随笔分类 - Artificial Intelligence
Trae开发工具中配置Qwen3-235B-A22B
摘要:Cline 是一款用于智能编程的 VSCode 插件,您可以集成阿里云百炼提供的通义千问或 DeepSeek 模型,完成复杂的编程任务。先看最终效果: Qwen3-235B-A22B 是阿里巴巴通义实验室发布的 Qwen3 系列旗舰级开源大模型,采用 混合专家架构(Mixture-of-Expert
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EKO 智能体SDK架构介绍
摘要:EKO 智能体SDK架构的概述EKO 智能体SDK(Eko框架)是由清华大学、复旦大学和斯坦福大学联合开发的智能体开发框架,旨在通过自然语言与简单代码快速构建“虚拟员工”,实现自动化任务执行。以下是其核心功能与技术特点的详细解析:核心功能与应用场景自动化任务执行数据收集与分析:例如,自动抓取雅虎财经
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N8N平台实现站点监控
摘要:背景 n8n是一款基于Node.js的开源工作流自动化平台,由德国开发者Jan Oberhauser于2019年创立。其技术架构以微服务化设计为核心,通过可视化节点式工作流实现跨系统集成,技术研发聚焦于灵活性、扩展性与企业级能力。以下从技术架构、研发历程、核心优势及社区生态四方面展开分析:一、技术架
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DeepWiki分析Github开源项目
摘要:背景这个DeepWiki项目实际上过去一段时间,笔者想做的,但现在已经有公司实现行业解决方案了。同时也是值得学习。以前老开源项目Ironframework分析https://deepwiki.com/megadotnet/ironframework模块依赖图解析时序图类图Dockerfile分析De
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开源RPA工具-Automa介绍
摘要:介绍Automa 是一个浏览器扩展,通过连接块来自动化您的浏览器。主要功能:自动填充表单、执行重复任务、截取网页数据等多种操作 可以根据需求安排自动化任务的执行时间关键特性和核心优势:灵活多样:可以选择不同类型的操作进行自定义配置,满足个人需求。 方便易用:使用简洁直观的界面设计和流程图形式编写工作
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LLM下生成SVG格式功能架构图
摘要:开始 我们先在chatbox中尝试:你是架构师,我现在需要一个标准的大模型AI电商店铺数据分析平台系统的功能架构图。请直接生成SVG源代码文件给我,基础层背景色为#A56739,中间层背景色为#00AA48,门户层背景色为#0AFEE1效果图SVG代码如下<svg width="1200" heig
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TAPD中AI集成-需求辅助编写
摘要:相关背景技术基础成熟自然语言处理(NLP):AI可通过解析会议记录、邮件等非结构化文本,自动提取需求关键词(如“用户身份验证”“响应时间”),并分类为功能类、体验类或BUG类,准确率超过98%。 机器学习模型:通过分析历史项目数据(如需求变更频率、资源分配规律),AI可预测需求变更风险,优化任务拆解
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基于Trae生成AIGC的书籍
摘要:背景 之前用基于其他LLM大模型已经生成数据大纲,我们主题是《JAVA多线程编程》,基于Trae工具AI能力编写。我们把大纲以markdown格式上传某个git仓库中,在Trae打开这个工程,与代码工程一样。适合场景:结构化文档(如API文档、知识库条目) 数据驱动内容(如产品目录、客户案例)按章节
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AI应用-百度地图类MCP体验
摘要:背景一、核心定义与协议基础MCP协议由Anthropic发起,被称为“AI界的USB-C接口”,其核心是通过标准化接口实现AI模型与外部工具/数据的无缝交互。在地图领域,高德、百度、腾讯等地图服务商已全面兼容MCP协议,提供地理编码、路线规划、POI检索等标准化API接口,支持开发者通过简单配置即可
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基于ChatGLM沉思模型实现商品搜索
摘要:背景ChatGLM-沉思版是由智谱AI于2025年4月推出的新一代智能体,其核心背景可从技术原理、应用场景、发展历程及未来趋势四方面展开:技术原理:融合深度思考与操作执行的革新架构模型基础: 基于GLM(General Language Model)的Transformer架构,采用自回归生成模式,
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基于Cline MCP实践FireCrawl
