Jeecg-AI是一个基于大语言模型的AIGC平台，支持知识库问答和零代码应用开发。本文重点介绍了在Apple M4 Max（128GB内存）设备上部署大模型的两种方案：vllm-metal（官方推荐）和vllm-mlx（多模态支持）。详细说明了硬件评估、环境配置、模型选型（推荐Qwen2.5-72B-4bit等）、服务部署及API调用方法，并提供了性能调优建议和常见问题解决方案。这套方案充分利用

Claude Skills 代表了 AI 办公工具的一个重要演进方向：从"单次问答"走向"流程自动化"。通过将 PPT 生成、海报设计、Logo 创建等常见办公任务封装为可复用的技能模块，它让非技术背景的用户也能享受到 AI 自动化带来的效率提升。当然，当前阶段的 Skills 生态还在快速发展中，部分 Skill 的输出质量仍有优化空间。但作为一种"零门槛、低成本"的办公自动化方案，它已经展现出

当我们谈论 AI 落地时，真正的挑战往往不在于模型本身，而在于如何将 AI 能力与业务系统无缝融合。市面上的 Dify、FastGPT 等平台解决了"构建 AI 应用"的问题，但企业还需要一整套低代码开发体系来承载这些能力。Jeecg-AI 应用平台恰好切中了这个痛点——它不仅仅是一个 AI 应用搭建工具，更是与 JeecgBoot 低代码平台深度融合的全栈式 AI 开发解决方案。随着 v3.9.

每当一个工具开始在用户看不见的地方，通过缩短缓存时长、隐藏思考逻辑来平衡自己的账本时，它牺牲的不只是几美金的 Token 费，更是过去积累下来的开发者信任。当前最重要的一步：检查你的claude是符号链接还是 ELF 二进制。如果是后者，换 npm 安装，这一步零风险，且可能让你的 Max 订阅续命一倍以上。本文为 JeecgBoot AI 专题研究系列文章。

这次实测最大的收获，不是验证了"本地模型能不能替代 Claude Code"，而是更清晰地看到了云端大模型和本地推理之间的真实差距——尤其是在上下文容量和处理速度这两个维度上。Claude Code 的产品设计从一开始就深度绑定了云端超长上下文的能力，光系统提示就接近 3 万 Token。这不是当前任何 26B 级别的本地模型能优雅承载的。也许等本地模型的上下文窗口和推理速度再跨上一个台阶，这条路

claude-hud 是我目前使用 Claude Code 时的必装插件之一。它用最小的屏幕占用，提供了最关键的运行时信息——上下文健康度、配额消耗、工具活动和任务进度。无论你是 Claude Code 的轻度用户还是重度依赖者，这个插件都能显著提升你的使用体验。两分钟安装，零学习成本，但带来的效率提升是持续的。如果你还没有试过，强烈建议现在就去安装体验。本文为 JeecgBoot AI 专题研究

Skills 和基础命令执行：Gemini CLI 基本 OK，低代码团队的日常代码生成工作流可以平迁生态代差仍是硬伤：Claude Code 的 skills、MCP、社区教程积累更厚，Gemini CLI 目前仍以"能用"为主，还没到"顺手"涉及系统级 shell 操作时：注意 PowerShell 的-Path展开陷阱，尤其是这种特殊字符Agent 权限不是"开/关"二元问题：需要分级管理，

这一周用 Claude Code + DeepSeek V4-Pro 替代原生 Claude 的体验只能用一个词形容——舒坦。账号不会被封、账单看得懂、能力跟得上、Skills 链路无缝。唯一让我难受的就是不收图这一件事，每次切回 Claude 都觉得是退回到了上一个时代。这次识图模式灰度，不只是 DeepSeek 自己补一块拼图，对 Claude Code 用户来说，这是国产模型替换闭源 SOT

xAI 并入 SpaceX、Anthropic 拿下 Colossus 1 全部算力背后，对 Claude 用户和中国市场意味着什么?昨天，AI行业发生了一件几乎没有人预见到的事情：Anthropic与SpaceX签约，拿下了马斯克孟菲斯超算Colossus 1的全部算力——超过22万张NVIDIA GPU、300兆瓦电力容量。同一天，马斯克宣布xAI作为独立公司解散，并入SpaceX更名为Spa

回头看 DeepSeek-TUI 这件事，它的意义已经不只是「又多了一个开源工具」。往里看一层：一个完全非科班的人，靠和 AI 协作，做出了登顶 Trending 的工程级项目。这本身就是当下最值得琢磨的信号——写代码的技术门槛正在被重构，决定能不能做出东西的，越来越是想法、品味和把事情拆解清楚的能力，而不是「你科班学了几年」。往外看一层：国产模型的生态也开始转向了。放在两年前，「一个海外独立开发