把旧聊天压缩成一句话，只保留最新几条import os# ========= 填入你的智谱API Key =========API_KEY = "在这里填你的智谱API Key"# 持久化加载else:print("===== 版本2：自动摘要（压缩旧记忆）=====")print("输入 exit 退出\n")user_input = input("请输入问题：")print("程序已退出")b

1. 定义你想要的数据结构city: str# 2. 创建解析器# 3. 把格式说明塞进 Prompt，告诉模型怎么输出# 格式说明大概是这样的：# "输出JSON，包含字段：city (string), temperature (float), condition (string)"# 4. 模型按要求输出 JSON 后，解析成 Python 对象案例# 场景：让模型从用户描述中提取结构化信息n

本文介绍了Codex工具的安装配置及自动化脚本开发流程。主要内容包括：1. 安装指南：提供Git和Node.js的安装方法，以及Windows直接安装方式；2. API配置：详细说明如何修改config.toml文件和环境变量设置；3. 项目实战：以开发网页控制RPA工具为例，展示了从需求分析到代码生成的完整过程，包括Python+Flask+PyAutoGUI等技术栈的使用；4. UI优化：通过

这是一个基于Ollama本地AI模型的Tkinter桌面聊天客户端，主要功能包括： 核心功能 支持流式对话和多轮对话管理 可保存对话历史并支持长期记忆 提供系统提示词自定义功能 内置Markdown格式解析和代码块高亮显示 技术特点 使用Python 3开发，Tkinter GUI框架 通过Ollama REST API与本地AI模型交互 采用多线程处理流式响应 支持自定义模型和API配置 界面设

1. 定义你想要的数据结构city: str# 2. 创建解析器# 3. 把格式说明塞进 Prompt，告诉模型怎么输出# 格式说明大概是这样的：# "输出JSON，包含字段：city (string), temperature (float), condition (string)"# 4. 模型按要求输出 JSON 后，解析成 Python 对象案例# 场景：让模型从用户描述中提取结构化信息n

vi main.py。

1. conntrackFailed to delete stale service IP 169.169.0.100 connections, error: error deleting connection tracking state for UDP service IP: 169.169.0.100,error: error looking for path of conntrack: e

1. 想不起来是什么时候的了orphaned pod "82646587-78c6-47e4-9509-7d4ff8debbc0" found, but volumesubpaths are still present on disk : There were a total of 2 errorssimilar to this. Turn up verbosity to see them.htt

我们在之前想要部署一个应用需要做些什么？1. 编写yaml文件#kubectl create deployment web --image=nginx:1.15 --dry-run -o yaml > deployment.yaml#kubectl create -f deployment.yaml2. 对外暴露端口#kubectl expose deployment web --port=

1. docker进程僵死无法启动服务docker无法启动，startrestart、stop均会卡死查看containerd服务，没有启动，/run/containerd没有配置信息ps -ef | grep docker 发现大量进程手动进行杀死kill -s 9 pid