智能家居天然是鸿蒙分布式能力的“杀手级场景”。本文字重心落在一个真实项目：基于鸿蒙 6.0 实现“人靠近摄像头 → AI 自动识别 → 客厅灯光自动亮起 + 摄像头画面敏感区域自动遮挡”的完整链路，同时对比鸿蒙 5.x 与 6.0 在启动速度、内存占用、分布式发现延迟等关键指标的实测数据。本文将带你从 0 到 1 走完整个落地过程，并毫无保留地公开所有踩过的坑、调优手段和最终性能数字，希望对正在或

智能家居天然是鸿蒙分布式能力的“杀手级场景”。本文字重心落在一个真实项目：基于鸿蒙 6.0 实现“人靠近摄像头 → AI 自动识别 → 客厅灯光自动亮起 + 摄像头画面敏感区域自动遮挡”的完整链路，同时对比鸿蒙 5.x 与 6.0 在启动速度、内存占用、分布式发现延迟等关键指标的实测数据。本文将带你从 0 到 1 走完整个落地过程，并毫无保留地公开所有踩过的坑、调优手段和最终性能数字，希望对正在或

在 Cursor 中，Tab 键不仅仅是传统意义上的缩进工具，它被赋予了更智能、更语义化的交互逻辑：接受补全、部分接受、光标位置预测、自动格式化、多行协同等功能，让你在不同情境下都能以更自然的方式完成编码。本文将系统、深入地介绍 Cursor 中 Tab 键的工作机制、使用场景、设置选项以及进阶技巧，使你能够彻底掌握 Tab 键与 Cursor AI 的协作方式，提升编码速度和代码质量。

模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 **MCP**）应运而生。其目标是为 LLM 与外部工具建立一个统一、高度可扩展、可跨平台的连接层，使模型能够像使用“USB-C 接口”一样，标准化地访问工具、资源与工作流。本文将从协议原理、核心组件、架构模式、与 LlamaIndex 的深度协作方式、典型代码示例等多个角度进行全面分析，为希望将 LLM 接入复杂系统的开发者提供

模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 **MCP**）应运而生。其目标是为 LLM 与外部工具建立一个统一、高度可扩展、可跨平台的连接层，使模型能够像使用“USB-C 接口”一样，标准化地访问工具、资源与工作流。本文将从协议原理、核心组件、架构模式、与 LlamaIndex 的深度协作方式、典型代码示例等多个角度进行全面分析，为希望将 LLM 接入复杂系统的开发者提供

随着 RISC-V 生态逐渐成熟，开发者终于可以在完全开源的指令集架构上构建一个真正“活着”的 AI 桌面宠物系统。这不仅能够展示 RISC-V 在智能交互领域的潜力，也为未来本地 AI 硬件创新提供了实践路径。本文将基于 VisionFive 系列 RISC-V 开发板，从硬件选型、系统构架、人脸识别、情绪系统、AI 对话、界面呈现等多个维度，完整介绍一个可以识主人、会撒娇、会生气、会提醒喝水的

无论你是 LLM 开发者、RAG 系统构建者、Agent 架构设计者，还是数据科学家，Ragas 都能让评估不再依靠“感觉”和随机抽查，而是建立起可长期迭代优化的完整体系。本文将深入介绍 Ragas 的设计理念、核心能力、典型场景、技术架构及使用方式，帮助你建立一套完整的 LLM 评估认知体系。

无论你是 LLM 开发者、RAG 系统构建者、Agent 架构设计者，还是数据科学家，Ragas 都能让评估不再依靠“感觉”和随机抽查，而是建立起可长期迭代优化的完整体系。本文将深入介绍 Ragas 的设计理念、核心能力、典型场景、技术架构及使用方式，帮助你建立一套完整的 LLM 评估认知体系。

LlamaIndex 作为当前最流行的 RAG 开发框架之一，在评估体系方面提供了丰富而系统化的工具：它不仅能够评估生成结果的质量，也能独立评估检索器的性能，并支持自动生成问题集与接入主流社区评估系统。本文将对 LlamaIndex 的评估能力进行深入分析，从设计理念、核心功能到典型使用场景，帮助你全面理解为何它能成为构建高质量 RAG 系统的重要组件。

DevUI 基于大规模企业产品实践沉淀，被广泛用于云管平台、运营后台、政务与金融等复杂场景。在这些系统里，一组被高频使用的核心组件支撑着后台的基础能力，包括数据展示、表单输入、交互流程、状态反馈与消息通知。本文将重点解析 DevUI 中最具代表性的 8 大组件：DataTable、Form、Modal、Select、Tabs、Pagination、Loading 与 Toast。通过设计理念、技术