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Opencode 开源 AI 助手 使用指南

本文介绍了AI编程助手Opencode的核心功能与使用体验。作为开源CLI工具,Opencode支持多模型接入(Claude/GPT/Gemini等)和Skills扩展系统,特别突出其与Obsidian知识库的深度集成能力。文章详细记录了安装配置过程(命令行/桌面端/IDE插件)、Plan/Build两种工作模式的特点,以及使用Skills系统实现专业任务的实践经验。作者分享了Gemini白嫖失败

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#人工智能
Opencode 开源 AI 助手 使用指南

本文介绍了AI编程助手Opencode的核心功能与使用体验。作为开源CLI工具,Opencode支持多模型接入(Claude/GPT/Gemini等)和Skills扩展系统,特别突出其与Obsidian知识库的深度集成能力。文章详细记录了安装配置过程(命令行/桌面端/IDE插件)、Plan/Build两种工作模式的特点,以及使用Skills系统实现专业任务的实践经验。作者分享了Gemini白嫖失败

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#人工智能
开源数据之历史气象数据的获取与使用

获取历史气象数据只是环境建模的第一步。有了“历史”,我们往往还想预测“未来”。在下一篇文章中,我将分享:👉《环境建模中的基础数据获取(二):天气预报数据的自动抓取与滚动更新》我们将探讨如何获取预报数据,并将其接入自动化预警模型中。

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#python#人工智能#算法
Obsidian CLI 正式发布 拥抱AI的重大更新

最近Obsidian 正式发布了 CLI(命令行接口)功能!这意味着,我们可以像操作本地文件一样,直接通过命令行来管理我们的笔记库了!这个 CLI 接口可以完美地被各种 AI 工具调用,从此为 Obsidian 插上强大的 AI 翅膀。本文将详细介绍如何使用这个新功能,以及如何结合 AI 工具提升我们的笔记效率。

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#人工智能#chrome#前端
千问 3.5 重磅发布 更小尺寸 更强能力

阿里千问正式发布了 Qwen 3.5 系列模型!Qwen 3.5 不仅仅是一个普通的模型升级,更是一个全规格、多模态、本地部署的 AI 解决方案。就在 3 小时前,Qwen 3.5 已经上线 Ollama,意味着我们可以在自己的电脑上运行强大的千问模型了!Qwen 3.5 的发布,是千问家族的重要里程碑,更是本地 AI 发展的重要节点。从 0.8 B 到 122 B 的全规格覆盖,让不同需求的用户

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#python
想自动生成年终总结.docx?试试我这个工作流~

【职场年终总结高效写作指南】介绍了一种利用AI和Pandoc工具快速完成格式规范的年终总结的方法。传统手动调整Word格式耗时费力,而新方案通过三个步骤实现自动化:1)预先制作符合要求的Word模板;2)用Markdown格式编写内容(AI辅助生成);3)使用Pandoc命令行一键转换。该方法不仅能处理公文格式要求(字体、行距、页边距等),还可扩展至PPT制作,实现内容与排版的分离,大幅提升写作效

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#python#人工智能
阿里基座模型构建智能体之意图分类套件

本文探讨了意图分类在危废管理等复杂业务场景中的应用价值。通过预先将用户意图划分为整体数据查询、分类排名查询、明细下钻查询、重点问题分析等五类,并借助Qwen2-72B大模型进行自动识别,实现了查询请求的智能路由处理。文章详细介绍了分类模型配置、意图描述定义、示例补充等关键环节,展示了如何通过意图分类套件构建具备业务理解能力的智能问答系统,显著提升处理效率和准确性。

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#人工智能
AI识图 + MinIO图床 + 钉钉推送:打造全自动水质监测系统

本文介绍了一个基于AI视觉识别和钉钉推送的智能水质监测系统,通过整合现有视频监控资源与开源技术实现低成本、高效率的水质监测。系统采用模块化设计,包含视频流获取、图像处理、AI分析、数据存储和消息推送等核心组件。利用大模型进行水质异常识别,并通过本地MinIO图床和钉钉机器人实现图文告警推送。系统支持定时自动监测,能识别水体浑浊、漂浮物等多种问题,并提供专业分析建议。实际应用表明,该系统显著提升了水

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#人工智能
ollama cloud 白嫖 kimi k2 额度

本文介绍了在Windows服务器上配置Ollama实现局域网共享AI模型的方法。通过修改Ollama监听配置、设置防火墙规则,使团队成员可通过浏览器或API访问KimiK2Thinking模型。文章详细说明了从环境变量配置到客户端测试的完整流程,并提供了常见问题解决方案。此外,还介绍了Ollama的常用命令和模型管理技巧,帮助用户高效利用本地算力或云模型额度,实现团队共享AI服务。

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#python#后端
n8n入门:从零搭建水质查询agent

本文介绍了如何利用开源自动化工具n8n构建智能水质查询机器人。n8n凭借其开源免费、高度灵活和AI原生集成等优势,通过拖拽节点方式实现工作流搭建。文章详细演示了从接收用户输入、AI语义解析、数据清洗到API调用和报告生成的全流程,并展示了自然语言查询转换为结构化数据并生成专业报告的效果。最后提供了进阶扩展方向和学习资源,帮助读者构建更强大的智能体应用。

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#人工智能#json
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