现在办公很难只用一台设备：公司是Windows台式机，随身带着MacBook，路上用手机查文件，后台服务还跑在 Linux上。设备一换，原来的文件、窗口和工作环境能不能接着用，比单纯“连上电脑”更影响效率。这篇文章我把 ToDesk、向日葵、TeamViewer 和 AnyDesk 放在一起，检查六类系统的覆盖情况，也看手机远控操作、文件传输、多屏、终端和远程打印。

现在办公很难只用一台设备：公司是Windows台式机，随身带着MacBook，路上用手机查文件，后台服务还跑在 Linux上。设备一换，原来的文件、窗口和工作环境能不能接着用，比单纯“连上电脑”更影响效率。这篇文章我把 ToDesk、向日葵、TeamViewer 和 AnyDesk 放在一起，检查六类系统的覆盖情况，也看手机远控操作、文件传输、多屏、终端和远程打印。

别再去狂啃网上那些几万字、看似高大上的“Prompt万能秘籍”了。以前为了让大模型帮我干点活，我天天在聊天框里给它加各种设定：“假定你是世界顶级财务专家，现在有一张表……”结果只要表格稍微变个格式，AI立马开始胡言乱语。看了360的Demo我才明白，未来的交互不应该是卷文字Prompt，而是卷**“交互轨迹”**。我直接做一遍给AI看，比我写一万字提示词都管用。AI不会淘汰你，但用AI用得比你好的

messages：完整的对话历史MODEL（当前模型）：SYSTEMSYSTEM = "你是一个旅游助手，可以调用天气工具来获取实时天气信息。TOOLS（可使用的工具定义）：只是告诉模型你可以调用一个叫的工具，它需要一个city参数TOOLS = ["description": "获取指定城市的当前天气","city": {"description": "城市名"},# `fetch_weathe

最近在参加 #飞算JavaAI炫技赛 时，我给自己定了一个很具体的小目标：不做只停留在页面上的 Demo，而是尝试完成一个能把商品、采购、销售、库存和供应商串起来的超市商品进销系统。下面记录的是这次从描述需求、生成工程到查看系统页面的过程，也写下我认为它适合什么场景、不适合什么场景。

小白一枚，看了很多pytorch安装教程，觉得这三篇配合能解决安装问题，真心觉得文章都很有用，所以分享出来，希望好文章能被更多人看见并解决问题！【若有侵权，请作者联系】

skills/文件系统（磁盘）

1.保存 transcript（备份）完整的对话保留2.LLM生成摘要把对话历史发给LLM，保留生成summarycurrent goal当前目标key findings/decisions关键发现和决策files read/changed读过/改过哪些文件remaining work还剩什么没做user constraints用户的约束条件3.替换所有旧消息被替换为一条摘要。

1.保存 transcript（备份）完整的对话保留2.LLM生成摘要把对话历史发给LLM，保留生成summarycurrent goal当前目标key findings/decisions关键发现和决策files read/changed读过/改过哪些文件remaining work还剩什么没做user constraints用户的约束条件3.替换所有旧消息被替换为一条摘要。

别再去狂啃网上那些几万字、看似高大上的“Prompt万能秘籍”了。以前为了让大模型帮我干点活，我天天在聊天框里给它加各种设定：“假定你是世界顶级财务专家，现在有一张表……”结果只要表格稍微变个格式，AI立马开始胡言乱语。看了360的Demo我才明白，未来的交互不应该是卷文字Prompt，而是卷**“交互轨迹”**。我直接做一遍给AI看，比我写一万字提示词都管用。AI不会淘汰你，但用AI用得比你好的