用 Playwright 和 Gemini 构建最小 WebMCP Agent WebMCP 让网页可以向 AI Agent 暴露可调用的工具。这个想法听起来很直接,直到你想用 Chrome 扩展之外更强的模型来测试 WebMCP 工具。 之前我构建了一个 小型解谜游戏 ,
本地微调 Gemma 模型:gemma-trainer 完整指南 还记得五月我介绍 gemma-skills 仓库的那篇文章吗?看到很多人用它来优化工作流真的很欣慰。
OfficeCLI 是全球首个、也是最好的专为 AI 智能体设计的 Office 套件。 让任何 AI 智能体完全掌控 Word、Excel 和 PowerPoint——只需一行代码。 开源免费。单一可执行文件。无需安装 Office。零依赖。全平台运行。
如何教会一个小型 LLM 丢弃 68% 的 RAG 上下文 Kapa.ai 是一个基于 RAG(检索增强生成)的技术文档问答系统。
语言模型中的全局工作空间 当你阅读这句话时,大脑中的神经回路正在调整你的姿势、控制你的呼吸,并将屏幕上的线条和曲线转化为可识别的文字。这些处理过程大部分对你来说是隐形的。但大脑中发生的某些活动你确实有访问权限——比如脑海中浮现的图像,或者你关于去哪里购物的深思熟虑的计划。
如果你是一个按钮,你只有一个任务 在我最近那篇大型交互式文章中,我一直(现在仍然)担心的一件事是:通过展示所有这些经典的桌面端示例,整篇文章可能会显得过时,仿佛只属于一个逝去的时代。 然而,它所揭示的挑战却是普适的。以下是我刚刚留意到的一个例子。
知识不应被关在笼子里:当 RAG 遇上 Markdown 在过去几年的大部分时间里,让 AI 系统拥有知识意味着搭建基础设施。 你希望你的 Agent 了解关于你的业务、数据、决策的信息。于是你拿出了标准方案:切分文档、选一个 Embedding 模型、搭一个向量数据库、调优召回、用 SDK 封装。
是时候学习 SQL 了:ORM 教会我的那些事 我得出了一个结论:对我来说,ORM 的弊大于利。简而言之,它们可以用来很好地辅助在程序中使用 SQL,但不应取代 SQL。 先交代一些背景:过去 30 个月里,我一直在与需要对接 Postgres(以及一定程度上的 SQLite)的代码打交道。
FreeBSD 吃掉了我的内存! 上个月我发了一篇关于 将网站服务器从旧版 Ubuntu 迁移到 FreeBSD 的经历 。
Soatok 非正式威胁建模指南 在经历了关于 混合后量子密码学 (Hybrid Post-Quantum Cryptography)的漫长而令人疲惫的对话、一些随机混蛋试图用端点攻击来对端到端加密消息应用玩"抓到你了"的把戏、以及愚蠢政客推行更多"年龄验证"狗屁规定引发的论坛讨论之后,我清楚地意识