在 WSL2 (Ubuntu 20.04) 上从 GitHub 源码编译安装 OpenClaw 个人 AI 助手（2026.1.30 版），过程中遇到 Node 版本过低、pnpm 未安装、node-llama-cpp 编译失败（CMake 版本不足）、gateway 默认只绑 loopback、Control UI 安全策略（secure context 要求 HTTPS 或 localhost

OpenClaw 是偏执行型的自主 AI 助手，强调本地部署、隐私保护和系统级自动化，适合个人或团队做真实任务执行；Dify 是低代码 LLM 应用构建平台，擅长工作流、RAG 和产品化部署，适合企业快速搭建 AI 应用。两者核心差异在“做事”与“做应用”。

MCP传输层选择指南 MCP（Model Context Protocol）作为AI通信标准，其传输层选择直接影响部署架构、用户体验和安全性。目前支持三种方式： Stdio：通过本地进程管道通信，适合IDE插件开发，零延迟但无法跨机器； SSE：基于HTTP长连接实现服务器推送，适合流式输出，但存在单向性和连接数瓶颈； Streamable HTTP：云原生方案，支持按需流式和无状态扩展，通过Ac

摘要：嵌入式开发团队面临芯片手册查询难、代码重复编写、知识分散等痛点。Dify平台通过AI技术提供五大核心应用场景：1)智能硬件知识库中枢，2)自动化代码工程化，3)智能代码审查，4)硬件故障诊断，5)需求分析自动化。实施路线分四阶段：知识沉淀→工程规范→智能增强→生态集成。该方案可显著提升开发效率，如新人上手时间从2周缩短至2天，自动拦截90%常见错误。建议从芯片手册问答助手起步，逐步构建AI增

Dify五大核心模块解析：从基础文本生成到复杂业务自动化。文本生成适合一次性内容创作；聊天助手支持多轮对话和知识库集成；Agent具备自主规划和工具调用能力；Chatflow提供可视化逻辑编排；Workflow专注后台任务自动化。文章详细对比各模块特点，提供选择指南和组合策略，建议从简单应用入手逐步构建复杂系统，满足不同业务场景需求。理解这些模块关系能帮助开发者高效构建智能应用。

SSL/TLS认证流程与CA证书字段详解 摘要： 本文详细解析SSL/TLS认证流程与CA证书核心字段。主要内容包括： SSL/TLS认证流程概述：基于PKI体系构建信任链（根CA→中间CA→终端证书） 证书链验证机制：通过签名验证逐级建立信任关系 TLS握手流程详解：包含Client Hello、证书交换、密钥协商等关键步骤 CA证书字段解析：重点说明主题信息、签发者、有效期、公钥算法、扩展字段

Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议，用于标准化应用程序如何为大型语言模型（LLMs）提供上下文。它类似于 AI 应用程序的 USB-C 接口，为 AI 模型连接到不同的数据源和工具提供了标准化的方式

本文深入探讨了不同算力水平（20TOPS至160TOPS）在人工智能领域的多样化应用场景。从边缘计算的实时目标检测到自动驾驶的多传感器融合，从自然语言处理的大模型应用到AI for Science的科学计算，算力的提升正推动AI技术从单一任务向复杂多模态交互演进。文章结合具体案例，分析了算力如何赋能智能安防、工业检测、自动驾驶、机器人技术、多模态交互以及科学研究等领域，并展望了高算力在高阶Agen

本文档详细介绍了如何开发一个基于MCP（Modular Communication Protocol）协议的简单资源服务器（simple-resource），旨在将本地文本资源通过标准接口暴露给客户端访问。文档内容包括服务器简介、环境准备、核心结构与原理、源码解析、SSE（Server-Sent Events）部署方法及客户端访问示例。服务器支持两种传输方式：stdio（标准输入输出）和SSE，分

本文详细剖析了 n8n 与 Dify 这两款低代码 / 无代码工具在使用场景上的异同。从相同点入手，阐述二者在低代码 / 无代码开发、跨系统集成能力以及开源与私有化部署方面的共通之处。随后深入挖掘二者于核心定位、典型场景、技术架构、数据处理及用户群体等维度的差异。并依据这些差异给出场景选择建议，同时探讨二者整合的可行性与优势，最后对典型用户特征进行总结，以助力不同用户群体精准挑选契合自身的工具。