OpenClaw+优云智算Coding Plan：从灵感到成文，再到公众号发布的全流程AI自动化

1. 背景 在自媒体运营、技术分享和日常内容创作中，许多从业者面临碎片化、低效率和重复劳动的问题。从灵感闪现到文章发布，整个过程涉及多个步骤如构思、撰写、排版及上传等，需要频繁切换工具与手动调整格式，耗时费力且容易出错。 目前市面上的AI工具大多只能解决特定环节的问题，无法覆盖整个创作流程；而专业自动化平台要么操作复杂，要么成本高昂，难以普及使用。为此，我使用OpenClaw开源AI智能体（龙虾）和优云智算Coding Plan大模型服务搭建了一个流水线。通过OpenClaw的任务管理和工具调用能力，加上优云智算提供的稳定低价算力支持，实现了“灵感输入→文案生成→内容优化→公众号发布”的端到端全流程自动化，极大提高了效率，让创作者能够更加专注于创意本身。 2. AI大模型配置 优云智算Coding Plan是聚合了OpenAI、Claude、DeepSeek、智谱GLM、MiniMax等全球主流大模型的订阅式算力服务，兼容OpenAI API协议，支持Claude Code/Codex/OpenClaw等AI工具，能完美对接OpenClaw，为内容创作提供稳定的AI生成能力，本

Claude 快速接入 MiniMax AI大模型

文章目录 * 1 前言 * 2 Claude环境准备 * 2.1 安装 Claude * 2.2 常用命令 * 3 安装cc-switch * 3.1 CC Switch 是什么？ * 3.2 核心功能 * 3.3 工作原理 * 3.4 CC Switch vs 其他工具 * 3.5 快速上手CC Switch * 3.5.1 安装 CC Switch * 3.5.2 添加 MiniMax 配置 * 3.5.3

解密xxxxxl19d18–19：AI如何自动生成复杂代码结构

快速体验 1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net 2. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果 输入框内输入如下内容： 请基于xxxxxl19d18–19这类编码规范，创建一个Python项目框架，要求包含：1.自动生成符合该规范的类结构 2.实现基础CRUD功能 3.集成数据验证模块 4.添加日志记录功能 5.生成API文档框架。使用FastAPI作为后端框架，MongoDB作为数据库，确保代码符合PEP8规范。 最近在开发一个Python项目时，遇到了一个特殊的编码规范要求：xxxxxl19d18–19。这种命名方式看起来有点神秘，但其实它是一种特殊的代码标识规范，用于标识项目中的不同模块和功能。为了快速满足这个需求，我尝试使用了InsCode(快马)平台的AI辅助开发功能，结果让我非常惊喜。 1. 理解xxxxxl19d18–19规范

人工智能：自然语言处理在医疗领域的应用与实战

人工智能：自然语言处理在医疗领域的应用与实战 学习目标 💡 理解自然语言处理（NLP）在医疗领域的应用场景和重要性 💡 掌握医疗领域NLP应用的核心技术（如电子病历分析、医学文本分类、智能问答） 💡 学会使用前沿模型（如BERT、GPT-3）进行医疗文本分析 💡 理解医疗领域的特殊挑战（如数据隐私、多语言处理、专业术语） 💡 通过实战项目，开发一个电子病历分析应用 重点内容 * 医疗领域NLP应用的主要场景 * 核心技术（电子病历分析、医学文本分类、智能问答） * 前沿模型（BERT、GPT-3）在医疗领域的使用 * 医疗领域的特殊挑战 * 实战项目：电子病历分析应用开发 一、医疗领域NLP应用的主要场景 1.1 电子病历分析 1.1.1 电子病历分析的基本概念 电子病历分析是对电子病历中的文本内容进行分析和处理的过程。在医疗领域，电子病历分析的主要应用场景包括： * 病历摘要：自动生成病历摘要（如“患者基本信息”、“病情描述”

算力调度算法：基于AI的智能算力分配方法

算力调度算法：基于AI的智能算力分配方法 📚 本章学习目标：深入理解基于AI的智能算力分配方法的核心概念与实践方法，掌握关键技术要点，了解实际应用场景与最佳实践。本文属于《云原生、云边端一体化与算力基建：AI时代基础设施革命教程》云原生技术进阶篇（第二阶段）。 在上一章，我们学习了"边缘节点节能技术：算力与功耗的平衡策略"。本章，我们将深入探讨基于AI的智能算力分配方法，这是云原生与AI基础设施学习中非常重要的一环。 一、核心概念与背景 1.1 什么是基于AI的智能算力分配方法 💡 基本定义： 基于AI的智能算力分配方法是云原生与AI基础设施领域的核心知识点之一。掌握这项技能对于提升云原生架构设计能力和AI应用落地效果至关重要。 # 云原生基础命令示例# Docker容器操作docker run -d--name myapp nginx:latest dockerpsdocker logs myapp # Kubernetes基础操作 kubectl get pods -n default kubectl describe pod myapp-pod kubectl

医疗AI多智能体资源调度：用Python构建高性能MCU资源池

作者 | Allen_lyb 发布时间 | 2026年1月 标签 | #Python #异步编程 #医疗AI #资源调度 #系统架构 引言 最近在重构我们的医疗AI服务平台时，遇到了一个典型的多智能体资源争用问题。想象一下这样的场景： * 急诊风险预警智能体检测到患者可能发生脓毒症，需要立即调用GPU进行推理 * 同时，影像分析智能体正在处理一批CT扫描，也需要GPU资源 * 质控智能体要分析医嘱合规性，需要调用大语言模型接口 * 病历总结智能体正在为出院患者生成报告 所有智能体都在"抢"有限的GPU卡、模型并发槽位、API调用额度。如果让每个智能体自己管理资源抢占，结果就是： 1. 资源利用不均：有的GPU卡空闲，有的被排队挤爆 2. 优先级混乱：急诊任务可能被常规任务阻塞 3. 无法审计：谁占用了什么资源？为什么失败？说不清楚 这就是我们需要一个中央调度器的原因。在多方会议系统中，这类组件被称为MCU（多点控制单元）

