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当沉香之乡遇上 Seed-2.1-pro:我用 AI 给村子做了一个数字门面
掘金
当沉香之乡遇上 Seed-2.1-pro:我用 AI 给村子做了一个数字门面 前段实践我在抖音上发过一条视频,内容很简单:免费用 AI 帮 100 个人解决需求。实操记录!
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HTTP 缓存是浏览器、代理服务器、CDN 等根据 HTTP 响应头,把资源副本保存下来,后续请求尽量复用,从而减少网络请求、加快加载、降低服务器压力
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引子:只有 4 个源文件的项目,讲的是什么 DeepAgents 这个目录很小,源文件只有三个,加一个工作区目录: 文件 作用 src/middleware-test.mjs 三个自定义中间件:日志与
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LangGraph 本质是一个有状态的 Python 应用,部署的核心矛盾是:HTTP 是无状态的,但图是有状态的。所以部署方案怎么选,取决于你愿不愿意自己管"状态"。 路径 1:LangServe
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先说结论:LangGraph 的并行不是"魔法",它依赖两个前提——节点之间无数据依赖 + 调用异步接口(ainvoke/astream) 。满足这两点,框架会自动把无依赖的节点放进同一个 Super
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最近我在折腾一个叫 Toonflow 的东西。 简单说,它是一个本地跑的 AI 媒体生成工作台 —— 你可以把各种图片、视频、音频模型接进来,像搭积木一样拼自己的创作流水线。 问题是,Toonflow
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你写下的 Activity、Fragment、定时器、下载任务,在 Android 眼里都不是"你的资产",而是"系统随时可以回收的内存"。用户切到后台接个电话,你的进程可能被干掉;屏幕一转,Acti
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LangGraph 一次用户提问会分成多个超步,model 与 tools 交替循环执行;reducer 追加消息、只增不减,每超步落检查点;模型依据工具返回动态决定后续调用,上下文会持续膨胀。
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承接上篇运行时拆解:这套 Electron-on-鸿蒙应用在真机上怎么调试、怎么自动化?三板斧——主进程 inspector、uitest、hilog 探测,外加一个「为什么 Playwright 驱
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最近,我和同学一起组队参加了 NVIDIA DGX Spark 黑客松,做了一款名叫 Paper Tree 的桌面论文阅读工具。它可以帮助读者从论文中的一个概念或引用出发,查找相关文献,并把后续阅读形
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AI 已经能显著缩短代码生产周期,但软件交付真正变慢的环节,正在从“写代码”转向“缺陷可靠闭环”。一个面向缺陷修复的 AutoDebug Agent,不能只停留在能分析、能解释、能生成报告,而要进入真
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对话历史是载体,记忆是资产。分水岭不在「存了什么」,而在写入前是否判定(四问)、写入后是否治理(五类冲突、压缩去重、可过期可删除)。
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