本文介绍了OpenClaw（小龙虾）AI模型的本地部署教程。首先需要安装Node.js和npm，然后从GitHub下载OpenClaw项目。通过命令行工具完成安装和配置，可选择DeepSeek或通义千问(Qwen)作为底层模型。教程详细演示了快速安装流程，包括模型认证、网关启动等步骤，最终通过本地地址访问部署成功的AI服务。文章特别提醒用户注意该工具可能存在隐私安全风险，建议谨慎使用，避免个人隐私

本文提出了一种轻量级Web应用防火墙(WAF)的设计方案，采用反向代理架构实现请求过滤功能。系统核心包括请求解析、规则匹配、动作执行和日志记录四个模块，通过正则表达式规则检测SQL注入、XSS等常见攻击。原型基于Python+Flask开发，支持规则配置和日志管理，具有部署灵活、对应用透明的特点。文章详细阐述了规则引擎设计、HTTP请求解析、性能优化等关键技术，并提供了简化代码示例。该方案兼顾安全

本文介绍了OpenClaw（小龙虾）AI模型的本地部署教程。首先需要安装Node.js和npm，然后从GitHub下载OpenClaw项目。通过命令行工具完成安装和配置，可选择DeepSeek或通义千问(Qwen)作为底层模型。教程详细演示了快速安装流程，包括模型认证、网关启动等步骤，最终通过本地地址访问部署成功的AI服务。文章特别提醒用户注意该工具可能存在隐私安全风险，建议谨慎使用，避免个人隐私