本文介绍了一个基于Vue3+VueFlow的可视化AI工作流编排系统。该系统通过拖拽节点方式设计自动化流程，集成了Ollama本地AI和Qwen-CLI，支持条件分支、审批节点、动作执行等功能。技术栈采用Vue3+Vite+Pinia前端架构，VueFlow作为工作流引擎。系统提供从开始到结束的完整节点类型，包括输入、AI处理、条件判断、人工审批等，支持工作流导入导出和持久化存储。该方案实现了AI

wxchat 是一个基于 Go 语言开发的高性能聊天工具服务端，采用现代技术栈构建。系统使用 Gin 框架提供 HTTP 服务，WebSocket 实现实时通信，JWT 进行身份认证。数据层采用 Redis 缓存热点数据和在线状态，MongoDB 持久化存储消息记录，MinIO 处理文件存储。特色功能包括好友/群聊管理、消息撤回、已读回执，以及通过 Ollama 集成的 AI 对话能力。系统架构支

golang语言开发yolov8前，先安装gocv及部署windows开发环境。

屏幕上播放视频，要求用yolov8识别出屏幕上正在播放的任意视频的物体。安排！

wxchat 是一个基于 Go 语言开发的高性能聊天工具服务端，采用现代技术栈构建。系统使用 Gin 框架提供 HTTP 服务，WebSocket 实现实时通信，JWT 进行身份认证。数据层采用 Redis 缓存热点数据和在线状态，MongoDB 持久化存储消息记录，MinIO 处理文件存储。特色功能包括好友/群聊管理、消息撤回、已读回执，以及通过 Ollama 集成的 AI 对话能力。系统架构支

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折腾了好多天，最后发现是入了官方的坑了，下错系统了。官方太可恶了，不能用的系统还提供给用户下载，而且没有任何的问题说明。只有NPU_CORE_0是正常推理工作，NPU_CORE_1和NPU_CORE_2都无法进行推理工作。3、安装了linux6的Linux6 / 22.04 / desktop。4、 写一个python/C++代码来跑yolov8进行推理。2、有3个npu，号称6TOPS的算力。1