用及依赖，实现环境一致性，相比虚拟机更轻量高效。文章重点演示了五个实用场景：1）多版本Nginx容器部署；2）MySQL容器化与多容器通信；3）通过Dockerfile定制WordPress镜像；4）使用数据卷持久化存储；5）通过Docker Compose编排多服务。每个场景均配有具体命令示例，并对比了开发与生产环

本文摘要：Kubernetes（K8s）是分布式容器编排平台，相比Docker的单机容器管理，K8s能调度跨服务器的大规模容器集群，解决微服务生产环境的高可用、弹性扩缩等需求。文章对比了docker run、docker compose和K8s的核心能力差异，并介绍K8s集群架构（控制平面+工作节点）及核心概念（Pod/Deployment/Service等）。实践部分通过Kind工具基于Dock

Dockerfile是用于构建Docker镜像的文本指令集，包含构建阶段指令（如FROM、COPY、RUN）和运行时指令（如CMD、EXPOSE）。它采用分层构建机制，通过缓存优化构建速度。与docker-compose分工明确：Dockerfile负责镜像构建，compose负责容器编排。最佳实践包括使用轻量基础镜像、合并RUN命令、配合.dockerignore排除非必要文件。典型流程为编写D

本文介绍如何使用MCP协议搭建本地工具调用服务。MCP是一套JSON-RPC标准协议，用于大模型与本地程序的安全交互。教程分三步：1)安装Python环境并初始化项目；2)编写MCP服务端代码，通过stdio与客户端通信；3)在WorkBuddy中配置测试。最后指导将服务打包发布到PyPI：初始化项目、修改代码、构建发布包，并通过API token完成发布。整个过程实现了从本地开发到公共部署的完整

本文介绍了一种通过WorkBuddy AI自动控制中望CAD 2026绘图的方法。方案基于Windows COM接口，需要64位Windows系统、完整版CAD软件（不支持绿色版）和Python 3.10-3.12环境。核心流程为：WorkBuddy AI发送指令→multiCAD-mcp本地服务（Python后台进程）→通过COM接口控制已打开的CAD软件→自动完成绘图操作。文章详细说明了环境搭

腾讯云推出的WorkBuddy是一款AI智能体应用/工作台，主要功能是任务调度、电脑操作和办公自动化。它并非大模型底座，但可调用混元、Claude等大模型作为计算引擎。文章对比了WorkBuddy与Codex、Claude-Code的区别，并演示了其实际应用：通过选择本地工作空间、安装技能插件等操作快速生成个人网站。示例网站链接已附在文末供读者参考体验。

ClaudeCodeSkill是一种结构化、可复用的AI编程技能体系，通过标准化文档封装开发任务，提升协作效率。它分为项目级和全局Skill两类：项目级Skill仅作用于当前项目，全局Skill可跨项目复用。Skill采用按需加载机制，仅在匹配需求时载入完整指令，节省资源。用户可创建自定义Skill（如代码解释技能），或从开源平台获取现成Skill。该体系通过固化开发流程、统一标准，有效减少重复沟

腾讯云推出的WorkBuddy是一款AI智能体应用/工作台，主要功能是任务调度、电脑操作和办公自动化。它并非大模型底座，但可调用混元、Claude等大模型作为计算引擎。文章对比了WorkBuddy与Codex、Claude-Code的区别，并演示了其实际应用：通过选择本地工作空间、安装技能插件等操作快速生成个人网站。示例网站链接已附在文末供读者参考体验。