这篇文章介绍了一个基于AI辅助开发的Markdown转PDF在线工具，主要特点包括： 开发背景：为解决Markdown分享不便的问题，开发可自定义样式的PDF转换工具 技术栈：使用Claude Code+GLM 4.6+MCP工具，2天完成开发 核心功能： 实时预览编辑效果 支持多种主题样式定制 专门优化小说阅读主题（护眼模式/装饰背景） 采用打印方案实现高质量PDF导出 AI开发过程：通过16轮

本文介绍了NLP中的四种关键评估方法：n-gram、BLEU、MRR和ANLS。n-gram通过滑动窗口提取文本片段，用于语言建模和特征工程；BLEU基于n-gram匹配度评估生成文本质量，结合精确度和短句惩罚；MRR（Mean Reciprocal Rank）衡量检索系统排名质量；ANLS（Average Normalized Levenshtein Similarity）用于评估OCR文本识别

Youtu-GraphRAG提出了一种基于知识图谱的检索增强生成框架，通过种子Schema约束抽取、混合社区检测构建四层知识树，并采用Agentic Retriever进行查询拆解与反思，显著提升了复杂多跳推理任务的准确率与效率。实验表明，该方法在多个基准测试中实现了最高90.71%的token节省和16.62%的准确率提升。核心创新点包括Schema感知的纵向统一流程、结构语义混合的社区检测技术

LangManus是一个由社区驱动的开源AI自动化框架，其核心价值在于通过分层多智能体系统，协调语言模型（如通义千问）与专业工具（如Tavily搜索、Jina神经搜索、Python执行环境），解决跨平台数据采集与分析、自动化代码生成与调试、复杂决策任务的分解与执行等场景。langgraph是由LangChain团队开发的一个专门用于构建LLM应用工作流的框架，它的核心理念是将复杂的LLM应用工作流

本文探讨提升大模型生成Mermaid语法图的准确率。通过两个优化方向：1）优化提示词降低初次生成错误率（从12%降至5%）；2）开发实时校验修复方案。重点介绍使用Mermaid官方API和JSDOM构建Node环境校验器，解决DOMPurify兼容性问题，最终通过补丁修改实现100%修复成功率。测试数据显示初始错误率4%，经修复后全部成功，为Mermaid图生成提供了可靠解决方案。

TraeAgent创新性地将确定性工具链与大模型结合，解决了AI编程中的关键难题。其核心突破在于：1）采用基于精确字符串匹配的编辑工具，通过"唯一性匹配"机制确保代码修改的准确性；2）构建代码知识图谱(CKG)实现结构化检索，结合传统Bash工具完成文本检索，形成混合检索策略。这种设计将LLM定位为"决策者"，而将易错操作交由确定性工具执行，有效降低了AI编

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我们借着 技术文档生成 以及 小说生成 为例， 主要学习了Action、Role、Memory概念。当然，其中重要的概念不止这些，包括传递的消息类Message。在MetaGPT框架中，一个智能体封装成一个角色🤖（Role）。一个角色往往具有：大语言模型加持的大脑（可选）能够记住自己之前做过什么的记忆（可选）

本节将分享一下学习游戏开发中素材/学习网站，以及使用Visual Studio使用Cocos2dx引擎的基本操作。一. 学习网站1. 学习手册Cocos2dx用户手册https://docs.cocos.com/cocos2d-x/manual/zh/这里面主要介绍了Cocos2dx的基本知识，比如精灵，动作，场景，是最适合新手入门的学习打卡地了。（ps:网站右上角可以调整Cocos2dx版本）图

在使用llama_index进行内容提炼、文章总结时，我们可以通过设置不同的ResponseMode来控制生成响应的结果。