用户意图：用户希望获取(CLI) 的最新文档，特别是开头的指令列表、功能分类以及详细的使用指南。信息综合：根据最新的搜索结果（2025年10月-12月数据）， 是一个基于终端的 Agent 编程工具。核心指令识别：项目初始化： (创建记忆文件)。上下文管理： (清空历史),(压缩历史/总结)。配置管理： (交互式设置),(权限),(管理 MCP 服务),(生命周期钩子)。辅助功能： (帮助),(反

知识截止日期：2024-06图像输入功能：已启用。

Model Context Protocol (MCP) 技术摘要 MCP是Anthropic推出的开放标准，旨在解决AI模型与数据源连接的兼容性问题。它采用类似USB协议的标准化设计，通过Client-Host-Server架构实现模型与数据源的解耦。核心特点包括： 标准化接口：支持本地/远程数据源统一接入 三大核心能力： Resources（只读数据访问） Prompts（预定义提示模板） T

像在 VS Code 里一样，把Ctrl+P(或Cmd+P) 刻进你的肌肉记忆。每当你新装一个插件，第一件事就是按Ctrl+P，然后输入插件的名字（比如Templater），看看它到底向你“暴露”了哪些“API”（命令）。Ctrl+P-> 发现常用命令 -> 去设置里给它绑定一个专属快捷键 -> 下次直接用快捷键。Ctrl+P-> 发现低频命令 -> 不设快捷键，继续用Ctrl+P随用随搜。

因此，当你需要处理简单的、一次性的信息请求或创作时，单纯提示词可能就足够了。但当你面对需要整合多方信息、执行多步逻辑判断、与外部系统交互、处理批量数据或构建自动化应用的场景时，好的，我们来详细解释一下扣子工作流（KoFlow）的功能、优势以及与单纯使用提示词调用大模型的区别。

这篇文章详细解析了基于检索增强生成（RAG）的本地知识库问答系统实现原理。系统分为知识库构建和问答两阶段：首先将文档分割、向量化并存储在本地向量数据库中；当用户提问时，将问题转换为向量并检索相关内容，结合检索结果构建提示词，最后由大语言模型生成答案。这种架构既保护数据隐私，又提高回答准确性。文章还推测了Cherry Studio可能采用的技术栈，并指出这与传统数据库存储向量的方案原理相通。

标准方案: 对于中小型项目，BLOB存储 + 混合搜索（SQL过滤 + 应用层计算）是在 MySQL 中实现向量检索最平衡、最实用的方案。进阶方案 (UDF): 如果你对性能有更高要求，且不想将计算放在应用层，可以研究 C++ 编写 MySQL 的用户定义函数（UDF），将距离计算的逻辑直接集成到 MySQL 中。这样就可以写出这样的 SQL。但这需要较高的开发和运维成本。未来方向 (MySQL

如果需要生成高精度商业图片，建议结合多个工具（如用文心一格生成初稿，再用画宇宙细化细节）。以下是目前国内主流的。

需要我帮您检查具体的规则文件内容，看看哪些可以优化吗？每个工具都包含详细的参数说明、使用示例、最佳实践等。不确定，取决于 Cursor 的实现。"你用的是哪个模型"

根据您的需求场景和技术能力，可进一步探讨具体方案设计。（系统连接性） = 下一代AI Agent基础设施。：未来工作流将融合三类平台——