摘要:背景FireCrawl MCP是一款基于MCP协议的企业级网页爬虫服务器,由Mendable.ai开发,专为高级网页抓取设计。它整合了FireCrawl的网页抓取能力,通过MCP接口将强大的网络爬虫功能暴露给大型语言模型(LLM),如Claude、Grok、Cursor等,使智能体能够抓取网页、处理
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Midscene与Qwen-VL模式小试UI自动化
摘要:背景Midscene.js是一款由字节跳动Web Infra团队开发的开源、基于AI技术的UI自动化工具,其应用场景广泛且多样:1. 自动化测试功能测试:Midscene.js能够模拟用户操作,如点击按钮、输入文本等,对Web应用进行功能测试,确保应用在不同情况下都能稳定运行。冒烟测试:对于简单的站
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基于LLM的业务流程图评审
摘要:背景 产品经理绘制业务流程图,是梳理业务需求、明确业务逻辑、推动跨部门协作的核心工作之一。其核心是通过可视化方式,将复杂的业务场景拆解为清晰、有序的步骤,确保产品设计与实际业务目标对齐。以下是关键点解析:业务流程图的核心目的需求具象化:将抽象的业务需求转化为可落地的步骤(如“用户下单”需拆解为浏览商
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AI辅助招聘面试STAR法则生成面试题
摘要:背景STAR法则的应用 STAR法则常被用作面试官评估应聘者过去工作经历和能力的一种工具,能够帮助面试官系统地了解应聘者过去的工作经历,揭示他们面临挑战时的应对策略,以及所取得的工作成果。通过这一法则,面试官能够更全面地评估应聘者的专业能力和工作态度。应聘者也可以通过STAR法则来准备面试,提前梳理
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Code commit diff file文件LLM代码审查
摘要:Code Commit(代码提交)代码提交是软件开发过程中的一个重要环节,它标志着开发者将编写的代码更改正式提交到版本控制系统中。代码提交通常伴随着提交信息(commit message),该信息用于描述此次更改的目的、内容以及可能的影响。在代码审查过程中,审查者会仔细查看这些提交信息以及对应的代码
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通义灵码-实现开源项目分析
摘要:开始以下是我们使用VSCODE+TONGYI LINGMA插件实现开源项目分析,灰色字是我们提示词。我们用开源项目ThingsBorad测试。Qwen 2.5-Max 是阿里巴巴推出的一款超大规模的混合专家模型(Mixture of Experts, MoE)数据规模:Qwen 2.5-Max 基于
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DeepSeek针对招聘JD与候选人生成专有面试题
摘要:先上传JD招聘岗位描述上传候选人简历与工作经历另一个思路是直接询问 某个岗位行业技能要求上传候选人简历 生成面试问题候选人简历匹配度评分总结一、提升招聘效率与质量精准匹配:DeepSeek能够基于岗位描述,对候选人的简历进行深度解析,准确理解其教育背景、工作经验、技能特长等信息,并据此生成与岗位高度
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Ragflow v0.16部署实践
摘要:RAGFlow 部署方式基于 Docker 部署:前置条件:需要满足一定的硬件配置,如 CPU ≥ 4 核,RAM ≥ 16 GB,Disk ≥ 50 GB,同时安装 Docker ≥ 24.0.0 与 Docker Compose ≥ v2.26.1。操作步骤:首先克隆 RAGFlow 的仓库,进
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Ragflow应用小试牛刀
摘要:背景Ragflow(RAGFlow)是一款基于深度文档理解的开源检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)引擎。以下是对Ragflow的详细介绍:一、核心特性深度文档理解:Ragflow具备从复杂格式的非结构化数据中精准提取知识的能力,能够在海量数据中定位关
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Gemini 2.0 现已面向所有人开放
摘要:以下GOOGLE 原文BLOG翻译 0205发表 去年 12 月,我们通过发布 Gemini 2.0 Flash 的实验版本开启了“代理时代”——这是我们的高效工作模型,专为开发者设计,具有低延迟和增强性能。今年早些时候,我们在 Google AI Studio 中更新了 2.0 Flash Thi
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浙公网安备 33010602011771号