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文档解析领域近期从OCR准确性转向关注Agent和知识库的实用性,评测重点转向语义格式、跨页表格等结构化能力。MinerU作为文档解析基础设施,支持多种格式输入和结构化输出(Markdown/JSON),保留标题层级、表格等关键信息,并提供丰富的接入方式(API/SDK等)。其价值在于为Agent和知识库提供稳定入口,但仍需后续处理和人工验收。当前主线版本已更新至3.3,评测方案应注重可消费性而非
加密日记脚本(Python版)
「Python世界」是一个专为青少年打造的Python编程学习平台(dyxbt.net),提供教程、刷题、考试、竞赛等10大模块的完整学习闭环。平台特色包括:精心手写的Python教程、游戏化设计的必刷题库(含段位排行)、真题模拟考试系统、积分兑换实物奖励机制、每月巅峰挑战赛和团队协作赛。独创防内卷设计,每天限做3题,同时通过博客社区和技术分享增强互动性。该平台由资深Python教师开发,采用&q
请注意,你需要修改代码中的安装路径,把它改成你电脑上 VS Code 的实际安装位置。注意格式:路径中的 \ 要写成 \,比如 C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe。确认路径:找到你电脑上 VS Code 的快捷方式,右键 -> “属性”,在“快捷方式”选项卡的“目标”框里就能看到正确路径。如果系统提示“如果改变文件扩展名,可能会导致文件不可用”,
AG-UI协议:解决Agent与用户交互的标准化方案 摘要:AG-UI(Agent–User Interaction Protocol)是针对Agent与用户界面交互的开放协议,由CopilotKit团队发起。它通过标准化、类型化的事件流,规范Agent后端与用户界面间的双向实时通信,解决Agent"最后一公里"的交互问题。AG-UI协议采用客户端-服务器架构,定义16种标准事件覆盖Agent生命
本文探讨了本地RAG知识库搭建中的常见问题与解决方案,对比Google NotebookLM与开源替代方案的优劣。NotebookLM虽集成Google生态但存在API缺失、国内访问限制等问题,而开源方案如SurfSense和Open-Notebook虽支持数据主权和模型自由,但在中文支持与长文生成上仍有不足。知芽(Notebook Skill)通过三路混合检索、引用校验和后台心跳机制,提升了中文
本文分享了高效使用AI工具的两个核心策略:1. 根据任务类型分配模型资源,将高级模型用于创作验证和疑难问题定位,中档模型用于内容生成和简单修复;2. 建立"工作-文章-规范"的良性循环,将日常AI协作中的经验自然转化为创作素材。作者通过指挥多个AI Agent工作的实践,形成了独特的人机协作模式:由人类提供创意框架,AI补充执行细节,在验收过程中互相学习。这种模式不仅提升了工作效率,更创造了一种新
摘要: AI Agent 操作电脑界面的核心挑战在于如何高效理解界面元素。传统截图方案依赖视觉模型识别像素,但延迟高、成本大且精度不稳定。Accessibility Tree(AX Tree)作为无障碍技术的产物,通过结构化语义描述界面元素(如按钮、输入框的属性和层级关系),为 Agent 提供了更高效的交互接口。AX Tree 过滤了视觉布局中的冗余信息,保留关键语义,适用于标准 UI 操作;而
大量堆叠 AI Skill 极易引发路由抢占、Token 膨胀、线上运行异常等问题,单纯增加工具只会让系统愈发卡顿混乱。本文搭建一套完整 Skill 审计流水线:通过静态比对 + LLM 分层校验实现双层冲突检测,搭配 S1-S4 分级降噪机制控制计算成本;设计八维健壮性评分体系量化 Skill 质量,区分成熟度等级;同时提供分层可视化报告,兼顾普通使用者结论查看与开发运维明细排查。
