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【踩坑记录 | 第一篇】微软商店无法使用时,如何手动安装 OpenAI Codex?附`.msix`文件系统错误解决方法

本文介绍了一种绕过微软商店手动安装OpenAI Codex的方法。当系统组件损坏导致微软商店和.msix安装包无法正常使用时,可通过store.rg-adguard.net获取Codex安装包,然后使用PowerShell的Add-AppxPackage命令直接安装。这种方法不依赖图形界面,在某些系统异常情况下比双击安装更可靠。文中详细说明了获取安装包的步骤和使用PowerShell安装的具体命令

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#microsoft
【JchatMind智能体 | 第六天】Agent Loop 的第一次落地

本文介绍了JChatMindV2智能代理系统的升级过程,重点阐述了如何从仅能聊天的V1版本演进为具备工具调用能力的V2版本。系统通过引入AgentLoop机制,将代理功能划分为Think决策、LLMs推理和Execute执行三大模块,形成完整的思考-执行循环。V2新增了工具管理、执行控制和状态维护等关键组件,采用手动接管工具调用流程的设计思路,确保系统拥有完整的执行轨迹记录和流程控制能力。文章详细

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#数据库#人工智能
【开源经历 | 第二篇】维护者提出建议后,如何同步 Fork、更新分支并重新提交 PR?

本文分享了参与开源项目时处理PR更新的完整流程。作者从收到维护者修改建议开始,详细梳理了同步fork仓库、更新PR分支、解决rebase冲突、最小范围修改等关键步骤。重点包括:区分官方仓库与fork仓库的关系、使用rebase保持提交历史干净、解决冲突的正确方法、根据review建议做针对性修改等。文章通过真实案例演示了如何规范地进行开源协作,特别强调保持PR范围清晰、避免无关修改的重要性,为开源

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#开源#git#github
【开源经历 | 第一篇】参与开源需要掌握的Git和Github指令

本文分享了参与开源项目的完整Git协作流程,从fork项目到提交PR的详细步骤。关键环节包括:1)fork原项目到个人账号;2)clone到本地并配置upstream;3)创建独立分支开发;4)规范提交commit;5)push到个人仓库;6)创建PR时明确描述改动;7)同步上游更新;8)处理冲突。特别强调开发分支管理、commit规范、PR描述清晰的重要性,为开源新手提供了系统化的操作指南。

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#开源#git
【踩坑记录 | 第一篇】微软商店无法使用时,如何手动安装 OpenAI Codex?附`.msix`文件系统错误解决方法

本文介绍了一种绕过微软商店手动安装OpenAI Codex的方法。当系统组件损坏导致微软商店和.msix安装包无法正常使用时,可通过store.rg-adguard.net获取Codex安装包,然后使用PowerShell的Add-AppxPackage命令直接安装。这种方法不依赖图形界面,在某些系统异常情况下比双击安装更可靠。文中详细说明了获取安装包的步骤和使用PowerShell安装的具体命令

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#microsoft
【踩坑记录 | 第一篇】微软商店无法使用时,如何手动安装 OpenAI Codex?附`.msix`文件系统错误解决方法

本文介绍了一种绕过微软商店手动安装OpenAI Codex的方法。当系统组件损坏导致微软商店和.msix安装包无法正常使用时,可通过store.rg-adguard.net获取Codex安装包,然后使用PowerShell的Add-AppxPackage命令直接安装。这种方法不依赖图形界面,在某些系统异常情况下比双击安装更可靠。文中详细说明了获取安装包的步骤和使用PowerShell安装的具体命令

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#microsoft
【AI Agent | 第七篇】Skill的使用:将经验沉淀成可复用工作流

本文分享了作者在Agent项目中关于Skill使用的实践经验。Skill作为专项工作流说明,解决了重复沟通成本问题,将个人经验和偏好转化为可复用的流程。文章以写博客为例,展示了Skill如何固化写作风格、流程和输出规范。Skill通常包含描述、工作流、规则和参考模板等内容,采用分层加载机制优化性能。作者总结了命名规范、模板灵活性、输出目录、大纲确认和安全规则等关键细节,并指出重复性强、流程明确、有

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#人工智能
【AI Agent | 第七篇】Skill的使用:将经验沉淀成可复用工作流

本文分享了作者在Agent项目中关于Skill使用的实践经验。Skill作为专项工作流说明,解决了重复沟通成本问题,将个人经验和偏好转化为可复用的流程。文章以写博客为例,展示了Skill如何固化写作风格、流程和输出规范。Skill通常包含描述、工作流、规则和参考模板等内容,采用分层加载机制优化性能。作者总结了命名规范、模板灵活性、输出目录、大纲确认和安全规则等关键细节,并指出重复性强、流程明确、有

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#人工智能
【JchatMind智能体 | 第七天】引入知识库与 RAG

本文介绍了基于Agent视角的RAG(检索增强生成)技术实现。主要内容包括:1)RAG在Agent系统中的定位,将其视为普通工具而非特殊模式;2)知识库构建与检索两条主线,包括文档拆分、向量生成和存储入库流程;3)采用Markdown章节标题作为拆分单元的设计考量;4)仅对标题生成Embedding而非全文的优化策略;5)相似度搜索的核心实现逻辑。文章强调RAG作为系统能力,通过PostgreSQ

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#数据库#人工智能
【AI Agent基础 | 第六篇】LLM多厂商接入:区分provider、protocol、base_url、adapter

本文总结了接入多厂商大模型时的核心概念区分,包括provider(厂商)、api/protocol(接口协议)、base_url(服务地址)和adapter(适配器代码)。通过清晰的层级划分,可以避免配置混乱,比如阿里百炼模型使用OpenAI兼容协议的典型场景。文章推荐将模型定义拆解为这四个维度,并提供了具体代码示例说明如何正确配置模型参数、选择适配器以及处理不同协议的请求格式。最后强调这种分层设

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#人工智能
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