用了N8N之后，我最大的感受就是：早用早享受！它不仅帮我节省了大量重复工作时间，还让很多以前觉得不可能实现的自动化场景变成了现实。如果你也在寻找一个强大又灵活的工作流工具，不妨试试N8N。

谷歌研究显示，成功AI提示词平均需21词（远超多数人输入的9词）。优化提示词质量，可参考五大实战技巧：1. 三的法则要求AI生成3个变体，如“写3版广告语，分别侧重续航、智能驾驶、充电速度”，避免单一答案局限，捕捉用户真实需求。2. 多步骤拆解复杂任务分步处理（如预算申请PPT拆解为数据量化、反驳预判、可视化设计三步），准确率提升67%。3. 模板预建用AI生成场景化模板（如电商运营的直播选品评分

它清晰地表明，你的 Mac 的 M 芯片（特别是它的统一内存和集成的 GPU），正在被充分利用来执行 AI 的计算任务！就算你之前没怎么接触过终端，跟着我的步骤走，也能轻松搞定！DeepSeek 作为一款优秀的开源模型，能力也很不错，无论是写代码、写文章、翻译还是问答，都能胜任。作为一个技术宅，我一直在想，能不能把这些强大的 AI 能力，，无论是写代码、写文章、头脑风暴，DeepSeek 都能在你

号称"地表最强AI推理模型"，在LMSYS Chatbot Arena、Humanity's Last Exam等基准测试中全面超越GPT-4.5、DeepSeek-R1等竞争对手。：例如，在"竹竿问题"（经典逻辑题）测试中，Gemini 2.5 Pro未能正确解答，而国产模型表现更优。，国内更倾向扶持自主AI（如DeepSeek、智谱AI），减少对Google/OpenAI依赖。：无法上传文件，

随着大型语言模型（LLM）的蓬勃发展，越来越多的开发者和 AI 爱好者希望能在本地环境运行和管理自己的 AI 模型，以保障数据隐私、降低成本并实现更灵活的定制。KrillinAI 就是这样一个旨在简化本地 AI 交互体验的开源项目。本文将详细介绍 KrillinAI 的功能、优势、技术栈，并提供详细的本地部署和使用指南。

随着人工智能技术的飞速发展，AI 生成内容（AIGC）已从文本、图像扩展到了更为复杂的视频领域。Google 作为 AI 领域的领导者，其 AI Studio 平台集成了众多强大的 AI 能力。近期备受关注的视频生成（Video Generation，我们暂且称之为 "Video Gen"）功能，无疑为内容创作者、开发者和设计师打开了新的想象空间。本文将深入探讨 Google AI Studio

DeepSeek-R1是深度求索(DeepSeek)推出的一款先进的开源大语言模型。本指南将详细介绍如何在Ubuntu 24.04系统上本地部署DeepSeek-R1模型，包括环境准备、模型下载、安装配置以及运行测试等完整步骤。

Google AI Studio 提供并鼓励使用的 Stream 功能，是现代 LLM 应用开发中不可或缺的一环。它不仅仅是让文字看起来像“打字”，更是通过实时、增量的响应方式，彻底改变了用户与 AI 的交互体验，让等待不再煎熬，让协作更加高效。通过智能客服、实时代码助手、内容创作工具等案例，我们可以清晰地看到 Stream 功能在提升用户感知延迟、优化长内容处理、实现实时协作等方面的巨大价值。

它能帮你搞定浏览器自动化、管文件、爬网页、接API这些杂活儿，基本上就是你动动嘴，它动手干，自动化程度挺高。这篇就跟你聊聊 Suna 的技术架构、能干啥、在哪儿用，顺便附上怎么把它跑起来的教程，让你也玩玩这个新玩意儿！Suna 是 Kortix AI 团队整出来的一个开源的通用 AI 智能体，明摆着就是冲着 Manus 来的，想做个开源替代版。它最大的特点就是你直接跟它说人话就行，给它一句指令，它

N8N就像你的数字乐高，刚开始可能只会搭个小板凳，熟练后就能造摩天大楼啦！从今天开始，让重复工作见鬼去吧！记住：机器干活，人类喝茶，这才是科技的正确打开方式~