从LangChain到Dify,不同团队规模、不同业务场景,到底该怎么选?本文用真实项目经验给你一份可落地的决策参考。
这几年里,AI从单纯的能聊天变成了能干活,而Agent、LLM、A2A、MCP、Skills这几个概念,就是支撑这个转变的基础设施。如果说LLM是大脑,那MCP是手,Skills是经验,A2A是语言,Agent就是把这一切整合起来的人。一个人,有手可以操作工具,有经验可以把事情做好,有语言可以和同事协作——这就是 Agentic AI 的完整图景。
Agent 工具选择 的核心不是找一个永远不会出错的名字,而是把候选方案放进同一套小额测试里比较。适合先评估的人,是已经开始使用 Dify、Cursor、Chatbox、Cherry Studio、脚本或 RAG 工作流,希望用 OpenAI 兼容接口减少迁移成本,同时又愿意记录错误和费用的人。更稳妥的流程是:先用少量额度跑固定样本,再跨时间段复测,最后看失败能否解释、费用能否复盘、退出是否容易。
本文提出了一种AI Agent项目文档治理方法,强调文档职责划分与流向管理。核心是将文档分为两个流向:1)Agent读取流向,采用渐进式披露结构,从入口文档(CLAUDE.md/AGENTS.md)到公共规范(docs/**)再到具体需求(spec.md);2)规则回流流向,将任务经验经筛选后沉淀到对应层级的规范文档。通过明确文档边界(入口文档不膨胀、规范文档不混执行细节、feature文档不承载
高德开放平台是国内技术领先的LBS(基于位置的服务)服务提供商,服务超过三十万款移动应用,日均处理定位请求及路径规划数百亿次。它向广大开发者提供覆盖移动端和Web端的开发工具,开发者通过调用其开发包或接口,即可在应用或网页中实现地图显示、标注、位置检索等功能,让LBS应用的开发更加便捷。易。如果你的网站或App需要用到地图功能,无需自己从零开发一套地图——高德已将定位、地图、导航等能力以API/S
这篇文章分享了在构建AI Agent后遇到的评测难题。经历了三次主要挫折: 人工评测不可行:发现同一任务多次执行结果不一致,且人工验证繁琐不可靠,最终导致评测质量下降。 LLM自评不可信:让AI自己评判执行结果时,发现它会错误地将失败任务标记为成功,无法反映真实情况。 测试集覆盖不足:精心设计的测试用例在上线后遇到真实用户复杂请求时完全失效。
本文分享了使用ngrok实现本地服务公网访问的完整指南。针对开发中常见的外网访问问题,详细介绍了ngrok的配置步骤,包括版本升级、token配置、协议处理等关键环节。重点解决了Invalid Host header错误、localhost接口调用失败、免费版端口限制等典型问题,并提供了前端代理转发等实用解决方案。通过正确的ngrok命令配置,开发者可以轻松实现手机调试、外网访问本地服务等功能,大
摘要: ContextRoller 是一款解决 AI 编码工具会话管理痛点的开源工具。它能自动捕获 Claude 等工具的完整会话(包括对话历史、文件状态),提供智能压缩(无损/语义/摘要三种模式)和快速恢复功能。支持 CLI 和 MCP 协议,让 AI 能自主调用会话管理功能。项目采用 TypeScript 开发,核心模块包括会话解析器、智能压缩器和 SQLite 存储系统。目前支持 Claud
AI Agent竞争焦点转向可信科学证据获取,Sciverse成为关键基础设施 当前AI Agent的竞争重点已从推理能力转向证据可靠性。最新研究表明,科研Agent的关键瓶颈在于检索能力不足,而非推理链条设计。Sciverse通过结构化接口提供多层级科研检索能力,包括字段发现、结构化检索、语义检索、原文回读和多模态资源获取,为Agent构建了可信证据链。其技术架构将科研检索拆解为清晰层次,支持从
SkillOpt 最有意思的地方,不是它包装了一个新名词,而是它碰到了一个日常使用 agent 时很难绕开的问题:同一种错误出现第二次、第三次之后,agent 到底有没有学到什么?
