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Claude + Skills 快速生成PPT

这次分享一个"黑科技":利用 AI + PPT Skill,从大纲到成品演示文稿,全程自动化。在 Claude Code 中: 直接把对应的PPT的SKill.md文档链接丢给claude以及大纲丢给它,按照自己想要的需求及进行微调。大纲的内容是根据我的需求描述让Gemini帮我生成的大纲,他主要是针对每一个模块、第几张PPT的内容分区进行大纲的编写。这是 Claude Code 提供的一个 PP

#人工智能
大模型与智能体:别再混淆了!一张表讲清核心差异

简单来说,大模型解决的是 “知不知道” 的问题,智能体解决的是 “能不能做到” 的问题。随着 AI 技术的发展,未来我们看到的 AI 应用,大概率不会是纯粹的大模型或智能体,而是以 “智能体为载体、大模型为核心” 的组合形态 —— 毕竟比起 “能说会道”,“能办实事” 才是大多数人对 AI 的终极期待。

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#人工智能
用 Python + GitHub Actions,搭一个每天自动推送的「AI/科技热点看板」到飞书

本文介绍了一个基于GitHub Actions的零成本自动化项目,实现每日科技资讯聚合与推送。核心功能包括: 架构设计 并发抓取5个数据源(HackerNews/GitHub等) 通义千问AI生成摘要和翻译 自动生成深色科技风看板 通过飞书发送互动卡片 技术实现 使用Python统一数据模型 三种数据抓取策略(API/爬虫/RSS) AI处理层具备容错机制 Jinja2模板渲染HTML看板 飞书卡

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#科技
React 实现 F5 刷新后 Tabs 激活状态不重置

整个逻辑本质是 “状态持久化”:将易丢失的 “组件内存状态”(useState)与 “浏览器持久化存储”(localStorage)绑定,刷新前把最新状态存到本地,刷新后从本地读状态初始化组件,从而实现 “刷新不重置” 的效果。该方案轻量无依赖,除了 Segmented,还可直接复用于 Ant Design Tabs、Radio 等需要保持状态的组件,只需替换 “存储键名” 和 “状态变量” 即可

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#前端#react.js#缓存 +1
React does not recognize the `preventDefault` prop on a DOM element.

是一个方法,通常用于阻止事件的默认行为(如表单提交的页面刷新),而不是作为属性传递给 DOM 元素。作为属性传递给 DOM 元素的地方,将其移除,并在事件处理函数内部通过事件对象。这个错误提示表明你在某个 DOM 元素上使用了。作为属性,而 React 不认识这个属性。在你的代码中,找到将。

#react.js#javascript#前端
React VideoPlay 组件封装与使用指南

VideoPlay 是一个基于 React 的高效视频播放器组件,提供了简洁的 API 和完整的播放控制功能,支持视频方向检测和响应式设计。VideoPlay 组件提供了简单易用的视频播放解决方案,通过合理的封装和完整的 API 设计,可以快速集成到各种 React 应用中。根据具体需求,您可以进一步扩展其功能或自定义样式。注意⚠:该组件仅供参考!!!

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#react.js#前端
React 实现富文本(使用篇&Next.js)

而在 React 18 的**并发模式(Concurrent Mode)**或 **严格模式(Strict Mode)**下,这个 API 已经被废弃或限制使用,尤其是在 Next.js 或 Vite 环境中。可以有效避开 SSR 期间的报错以及 DOM 节点的引用冲突。在React 18版本下的使用应该是没有问题的!,在这个库在 React 18 环境下(特别是开启了。Next.js 或类似的

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#react.js#前端
基于 Python + OpenAI SDK + RapidOCR + PyAutoGUI 实现 PC 端微信智能自动回复机器人

本文介绍了一种基于视觉方案的微信自动回复机器人实现方法,无需Hook微信进程或注入DLL。该系统通过PyWin32截取微信窗口,使用OCR识别聊天内容,调用大语言模型生成回复,并模拟键鼠操作发送消息。技术亮点包括:双次OCR采样提高稳定性、连续消息收集机制、19类情绪表情包匹配、可插拔角色系统(如"童锦程话术模式"),以及文件传输助手测试模式。项目采用纯Python实现,包含完

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#机器人#python
基于 Python + LangChain + React 实现智能发票识别与验真系统实战

本文介绍了一个基于AI技术的全流程自动化发票处理系统。该系统采用React前端+Python Flask后端的技术架构,融合了Qwen-VL视觉大模型和PaddleOCR双重识别引擎,实现从发票图片上传、AI智能识别到第三方验真的完整闭环。系统创新性地设计了置信度可视化机制(绿/橙/红三色标识)、财务自动验算功能和官方渠道验真接口,有效解决了传统人工录入效率低下、易出错的问题。通过双引擎OCR自动

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#react.js#前端
基于 Python + LangChain + React 实现智能发票识别与验真系统实战

本文介绍了一个基于AI技术的全流程自动化发票处理系统。该系统采用React前端+Python Flask后端的技术架构,融合了Qwen-VL视觉大模型和PaddleOCR双重识别引擎,实现从发票图片上传、AI智能识别到第三方验真的完整闭环。系统创新性地设计了置信度可视化机制(绿/橙/红三色标识)、财务自动验算功能和官方渠道验真接口,有效解决了传统人工录入效率低下、易出错的问题。通过双引擎OCR自动

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#react.js#前端
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