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这两年,大模型几乎成了每个技术人、内容创作者的标配工具: 写代码、查资料、做总结、当助手,几乎无所不能。

国内外的社交平台上,无论你是否关注 AI,最近大概率都刷到过 ClawdBot / OpenClaw。短短几天时间,这个项目在 GitHub 上已经斩获了 13 万 + Star,堪称现象级开源项目。

在上一篇文章 《Obsidian 使用指南:从零开始搭建你的个人知识库》 中,我们介绍了 Obsidian 的基础使用方式: 如何用 Markdown 记录知识、用双链组织思路、逐步搭建属于自己的知识体系。

我并不认为 Obsidian 是一款使用门槛很高的软件。事实上,只使用 Obsidian 自带的核心功能,就已经可以非常高效地管理我们的笔记与知识。

在使用 LangChain 开发大模型应用时,我们经常会遇到这样的场景:

在上一篇《Claude Code × 智谱 BigModel 实战集成指南》中,我们已经完成了一次完整的项目实战。项目可以正常运行,但在后续代码 Review 时,一个问题逐渐暴露出来:

本文记录一次 Claude Code + 智谱 BigModel(GLM Coding 套餐) 的完整体验,从 CLI 安装、IDE 集成,到使用 Claude Code 零手写代码 搭建一个可运行的 AI 后端工程,并对整体体验做一个总结。
一个看似简单的问题,最后却发现:你改的方向,从一开始就是错的。

在最近的项目维护中,我新增了一个域名 bugfix.wiki,计划将其解析到现有的网站上,与之前使用的 bugshare.cn 一样,通过 Nginx 实现完整的 HTTP/HTTPS 跳转逻辑。

周五临近下班,原本打算摸摸鱼,结果产品经理来个新需求。领导觉得 AI 服务器报价太贵,想先做个“低成本替代方案”来演示一下分析效果。于是,需求会议就开了。其中有一块功能是 “检索内容高亮显示并展示匹配度”,产品经理说这可以考虑用 Elasticsearch 实

🚀️ 嘿嘿,最近在 IDEA 的设置里发现了个小惊喜——JetBrains 悄咪咪上架了两款新主题(目前还是 Beta 版),按江湖规矩,粉丝优先尝鲜,直接上图!

📝 故事开端:老 Mac 的重生之旅(与百度网盘的“爱恨情仇”)