ClawHub是一个创新的AI代理管理平台,其核心是"龙虾"(OpenClaw实例)概念。每个龙虾可以扮演不同专业角色(如全栈工程师、产品经理等),并集成代码生成、Git、CI/CD和自动化测试功能,实现端到端交付。平台支持多租户架构,可创建多个AI代理协同工作,通过群聊分配任务,自动完成从开发到部署的全流程。特别适合独立开发者、初创团队和企业创新中心,能够显著降低人力需求,实
QCSD Development Quality Gates是一款专为Superpower用户设计的代码质量门禁工具,通过开发+质检双轨模式实现高效稳定的个人开发工程化。该工具提供六大核心功能:需求完整性检查、架构设计审核、编码规范校验、依赖检查、环境配置验证和交付前整体检查,形成全流程质量闭环。其突出优势在于自动化修复能力,能自动处理依赖冲突、路径错误等常见问题,与Superpower的快速开发
摘要: OpenClaw 通过插件系统将私人助理功能无缝集成到用户常用渠道,解决了入口摩擦问题。其核心是模块化的 ChannelPlugin 架构,允许按需组合渠道能力。插件不仅是工具注册入口,还能批量注册多种能力类型(服务、工具、网关方法等),通过统一的 PluginRegistry 管理。这种设计使 OpenClaw 能在不改变用户工作流的情况下,提供一致的助理体验。文章从源码角度解析了插件系
在连接飞书之前需要下载AutoClaw和飞书客户端,下载这两个客户端之后就可以进行接下来飞书接入AutoClaw的操作了。第七步:点击【版本管理与发版】填写对应的信息就将AutoClaw连接到飞书了。在【批量导入/导出权限】的“导入”里面将里面的代码删除,加入以下代码保存。最后可以在飞书里面测试给AutoClaw发送指令,飞书会收到回复了!第二步:进入【开发者后台】以后,点击【创建企业自建应用】第
3. 其他的配置可以先escape掉,后面可以再配。配完后会告诉你一个gateway的dashboard,这个是openclaw的控制面。可以在上面配置skills之类的。
在人工智能席卷全球的今天,当我们惊叹于ChatGPT流畅的对话、Midjourney惊艳的创作时,物理世界的智能化却显得步履蹒跚。全球开发者社区的集体智慧,推动着OpenClaw的持续进化:有人改进抓取表面的纹理,有人优化材料强度,还有人调整尺寸以适应特殊场景。在这个万物互联的时代,能够灵活适应、持续进化的不仅是机器人抓手,更是我们每个人的思维方式。仅需几十美元的成本,OpenClaw就让任何对机
为什么说MCP、Skills是先驱,Command Tools才是2026年AI工具进化的终点?InfiniSynapse给出答案
你是否遇到过这样的场景:读完一本书,想整理人物关系,却要花几小时手绘?学习复杂知识体系,想做可视化梳理,不知从何下手?想快速呈现项目架构图,但用传统工具效率太低?今天分享的这个工具,是 Obsidian CEO 亲自开源的 claude obsidian-skills目前已经在 GitHub 获得了 7.9K Star能帮你这个仓库里面一共有 3 个skill,今天重点给大家分享这个无线画布的 s
基于前期本地部署 OpenClaw+Ollama 的成功经验,本教程聚焦MacOS 系统,从环境检查、核心依赖安装、环境变量配置到验证生效,全程手把手操作,零基础也能完成,为 OpenClaw 顺利安装和运行打下基础。
摘要:当assistant回答为空时,可能是模型配置错误或大模型API余额不足导致。解决办法包括检查模型配置和充值API余额。以安装openclaw时使用deepseek模型为例,充值10元后即可恢复正常回复功能。该问题通常通过简单的余额充值就能快速解决。