飞书等社交软件远程控制，是目前最成熟、最有价值的能力其余能力更多还是在验证阶段框架方向是对的，但工程成熟度还在路上文档和相关使用经验太少，开发者踩坑后难以找到最佳解决方案现阶段的 OpenClaw，更适合作为一个Agent 框架实验平台，而不是即插即用的生产级自动化系统。

前段时间看到 OpenClaw 特别火，各种演示视频看起来都很炫，什么 7*24小时 自主 AI 助手、通过消息软件随时控制、还能定时执行任务。我一看，这不就是我想要的AI助手吗？于是开始折腾 OpenClaw。模型能力不太够。我用的是它默认提供的免费模型，处理一些简单任务还行，但稍微复杂点的任务就力不从心了。既然 OpenClaw 支持接入各种模型，那我就想，要不接入 Claude 试试？毕竟

llms.txt是由 Jeremy Howard 于 2024 年 9 月 3 日提出的一项开放性提案，旨在为网站提供一个标准的、机器可读的入口，专门用于帮助大语言模型在推理（inference）阶段更有效地理解网站内容。简要介绍一下Jeremy Howard，他目前是answer.ai的创始首席执行官，早年间曾参与Perl语言的开发，后来担任Kaggle 的总裁兼首席科学家，同时也是fast.a

前段时间看到 OpenClaw 特别火，各种演示视频看起来都很炫，什么 7*24小时 自主 AI 助手、通过消息软件随时控制、还能定时执行任务。我一看，这不就是我想要的AI助手吗？于是开始折腾 OpenClaw。模型能力不太够。我用的是它默认提供的免费模型，处理一些简单任务还行，但稍微复杂点的任务就力不从心了。既然 OpenClaw 支持接入各种模型，那我就想，要不接入 Claude 试试？毕竟

Supabase 是一个以 PostgreSQL 为核心，围绕开发者体验构建的集成化后端平台。将数据库作为应用开发的起点，通过自动化和标准化的方式，减少重复性的后端开发工作。围绕 PostgreSQL，Supabase 构建了一个统一的服务体系。开发者可以在一个平台上完成数据建模、接口暴露、权限配置、文件管理与 AI 集成，避免了在多个服务之间切换和集成的复杂性。Supabase 大大减少了在底层

飞书等社交软件远程控制，是目前最成熟、最有价值的能力其余能力更多还是在验证阶段框架方向是对的，但工程成熟度还在路上文档和相关使用经验太少，开发者踩坑后难以找到最佳解决方案现阶段的 OpenClaw，更适合作为一个Agent 框架实验平台，而不是即插即用的生产级自动化系统。

让一个大模型跑起来，远不止 `pip install` 和 `model.generate()` 那么简单。从底层计算框架到上层服务接口，整个技术栈错综复杂，包含各种各样百花齐放的工具。笔者在刚开始学习这方面的知识时被各种五花八门的工具搞的眼花缭乱，为此，笔者特意进行了整理并写成了本文章本文将带你自底向上系统梳理当前主流的大模型部署工具链，这也是互联网上难得的对大模型部署工具进行系统梳理的文章。

如果你用过 Hugging Face 的 Transformers 库，一定对tokenizer不陌生。它负责把"人话"变成"机器话"——也就是将文本转换成模型能理解的 token ID 序列。随着大模型从"单轮问答"走向"多轮对话"，再到"调用外部工具完成任务"，tokenizer的角色早已超越了简单的分词器，正在成为。tools。

Jinja 本质是一个文本模板 DSLChat Template 是prompt 构造规则的配置化与标准化表达；在 LLM 系统中，Jinja 扮演的是一个确定性的 prompt 编译前端。当你理解了这一点，再看到{{ }}和{% %}，就不再神秘了——它只是把结构化数据，稳定地编译成模型能读懂的 token 序列。

Dify插件开发的官方文档非常详细，但对于初学者来说，可能会觉得有些复杂，不知道从何入手。本文将通过一个实战案例，带你一步步了解如何在现有插件仓库的基础上进行修改，开发出属于自己的插件。