摘要： 时序大模型 TimechoAI 通过人工智能技术，为工业时序数据分析提供智能化解决方案。传统方法依赖人工规则和经验，难以应对海量时序数据（如设备温度、电流等）的分析需求。TimechoAI 基于时序基础模型 Timer，支持时序预测、异常检测、数据填补等功能，能够理解多变量时间序列的复杂变化规律，实现提前预警和趋势预测。该平台降低了企业使用时序AI的门槛，无需复杂算法开发即可快速验证模型效

个人使用AI代码助手时，直接安装一款编辑器插件通常就够了。但进入团队协作场景后，问题会复杂得多：每个人分别配置模型和密钥，版本不统一，账号无法集中管理，使用记录也很难追踪。MonkeyCode提供了一种相对集中化的方案。管理员可以在服务器上统一配置对话模型和代码补全模型，再创建成员账号，让开发者通过VS Code客户端登录并使用同一套AI编程服务。本文会在Linux服务器中完成MonkeyCode

2026单人AI创业指南：轻资产模式与避坑策略 2026世界人工智能大会（WAIC）释放核心信号：AI产业正经历技术平民化、政策倾斜和市场需求下沉三大变革，推动"一人公司"（OPC）成为创业新趋势。文章分析了7种适合单人的AI商业模式，按现金流速度排序：从快速变现的垂直咨询/服务到长期高壁垒的数据服务与交付。同时指出五大常见误区，包括API套壳无壁垒、忽视推理成本、伪需求自嗨等，并提供12周标准化

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本文介绍了使用Spring Data JPA快速接入金仓数据库的开发实践。作者通过一个用户中心原型开发需求，对比传统MyBatis方式，展示了JPA在减少代码量方面的优势。文章详细讲解了项目搭建过程，包括目录结构、Maven依赖配置（特别是金仓JDBC驱动和JPA核心依赖）、application.yml的数据库连接和JPA参数设置。重点说明了实体类定义、Repository接口编写以及自定义SQ

在家搭好了 Grafana 监控面板，服务器 CPU、内存、磁盘全在一个页面上，手机电脑都能看，团队成员也能通过内网访问。监控这件事，算是跑起来了。但问题也随之而来——什么时候想看一下，得先连上公司 VPN，或者人在机房现场。有一次周末在外边，突然想看看某台机器的流量曲线，发现根本打不开，那种感觉就像是"数据明明就在那儿，但你就是够不着"。这种场景下，cpolar 的作用就体现出来了。

摘要 本文介绍如何将闲置的Mac mini改造为家庭AI服务器，通过部署OpenClaw智能体实现远程任务处理。OpenClaw是一个能操作本地文件的AI助手，支持接入飞书等办公软件。教程涵盖环境准备（安装Homebrew、Node.js和Git）、OpenClaw的一键部署与配置（选择AI模型提供商）、飞书机器人对接等步骤，最终实现通过手机发送指令即可调用家中Mac mini处理文档整理、代码生

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MonkeyCode负责提供AI代码助手能力，Linux与Docker负责承载本地服务，cpolar负责补上远程访问入口。当这几部分组合起来以后，本地AI开发工具就不再只能一个人使用，而可以成为更适合协作、演示和跨设备访问的私有AI编程入口。

本文分享了在Node.js中连接金仓数据库的实战经验，包括环境搭建和基础操作。主要内容： 驱动配置：金仓Node.js驱动需手动下载并合并到项目node_modules中，兼容Node.js 8/10/12版本，高版本可能报错 连接数据库： 使用Client类连接，参数包括用户名、主机、数据库名等 提供了回调方式和Promise包装两种连接方式 SQL操作： 基本查询、带参数查询（使用$1,$2占