摘要：本文详细介绍如何通过Cursor和Figma插件快速生成产品原型设计。操作分为五步：1）下载cursor-talk-to-figma-mcp插件；2）安装Bun环境依赖；3）启动MCP服务；4）安装Figma桌面端并导入插件；5）连接Cursor与Figma进行设计交互。该方法特别适合产品初期快速完成设计稿，用户可使用基础模型生成简易原型，或通过高级模型配合素材制作高保真设计。

这里所有的数据和信息都是基于模型训练出来的，如果我们想要搜索出来我们想要指定的答案范围的话我们需要投喂数据给我们的deepseek，也就是RAG(检索增强生成)。可以看出来，满血版本的R1更具备人的情感和口语化，更能贴近鲁迅的文采， 明显更胜一筹！如果部署了本地的，可以在顶部切换模型，直接切换成本地Ollama deepseek-r1:14b的本地模型。填写秘钥：这里在Cherry Studio中

谷歌发布Gemini 3.0 Pro，AI性能全面超越GPT-5.1和Claude 4.5。该模型在20项基准测试中拿下19项第一，支持百万级上下文和多模态理解，并能2分钟生成完整网页应用（如拍立得相机、复刻操作系统界面）。采用万亿参数MoE架构，定价$2/百万token。虽然初级程序员面临挑战，但高级程序员将转向系统设计等AI难以替代的工作。建议用户积极学习AI工具，提升创意和管理等不可替代能力

摘要：本文详细介绍如何通过Cursor和Figma插件快速生成产品原型设计。操作分为五步：1）下载cursor-talk-to-figma-mcp插件；2）安装Bun环境依赖；3）启动MCP服务；4）安装Figma桌面端并导入插件；5）连接Cursor与Figma进行设计交互。该方法特别适合产品初期快速完成设计稿，用户可使用基础模型生成简易原型，或通过高级模型配合素材制作高保真设计。

本文介绍了如何快速搭建基于大模型的本地知识库系统。使用Python的Streamlit和Langchain框架实现前后端交互，通过阿里百炼API或本地DeepSeek-R1模型提供AI服务。核心步骤包括：1)用Langchain封装大模型调用逻辑；2)通过Streamlit构建Web界面实现对话交互；3)利用会话记忆体实现多轮对话。文章还探讨了商业化应用场景，如政务模型服务和电商客服机器人，并提示

Kettle分页抽取全量数据 , 适用于大数据量初次全量抽取转换.

OpenAI的GPT系列模型一直是大语言模型领域的标杆。最新版本包括GPT-4o和GPT-4.1等，它们在编程能力方面表现出色。DeepSeek是由中国公司开发的大语言模型，在2025年表现出色，已成为全球领先的模型之一。Claude是美国公司Anthropic开发的系列模型，最新版本包括Claude Opus 4和Claude Sonnet 4。Llama系列是Meta开发的开源大模型，最新版本

Kettle增量数据同步,两步搞定;

自从DeepSeek爆火之后，就有很多人就像雨后春笋一样冒出来，问这些AI如何商业化使用？到底是选择市面上已经有的 Coze？Dify？还是 LangGraph？我们应该如何保护自己的数据隐私，又能达到自己的目的？整体的流程应该如何运作，我们的重点应该放在哪里？本文适合👉：✅ 自媒体从业者 ✅ 小微企业主✅ 产品经理 ✅ 技术开发者下面将从整体上介绍打造 AI Agent 的七个步骤，分别是需求

基于硅基流动模型广场，华为云+DeepSeek-R1，DeepSeek-V3 满血版推理服务API。：调用方式与OpenAI接口一致，开发者可无缝迁移代码，接入Cursor 中码上畅想。2.配置客户端(如ChatBox、Cursor AI)填入API密钥及服务地址。注册即赠送14元免费额度，适合短期高频使用体验，如翻译40页PDF仅需几分钱。支持DeepSeek-R1、Qwen、GLM、Yi等模型