我们从开发者的一个核心痛点出发，通过理解问题的本质，找到了一个安全与便捷兼得的解决方案——DevUtils。它就像一个属于开发者自己的、安全可靠的瑞士军刀。目前项目包含的工具都是我在日常工作中能想到的高频应用。当然，开发者的需求是无穷无尽的。如果你有任何“要是有这么个工具就好了”的奇思妙想，或者你对这个项目感兴趣，愿意贡献自己的一份力量，都非常欢迎你到项目的GitHub仓库中提出Issue或直接参

以上就是我目前自建大模型平台的方案了，两个开源软件的安装方式在各自项目里都有，可以自行查阅，我这里就不再赘述了。我自己其实是购买了阿里云5年的2c4g的服务器（一次性投入2.6k），然后用docker的方式安装了上面这两个软件，不过后续也不需要每年花1.5k买poe或者gpt的会员服务了，只需要按token使用量付费给大模型服务商即可，我自己估算如果日常使用国内高性价比模型的话，偶尔特殊任务用下贵

总的来说，mcpo提供了一种简单方便的方式来将mcp工具转换为OpenAPI兼容的HTTP服务器，让其融入open-webui中使用。虽然目前还存在一些小问题，但这些都不影响其在open-webui中的使用。随着open-webui的持续更新和完善，相信这些问题很快就会得到解决，让我们能够更好地利用mcp生态中的各种工具。

当然，换个视角思考，人工智能的进步也在推动程序员工作的变化。人工智能可以帮助程序员完成一些重复和耗时的任务，从而提高工作效率和产出，比如像Github推出的CoPilot，据说在某些场景下可以提升60%的编码速度。但是，程序员的工作内容并不仅仅是编写代码。这个话题在近期来引起了很大讨论，尤其是当GPT4发布后，其展现出来的能力让很多岗位的从业者战战兢兢，比如像程序员，甚至有大佬跳出说三年 AI一定

本文分析了近期引发热议的deepseek-r1模型，指出公众对其存在的五大认知误区：并非远超竞品、非技术革命、仍需提示词优化、非全功能模型、无法完全替代人类。文章通过性能榜单对比揭示其真实定位——在编码、数学和中文处理上表现优异，具备高性价比和弱化提示词的优势，但存在响应速度慢、缺乏多模态等短板。作者强调该模型本质是现有技术的工程优化，建议根据业务场景理性选择，在中文生成、代码辅助等场景具有实用价

AI提示词是引导AI生成特定输出的指令或问题，掌握有效构建提示词对获取理想结果至关重要。提示词通过提供丰富的上下文信息，影响LLM的输出质量，技巧包括设定角色、使用示例、任务拆解和思维链等。这些方法旨在增强上下文信息，从而提高人机交互的准确性和效率。与LLM的沟通类似于人与人之间的交流，需要清晰表达和适当的反馈。

57岁程序员陶建辉曾怀揣"颠覆短信彩信"的梦想，2007年就开发出比微信早两三年的和信应用，却因时机不成熟创业失败。如今他创立的涛思数据迎来新机遇：DeepSeek爆火后，他带领团队开发出AI原生的工业数据管理平台IDMP，推出"无问智推"功能，通过AI主动推送数据分析结果，打破传统行业知识壁垒。这位连续创业者认为，AI消除了行业知识障碍，让基础软件公司能直

想让大模型更懂你的专业领域、获取实时信息？本文深度揭秘知识库背后的核心技术RAG：它如何像“开卷考试”一样，让大模型瞬间拥有你提供的海量知识，以及它真正的能力与局限。

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tsfresh是开源的提取时序数据特征的python包，能够提取出超过64种特征，堪称提取时序特征的瑞士军刀。最近有需求，所以一直在看，目前还没有中文文档， 有些特征含义还是很难懂的，我把我已经看懂的一部分放这，没看懂的我只写了标题，待我看懂我添加注解。tsfresh.feature_extraction.feature_calculators.abs_energy(x)时间序列的平