继 MCP（Model Context Protocol）之后，Anthropic 最近又推出了。因工作需要，我近期快速上手并实践开发了一个 Skill，过程中积累了一些经验，整理成本文，希望能帮助更多同学：快速理解？掌握关键要点，。在第三部分，我将通过一个具体案例，完整展示如何将一个想法快速落地为可运行的 Skill。即使你对 Skill 还一知半解，只要能清晰描述需求、准备好相关资料，也能轻松

向量数据库的核心是把文本转换为向量，然后存储在向量数据库中，并提供向量相似性检索当用户输入问题时，将问题也转化为向量，在向量数据库中查找最相似的上下文向量，最后将文本返回给用户。当有一份文档需要 GPT 处理时，假设这份文档是客服培训资料或操作手册，可先将这份文档的所有内容转化为向量，并存储到向量数据库中。然后当用户提出相关问题时，把用户的搜索内容转换为向量，在向量数据库中搜索最相似的上下文向量，

Milvus开源向量搜索引擎，轻松搭建以图搜图系统-腾讯云开发者社区-腾讯云

传统的32位单精度浮点数（FP32），虽然是科学计算的“黄金标准”，但其带来的内存占用和计算开销已成为制约AI发展的关键瓶颈。INT8，即8位整型，能提供数倍于半精度浮点数的计算吞吐量，尤其是在支持它的硬件上。想象一下，我们有一把包含无数刻度的浮点数“尺子”，现在我们要用一把只有256个刻度（28=256）的整数“尺子”来测量同样的物体。它们都只占用FP32一半的内存，但通过不同的“牺牲”策略，实

从电商客服的标准化回复，到医疗数据的精准解析，Dify标注功能正在成为AI应用的"数字教员"——它不只是简单的"错题本"，更是将人类经验转化为机器智能的桥梁。随着自动化标注、多模态支持和共享生态的发展，让AI真正成为"懂业务、可信赖"的团队成员。

写到这里，回到开头那个判断：Claude Skills 的价值，还是被大大低估了。Skills 是 Agent 的灵魂，就像 Steam 游戏 + 创意工坊一样。有了这种可扩展性极强的设计架构，Agent 开发者完全能巧借通用 Agent 内核，只需关注 Skills 本身的设计，就能低成本创造兼具通用 AI 智能上限的垂直 Agent 应用。对于Agent 创业者，乃至非技术的领域专家来说，Sk

Milvus是一款向量数据库，主要用于在大模型领域做向量查询的相关操作。milvus在之前的版本中其实是存在一些弊端的，尤其是在一些类似于mysql的查询方面，有一些缺点，这里简单唠叨几句。首先milvus不支持多个向量字段，其次milvus的模糊匹配只支持前缀匹配，再次milvus不支持排序。不过这些功能在最新版的milvus中都已经解决了。但是我还没来得及体验最新的版本，所以不知道支持情况如何

需要在启动时增加gpu_memory_utilization参数，或者max_model_len参数，具体数字根据实际情况调整，比如根据上面的提示修改gpu_memory_utilization=0.8或max_model_len=20480。手动下载模型(不建议比较复杂)则需要去modelscope中下载并存放到/root/.cache/modelscope目录下，如/root/.cache/m

你有没有想过，为什么 ChatGPT 的回答能逐字逐句地“流”出来？这一切的背后，都离不开一项关键技术——！SSE（Server-Sent Events）是一种基于 HTTP 协议的服务器推送技术，允许服务端主动向客户端发送数据流。SSE可以被理解为 HTTP 的一个扩展或一种特定用法。它不是一个全新的、独立的协议，而是构建在标准 HTTP/1.1 协议之上的技术。SSE 就像是服务器打开了一个“

Docker 镜像 已包含 Dify 所需的所有依赖（操作系统、Python 环境、库文件），无需手动安装 Python、Node.js、PostgreSQL 等组件，杜绝版本冲突。