关注 “AI 工具派”探索最新 AI 工具，发现 AI 带来的无限可能性！近期推荐PPT：Tome｜美图PPT｜AiPPT｜Gamma图片：Pikaso｜图片修复｜BgSub｜Dreamina学习：Elmo｜Grammarly｜灵动翻译｜DeepL编程：Codeium｜通义灵码｜SafurAI｜Comate其他：TinyWow|PixVerse|Toolkit|SeekAI|腾讯帮...

Lovart 用来设计生成图片能力非常强，在上一篇文章中 Chris 就是使用 Lovart 制作的，只要提供一些素材内容（文本、图片、网页等），Lovart 就能按照我的要求，制作出非常不错的图片，我已经买了年费会员在使用。另外飞书文档的画板功能，也非常重要，在思考一些需求时，Chris 会在画板上将自己的项目画上去，然后思考、整理、再思考、再整理，整个思路更加清晰。作为独立开发者，最担心的就是

Lovart 用来设计生成图片能力非常强，在上一篇文章中 Chris 就是使用 Lovart 制作的，只要提供一些素材内容（文本、图片、网页等），Lovart 就能按照我的要求，制作出非常不错的图片，我已经买了年费会员在使用。另外飞书文档的画板功能，也非常重要，在思考一些需求时，Chris 会在画板上将自己的项目画上去，然后思考、整理、再思考、再整理，整个思路更加清晰。作为独立开发者，最担心的就是

是浏览器提供的一个 API，用于异步观察一个元素（target element）与其祖先元素或顶级文档视口（viewport）之间的交集变化。简单来说，它可以监听某个元素是否进入或离开视口，以及可见部分的比例。：当元素进入视口时，触发 CSS 动画或 JavaScript 事件。隐藏不在视口中的元素，减少不必要的渲染，提高滚动性能。支持流式传输，减少等待时间，适用于大文件加载。，不会阻塞主线程，也

随着大模型能力逐步增强，“Vibe Coding”作为一种新兴的开发范式，正逐步走入工程师乃至产品经理等其他岗位的视野。它强调与 AI 的高频互动，以自然语言驱动代码生成与迭代，从而极大提高生产效率。这种模式在快速验证想法、突破思维定式时展现出独特价值，但也因代码质量不可控、可维护性差等问题被开发者视作“技术负债”。从作者近几个月 Vibe Coding 的经验来看：Vibe Coding 在当前

它还支持多种索引类型，包括基于LSH的索引、基于KD树的索引、基于哈希的索引等。Qdrant是一个开源的向量数据库，它可以存储和检索大量的向量，并提供高效的搜索和聚类功能。：需要使用里面的向量模型、排序模型、文本生成模型（自己本地使用Ollama安装也行）由于各个模型之间需要的参数格式不一样，这边还需要两个对查询结果格式进行转换的函数。由于数据库中没有数据，所以我们这里需要往数据库中添加一些测试数

写这篇文章，是因为前几天在「观猹」上聊了聊自己开发 WiseMindAI 的感受，那次聊完挺有触动的，所以想把这段经历也留在自己的公众号里，顺便做了些内容上的补充和修改，分享给你们。在这个过程中，我几乎把市面上主流的文档、笔记、知识库工具都体验了一遍，但始终没找到一个真正适合自己的工具。支持本地数据存储、多模型调用、多文档导入与解析，集成本地知识库、智能笔记、文档总结、知识卡片、海报生成等能力。支

它能轻松支持网页、RSS、PDF、Markdown 等十余种格式的文档，并无缝集成 ChatGPT、Gemini、DeepSeek 等顶尖 AI 模型，让你的学习更加高效。这种低效，真的让人焦虑。就拿 Chris 来说，天天都要扒拉一堆 AI 相关的论文和报告，真心希望能有个“神助攻”。看到不错的知识总结图片，直接用 WiseMindAI 识别，秒变文字，整理起来太轻松了。，课件和论文看不完也啃不

等待三个模型完成总结后，就发现 DeepSeek 的版本最贴近自己的写作需求，结构清晰、重点明确，而且生成速度快。在“模型竞技场”中，你只需输入一次任务（例如“请总结这份文档的核心观点”），WiseMindAI 会。“我用不同模型总结同一份文档，结果差别挺大，有的太抽象，有的太啰嗦，我想一眼就能比较。随着越来越多的大模型加入市场，选择“哪个模型更好”成了一道新难题。，它像一场「AI 对决」，让模型

毕竟FFmpeg和video.js的生态更成熟。普通MP4文件的元数据（比如视频时长、分辨率）集中在文件头部，如果只加载中间片段，播放器可能无法解析。最近有个需求要加载长视频，用户反馈视频加载慢、播放卡顿。，而不是一次性加载整个视频文件。这样用户在观看前几秒内容时，后面的部分已经在后台默默加载了。这两种方案各有优缺点，下面详细聊聊我的实现思路和踩过的坑。请求头告诉服务端：“我只需要文件的某一部分”