摘要 金仓数据库共享存储多写集群（KES RAC）通过多节点并行访问共享存储实现高可用与负载均衡。本文详细展示了从环境准备到故障切换验证的完整部署过程： 架构核心：基于共享存储、集群件（Pacemaker+Corosync）、缓存融合和全局锁管理，实现多节点写入和秒级切换。 环境配置： 硬件对称性要求严格 操作系统需统一配置（用户、防火墙、时间同步等） 双网卡分离业务与集群通信流量 共享存储需配置

本文详细介绍了如何使用 Docker 在 Windows 系统上部署开源 AI 聊天应用 Lobe Chat，并通过蓝耘 MaaS 平台接入智谱最新旗舰模型 GLM-5，实现了一套功能强大、成本优化的智能助手系统。

本文手把手介绍了如何利用开源项目 AIRI 搭配 蓝耘 MaaS 平台 的 DeepSeek-V3.2-Exp 模型，在本地构建一个拥有 Live2D 形象、实时对话、语音交互能力的 AI 虚拟伴侣。AIRI 是一个受 Neuro-sama 启发的开源虚拟角色框架，支持 Live2D / VRM 模型展示、语音识别与合成、多平台社交接入，以及 Minecraft 等游戏联动。通过蓝耘 MaaS 平

本文介绍了一个基于AI开发的"多模型聚合聊天工具"项目实践。作者通过让AI（ClaudeCode+GLM-5.1模型）编写代码的方式，从零打造了一个支持多模型切换的聊天工具。项目经历了四个版本的迭代：V1搭建基础架构，V2增加代码高亮、模型对比等核心功能，V3进行UI视觉升级，V4完善微交互和模板库。整个过程展示了AI时代新型开发范式——开发者只需专注于需求拆解和产品设计，而将

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Addy Osmani 的开源项目 agent-skills 把"资深工程师的纪律"打包成 20 个 AI Agent 可加载的工作流，覆盖从 spec 到 ship 的完整开发生命周期，让 Claude Code、Cursor 等编程助手不再走捷径，强制执行写规范、测试、代码评审等被默认跳过的关键步骤。

作为豆包官方蛇年创意项目的参与者，我选择运用豆包 MarsCode 来打造别具一格的蛇形烟花特效。在项目推进过程中，我深刻体会到精准提示词的关键作用。起初，由于提示词不够精准，豆包生成的代码与我心中的预期效果存在偏差。但经过反复摸索与深入研究，我逐渐掌握了其中的门道：得先向豆包清晰阐明项目的整体目标，再围绕细节层层追问。

本文介绍了如何通过 OpenClaw + Agent-Reach 的组合，彻底解决 AI Agent"有脑无眼"的痛点。装好之后，OpenClaw 可以实时抓取 GitHub 数据、读取推特舆情、总结 B 站视频、搜索小红书口碑、订阅 RSS 定时推送——覆盖从技术调研到内容运营的全场景需求。模型再聪明，也需要一双能看见世界的眼睛。

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