AI 资讯

把 Ollama 装到 Linux VPS 上，就能拥有一台随时可用的自建大模型服务。本文从 VPS 规格倒推讲起，覆盖内存与 CPU/GPU 的取舍、安装与 systemd 常驻、模型拉取与 API 调用、Open WebUI 浏览器界面，以及和 Claude Code、Codex 这类开发工具串联的完整流程，并给出可直接复制的命令与一个端到端示例。

用 Claude Code 等编码代理开发应用时，界面风格很容易越写越散：字号不统一、按钮样式各异、下拉与浮层各写一套。本文说明如何把 UI 元素收敛到一个集中目录，通过分步重构、前后对比报告、独立复查代理与代码评审规则，让代理始终复用既有组件，从而减少返工、保持界面整洁专业。

不少人都开始用 AI 办公了 写文案、改邮件、总结资料，确实方便。但用过不少 AI 工具，要么聊一句动一下，要么要求电脑一直开着挂机，一旦休眠就中断。

把「开口慢、句中停顿多」这类口语问题变成可测量的数字：用 Web Audio API 的 AnalyserNode 在浏览器本地做静音检测，算出首次发话延迟与停顿帧占比，再配合一套按认知负荷分层的训练顺序。本文给出完整的检测类实现、参数含义、指标口径与一个可跑通的最小示例。

GPT Images 2.5 终于上线了。 性能提升了很多，还新增了 Sketch、模板、图片评论和提示词分享功能，于是全网又开始了研究GPT Images 2.5 新玩法。

AI 编程助手在项目变大后变慢，往往不是模型退化，而是每次改动前要读的东西变多了。这篇教程把「一个 Issue 需要 AI 读懂的信息量」称为 IRV，讲清它为什么会膨胀，并给出三条可落地的整理手法、一份 Issue 收尾检查清单，以及一段可以直接交给 AI 代理的指令模板。

LangChain 的智能体（Agent）机制让大模型能够调用外部工具，完成查资料、算数、读数据库这类光靠语言无法闭环的任务。本文从 Tool 定义讲起，逐步搭建 AgentExecutor，拆解 ReAct 的思考—行动—观察循环，并给出文件读写、数据库查询等自定义工具与安全、成本控制的实践要点。

Agent Skills 把「这类任务该怎么做」写成外部文件 SKILL.md，让模型先看清单、再按需读取全文，回答后还能回头审查并更新这份手顺。本文用 Python 与 OpenAI API 搭一套最小实现，覆盖 skills_list / skill_view / skill_manage 三个部件，以及 create、patch、update 三种写入方式，并演示跨进程复用与回答后 Review 的完整闭环。

面向 React 与 Next.js 开发者的实操教程：用 Vercel AI SDK 处理模型流式输出与工具调用，用 shadcn/ui 搭建消息列表、输入框与滚动区域，从零跑通一个可流式渲染、可扩展的聊天界面。

把 AI 用在求职的每个环节：从口述经历、提炼简历，到按 JD 定向改写、生成模拟面试题，再到甄别猎头与可疑职位。本文给出可复用的三步简历法、三步面试准备法，以及投递过程中需要留意的坑。

最近模型一直出个不停，大家都在说自己很强。 排行榜上规规矩矩的列出了各种方向的任务的排名，但是我们大多时候使用起来跟排行榜上的排名一点都不相符，排...

OpenCode Go 只提供模型 API，界面需要自己接。这篇教程整理从 API Key 到 OpenCode CLI、Codex、Claude Code 三条接入路径的配置方法，并说明模型 ID 的写法、用量上限与费用该怎么看。

友友们，最近刷到不少 AI 种草带货视频，确实有点心动。 模特穿着衣服逛街、喝咖啡，拍得跟真人探店、日常穿搭似的。互动数据还非常好。

LangGraph 把智能体的执行流程建模成有向图，用 State、Node、Edge、Reducer 四个概念把分支、循环、并行和人工审批都变成可读的代码。本教程从安装配置讲起，逐步覆盖条件路由、并行聚合、动态扇出、自修正循环与 ReAct 工具调用，并给出可直接运行的完整示例。

两个请求同时通过余额检查，各自扣掉同一份额度——这就是竞态条件。本文用一个 Django 积分系统复现这个 bug，再用数据库事务与行级锁把它修好，并测试两个请求争抢最后一分额度时会发生什么。

手顺书验证结束后，对照录像逐条回填修订往往比验证本身还费时。本文介绍如何在 Microsoft 365 Copilot 上搭建一个智能体，让它读取会议录像与既有 Excel 手顺书，抽取差异、列出修订候选、经人工确认后只改写目标单元格，并输出带高亮标记的 Excel。

用 Lovable 把想法变成可运行的 Web 应用很快，但生成出来的只是起点而不是成品。这篇教程讲清如何写出边界明确的提示词、避免把密钥和隐私数据塞进对话、分别验证身份认证与权限控制、在前后端双重校验输入，并在分享应用之前完成一轮可落地的自查。

这几天 GPT-6 Astra 发布后大家都在讨论一个事，在实现 AGI 方面 GPT-6 Astra 是否已经赢太多？ 我刷到黄仁勋说 AGI 确实因为 GPT-6 Astra 而到来了。

下载本地大模型时，文件名往往是一长串字母数字组合，例如 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-gguf-q2ks-mixed-AutoRound。这串字符其实是一份压缩成一行规格表：参数量、是否 MoE、每 token 激活多少参数、是否指令微调、量化位宽、量化方案与文件格式都写在里面。本文逐段拆解这些字段的含义，并给出对照表与完整示例。

浏览器 Gamepad API 只有四个属性和一个函数，却藏着几个不写在规范里的坑：必须逐帧轮询、快照不会自动更新、轴在静止前一律上报 0、pad.id 在 Windows 上认不出硬件。本文讲清这些行为背后的机制，并给出一套区分「硬件漂移」和「人手扶着摇杆」的判定方法。

AI 搜索正在成为新的流量入口，但品牌在 ChatGPT、Perplexity、Gemini 等平台中被提及、被引用、被点击的情况，往往是一笔糊涂账。本教程把「AI 可见度」拆成三个独立问题，给出免费追踪、自动化工作流和付费工具三条路径，并说明各自的适用场景与已知限制。

AEO（Answer Engine Optimization，答案引擎优化）关注的是当顾客向 ChatGPT、Perplexity、Gemini 或 Google AI 概览提问时，你的品牌会不会被提到。本文给出一套不依赖付费工具的四层框架：梳理真实提问、手工记录 AI 回答、定位信息缺口、把追踪结果转成每周行动清单，并说明什么阶段才值得买工具。

开学季一到，研究生们又开始和文献、综述、统计数据贴身肉搏了！谁不想让AI帮忙分担点活呢？可真去技能市场搜一圈，'文献管理''数据分析'一搜一大把，下载量...

数据表、仪表盘、信息统计、业务系统，以后都可以交给 AI 了。 前段时间，受邀参加了 WPS 多维表格的线下媒体沟通会，看到完全不同的玩法：我们输入一句话，...