初步搞定这个周报助手后，有一些思考，分享给大家：1.用确定性对抗不确定性。能用代码（比如文本分割、格式转换）100%搞定的事，就别扔给LLM去玩“概率游戏”。这是让你的Agent从“玩具”变成“工具”的关键一步。2.把AI当成你的“外包程序员”。别被“我不会写代码”劝退。现在最牛的技能，不是你会不会写代码，而是你能不能把你的需求，清晰地扔给AI，让它给你干活。3.成本意识是基本功。代码节点运行几乎

https://blog.csdn.net/u013435893/article/details/79617872生成图形验证码根据随机数生成图片将随机数存到Session中将生成的图片写到接口的响应中生成图形验证码的过程比较简单，和SpringSecurity也没有什么关系。所以就直接贴出代码了根据随机数生成图片/*** 生成图形验证码* @param request...

Server-Sent Events（SSE）是一种允许服务器向客户端推送数据的技术，为实现实时更新提供了一种简单而有效的方法。传统轮询是客户端定期向服务器发起请求以获取最新数据的方式，这种方式不仅增加了服务器的压力，也导致了较高的延迟。而SSE则是由服务器主动推送更新给客户端，减少了不必要的请求次数，提高了性能和用户体验。SSE是一种基于HTTP的服务器推送技术。：相比传统的轮询机制，SSE能够

点击“访问 API”，查看 API 服务器地址：这里有一个需要注意的，官方给的 BaseURL 是不带端口号的。按照我们实际项目实操经验来看，不带端口号无法调通。所以，这里务必增加端口号。比如，我这个项目的 IP 服务器地址是：http://10.30.14.104/v1那我在调用的时候，就得把对应的 8098 端口号补上。

核心收益是：•灵活性高：知识库源文件（Markdown）和图片资源（图床）是分离的，未来无论迁移到哪个系统，都非常方便。•方便管理：图片资源集中在图床（如 OSS）管理，查找、替换都很方便。但是缺点也很明显：•成本：需要额外的图床服务器或对象存储服务费用。•运维：需要处理图床的访问权限、白名单（就像我遇到的 Referer 问题），甚至要多维护一个系统。所以word方案总结下来，就是成本短期相对低

如果你需要纯对话、或需要AI自主使用工具完成复杂任务选择聊天助手或Agent。你必须高度重视系统提示词和RAG内容、工具、记忆等配置，这是应用好坏的决定性因素。如果你需要构建一个复杂、确定性强、且需要与外部系统（数据库、API）交互的对话应用选择chatflow。你必须具备强大的上下文工程能力，亲自设计和组装数据流与提示词，将合适的上下文在合适的节点传递给LLM。如果你的场景是单次任务，不需要记忆

这套工作流的核心不是“抄爆款”，而是把重复劳动交给机器——你不需要手动复制标题、 改内容、找图片，只需要输入一个链接，10分钟就能得到一篇“符合小红书风格+内容图片匹配”的新笔记。剩下的时间，你可以用来想更有创意的选题，或者和粉丝互动。下次再见，祝你用Dify做出更多爆款！福利来了，关注数知公众号，Dify资料集免费送！关注公众号数知数知:深耕企业数字化转型，分享如何应用云计算，大数据，AI等IT

我那财务朋友用这个工作流试了一周，反馈说："以前每天要花2小时核对100张发票，现在 只要30分钟——模型会标红差异，我只要看标红的部分就行，再也不用盯着原图一个个对了！其实这个思路不仅适用于发票，像快递单、入库单、报销单这些带图片的单据，都能用"多模型对比"的方法解决识别不准的问题。关键是把提示词写精准，把对比逻辑理清楚。

只需服务器到客户端的单向推送要求快速实现、低复杂性兼容现有 HTTP 基础设施（如认证、防火墙）

Higress AI 网关是外界与企业 AI 应用、企业 AI 应用与大语言模型服务和 MCP 服务的桥梁，旨在解决模型集成复杂、安全合规难、管理效率低等挑战，提供统一治理入口。