
简介
ε(*・ω・)_/゚键盘钢琴师|第六感人工智能 专注AI创造应用,赋能每一个你ƪ(˘⌣˘)ʃ 基于音乐,绘画,科技,智能探索₍˄·͈༝·͈˄*₎◞ ̑̑ ——AICDragon——❀
擅长的技术栈
可提供的服务
专注AI创造应用,赋能个人、团队、企业。基于音乐,绘画,科技,智能探索与应用
CC-Switch 是一款开源的 AI 编程工具管理器,支持统一配置 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等七款主流编程助手。核心功能包括本地代理转发、请求格式自动转换和用量实时监控,实现多工具的无缝切换与管理。基于 Tauri 2 开发,支持 Windows/macOS/Linux 平台。通过本地代理服务,CC-Switch 能自动转换不同 AI 工具的 API 请求格式,

Site Cloner是一款开源工具,通过整合Firecrawl、Playwright和SingleFile三个免费工具,实现网站设计的自动化逆向工程。工具整合 Firecrawl、Playwright 和 SingleFile,实现网站自动化逆向工程。通过单条命令输出高清截图、设计参数 JSON、CSS 样式及完整 HTML 存档,显著提升设计还原精度(如修正 Dribbble 导航高度误差 6

文章摘要:本文介绍如何利用闲置电脑搭建分布式AI推理集群,通过llama.cpp的RPC模式实现低成本大模型本地部署。作者将i5-14600KF主机与i5-4460旧电脑组网,主节点负责输入输出层和任务分配,Worker节点计算中间层,共同完成DeepSeek-R1 14B模型的推理。方案仅需两个exe文件和简单配置,无需复杂依赖,兼容OpenAI API接口。实测显示该方案能有效利用闲置算力,显

CC-Switch 是一款开源的 AI 编程工具管理器,支持统一配置 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等七款主流编程助手。核心功能包括本地代理转发、请求格式自动转换和用量实时监控,实现多工具的无缝切换与管理。基于 Tauri 2 开发,支持 Windows/macOS/Linux 平台。通过本地代理服务,CC-Switch 能自动转换不同 AI 工具的 API 请求格式,

CC-Switch 是一款开源的 AI 编程工具管理器,支持统一配置 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等七款主流编程助手。核心功能包括本地代理转发、请求格式自动转换和用量实时监控,实现多工具的无缝切换与管理。基于 Tauri 2 开发,支持 Windows/macOS/Linux 平台。通过本地代理服务,CC-Switch 能自动转换不同 AI 工具的 API 请求格式,

OpenClaw是一款功能强大的AI代理框架,支持多模态交互和技能扩展。本文详细介绍了从系统准备到完整配置的安装指南,涵盖Windows/macOS/Linux三大平台。内容包括Node.js环境配置、OpenClaw核心安装、模型提供商设置(如QwenPortal和通义千问)、常用命令操作以及故障排查方法。文章还提供了最佳实践建议,包括安全防护、性能优化和开发技巧,帮助用户高效使用该框架。通过清

文章摘要:本文介绍如何利用闲置电脑搭建分布式AI推理集群,通过llama.cpp的RPC模式实现低成本大模型本地部署。作者将i5-14600KF主机与i5-4460旧电脑组网,主节点负责输入输出层和任务分配,Worker节点计算中间层,共同完成DeepSeek-R1 14B模型的推理。方案仅需两个exe文件和简单配置,无需复杂依赖,兼容OpenAI API接口。实测显示该方案能有效利用闲置算力,显

本文介绍了利用 OpenClaw 与小红书 Skill(xiaohongshu-mcp)实现小红书自动化运营的全流程。内容涵盖安装配置(环境要求、下载二进制、扫码登录、启动服务)、内容创作与发布(竞品搜索、笔记撰写、封面图准备、一键发布),以及常见问题(平台不匹配、编码错误、长度超限、缺少封面图)的解决方案。文章强调使用隔离账号以降低风险,并指出该方案成本为零,但存在账号安全和平台风控等中等风险。

文章摘要:本文介绍如何利用闲置电脑搭建分布式AI推理集群,通过llama.cpp的RPC模式实现低成本大模型本地部署。作者将i5-14600KF主机与i5-4460旧电脑组网,主节点负责输入输出层和任务分配,Worker节点计算中间层,共同完成DeepSeek-R1 14B模型的推理。方案仅需两个exe文件和简单配置,无需复杂依赖,兼容OpenAI API接口。实测显示该方案能有效利用闲置算力,显

本文介绍了在本地部署大语言模型的有效方案,通过两台设备部署客户端和服务端实现局域网AI服务。详述硬件配置与软件部署流程,并针对API兼容性、防火墙配置、会话锁定、数据处理量和响应延迟五大核心问题给出解决方案。对比三种模型的适用场景后,提出构建分布式集群的扩展构想。该方案以一次性投入替代持续性云端费用,兼具成本优势与数据安全,为高频AI应用者提供可行的本地化部署路径。









