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DeepSeek 聊了一年多,300 多个会话,我搞了个工具把它们变成知识库了

本文介绍了一个将DeepSeek聊天记录转化为知识库的工具开发过程。作者通过分析API获取了300多个会话记录,开发了一个自动化处理流程:首先拉取并存储聊天记录为Markdown文件;然后基于关键词进行分类归档;接着将同类会话合并成知识文章(如《黄金投资完全指南》等),去除AI思考过程和个人信息;最后清理原始文件。该工具已开源,支持通过命令行一键执行。作者发现整合后的回答展现出更高的一致性,将零散

我用 AI 写了 50 章网文,最后一章交稿时系统说「无法测算」

《用命令行与AI协作完成7万字修仙小说:一位开发者的写作实验》 摘要: 作者记录了一个独特的写作实验:三周内在GitHub上通过CLI环境完成了7万字修仙小说《宗门倒计时:拿命经营》的创作。该项目采用Python脚本+Claude Code的协作模式,建立了完整的写作纪律系统:包括状态机驱动的创作流程、四道AI审查关卡(含Anti-AI终检)、基于Git的版本控制等。核心创新在于用软件工程方法对抗

#人工智能#产品运营
我用 AI 写了 50 章网文,最后一章交稿时系统说「无法测算」

《用命令行与AI协作完成7万字修仙小说:一位开发者的写作实验》 摘要: 作者记录了一个独特的写作实验:三周内在GitHub上通过CLI环境完成了7万字修仙小说《宗门倒计时:拿命经营》的创作。该项目采用Python脚本+Claude Code的协作模式,建立了完整的写作纪律系统:包括状态机驱动的创作流程、四道AI审查关卡(含Anti-AI终检)、基于Git的版本控制等。核心创新在于用软件工程方法对抗

#人工智能#产品运营
DeepSeek 聊了一年多,300 多个会话,我搞了个工具把它们变成知识库了

本文介绍了一个将DeepSeek聊天记录转化为知识库的工具开发过程。作者通过分析API获取了300多个会话记录,开发了一个自动化处理流程:首先拉取并存储聊天记录为Markdown文件;然后基于关键词进行分类归档;接着将同类会话合并成知识文章(如《黄金投资完全指南》等),去除AI思考过程和个人信息;最后清理原始文件。该工具已开源,支持通过命令行一键执行。作者发现整合后的回答展现出更高的一致性,将零散

DeepSeek 聊了一年多,300 多个会话,我搞了个工具把它们变成知识库了

本文介绍了一个将DeepSeek聊天记录转化为知识库的工具开发过程。作者通过分析API获取了300多个会话记录,开发了一个自动化处理流程:首先拉取并存储聊天记录为Markdown文件;然后基于关键词进行分类归档;接着将同类会话合并成知识文章(如《黄金投资完全指南》等),去除AI思考过程和个人信息;最后清理原始文件。该工具已开源,支持通过命令行一键执行。作者发现整合后的回答展现出更高的一致性,将零散

DeepSeek 聊了一年多,300 多个会话,我搞了个工具把它们变成知识库了

本文介绍了一个将DeepSeek聊天记录转化为知识库的工具开发过程。作者通过分析API获取了300多个会话记录,开发了一个自动化处理流程:首先拉取并存储聊天记录为Markdown文件;然后基于关键词进行分类归档;接着将同类会话合并成知识文章(如《黄金投资完全指南》等),去除AI思考过程和个人信息;最后清理原始文件。该工具已开源,支持通过命令行一键执行。作者发现整合后的回答展现出更高的一致性,将零散

git和github入门实践(5):Git 标签 tags 和 GitHub 版本 releases

一、Git 标签的作用在一个项目中,我们可能需要阶段性地发布一个版本,比如V1.0、V1.0.2、V3.2 Beta之类的,Git 的标签可以满足这个需求。1 创建标签前面提到过 GitHub 的 issue 功能,issue 是仓库拥有者在 GitHub 上手动创建的,仓库被 Fork 时 issue 不会跟随。Tags 通常在本地使用 git 命令创建后推送到 GitHub...

#git#github
Python数据分析基础技术之pandas(史上最全面)

pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。简单地说,你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。...

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#pandas
Python数据分析基础技术之scikit-learn(史上最全面)

scikit-learn (sklearn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。简单高效的数据挖掘和数据分析工具sklearn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。sklearn是基于NumPy,SciPy,matplotlib的

前端性能优化:Canvas

Canvas 最常见的用途是渲染动画,目前,所有的主流浏览器都支持。渲染动画的基本原理,无非是反复地擦除和重绘。为了动画的流畅,60Hz 刷新率设备的帧预算为 16.67ms,在这个时间之内,计算每个对象的位置、状态,还需要把它们都画出来。高刷设备的帧预算更低。所以需要时刻关注性能,防止计算和绘制耗时过长造成卡顿。基础优化1. 在离屏canvas上预渲染相似的图形或重复的对象对于在每个动画帧上的重

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#前端#性能优化
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