AI提示词工程实战：MidJourney高效创作指南与避坑手册

快速体验 在开始今天关于 AI提示词工程实战：MidJourney高效创作指南与避坑手册 的探讨之前，我想先分享一个最近让我觉得很有意思的全栈技术挑战。 我们常说 AI 是未来，但作为开发者，如何将大模型（LLM）真正落地为一个低延迟、可交互的实时系统，而不仅仅是调个 API？ 这里有一个非常硬核的动手实验：基于火山引擎豆包大模型，从零搭建一个实时语音通话应用。它不是简单的问答，而是需要你亲手打通 ASR（语音识别）→ LLM（大脑思考）→ TTS（语音合成）的完整 WebSocket 链路。对于想要掌握 AI 原生应用架构的同学来说，这是个绝佳的练手项目。 从0到1构建生产级别应用，脱离Demo，点击打开 从0打造个人豆包实时通话AI动手实验 AI提示词工程实战：MidJourney高效创作指南与避坑手册 背景痛点：为什么你的提示词总是不理想？ 每次输入一堆描述词，结果生成的图片却和想象相差甚远？这可能是大多数MidJourney新手都会遇到的困扰。经过多次实践，我发现提示词设计效率低下主要源于几个常见问题： * 描述过于笼统：比如"

VSCode + Copilot 保姆级 AI 编程实战教程，免费用 Claude，夯爆了！

从安装到实战，手把手教你用 VSCode + GitHub Copilot 进行 AI 编程 你好，我是程序员鱼皮。 AI 编程工具现在是真的百花齐放，Cursor、Claude Code、OpenCode、…… 每隔一段时间就冒出来一个新选手。 之前我一直沉迷于 Cursor 和 Claude Code，直到最近做新项目时认真体验了一把 GitHub Copilot， 才发现这玩意儿真夯啊！ 先简单介绍一下主角。VSCode 是微软出品的全球最流行的代码编辑器，装机量破亿；GitHub Copilot 则是 GitHub 官方出品的 AI 编程助手插件，直接安装在 VSCode 中使用。 个人体验下来，相比其他 AI 编程工具有 4 大优势： 1. 支持最新 AI 大模型，

从敏捷到生成式：AIGC如何改变软件测试的全流程

过去二十年，软件测试经历了两次重要范式变迁。 第一次是 瀑布式测试 → 敏捷测试。 第二次是 人工驱动测试 → 自动化测试。 而今天，随着生成式人工智能（AIGC）的兴起，软件测试正在经历第三次重大转型： 从“敏捷测试”走向“生成式测试（Generative Testing）”。 这种变化不仅仅是工具升级，而是测试方法论、测试流程和测试角色的全面重构。 本文将从工程实践的角度，系统分析 AIGC 如何重塑软件测试全流程，并给出可以落地的技术路径。 一、软件测试范式的三次演进 软件测试的发展基本可以分为三个阶段。 阶段核心特点主要问题瀑布测试测试在开发后期进行反馈周期长敏捷测试测试融入开发迭代人工成本高生成式测试AI参与测试设计与执行方法论正在形成 敏捷测试思想来自 Agile Testing: A Practical Guide for Testers and Agile Teams 以及 Continuous Delivery 提出的持续交付理念。 其核心思想包括： * 测试左移（Shift Left）

对比测试：Fun-ASR与Whisper语音识别效果与速度差异

对比测试：Fun-ASR与Whisper语音识别效果与速度差异 在企业办公场景中，每天都有成百上千小时的会议录音、客服通话和培训音频亟待处理。如何高效地将这些声音“翻译”成可搜索、可分析的文字？这不仅是效率问题，更是数据资产化的核心环节。过去几年，语音识别技术突飞猛进，尤其是OpenAI推出的Whisper系列模型，一度被视为行业标杆。然而，在真实中文语境下——口音多样、术语密集、环境嘈杂——通用型模型的表现往往不尽如人意。 正是在这种背景下，钉钉联合通义实验室推出的Fun-ASR逐渐进入开发者视野。它不追求“支持99种语言”的广度，而是聚焦于一件事：把中文说得更准、转得更快、用得更稳。更重要的是，它不是一段代码或一个API，而是一整套可以本地运行、开箱即用的语音识别系统，自带Web界面、热词增强、批量处理和历史管理功能。对于需要私有化部署、保障数据安全的企业来说，这种设计思路显然更具现实意义。 那么，当Fun-ASR真正面对Whisper时，差距究竟在哪里？是精度更高，还是速度快到质变？又或者只是“本地可用”这一点就足以决定胜负？ 我们不妨从一次真实的批量转写任务说起。 假

在VSCode中通过Copilot链接Figma直接生成完整产品

为了快速开发的需要，开发的范式也开始进行快速迭代调整。可以变为使用Figma (特别是他的Make产品，可以提示指导AI直接生成完整的产品原型)生成原型，然后通过设置Figma的MCP, 在开发工具（本文是在VS Code中使用Copilot）链接Figma， 直接快速的生成Figma上的整套产品原型代码（对模型有要求，还是推荐Gemini-Flash, Claude Sonnet之上的模型），尽量一次到位。 详细步骤记录如下，减少大家踩坑。 1. 获取Figma的API Token 在Figma的左上角用户处点击设置(Settings)，然后在安全Security下Personal Access Tokens下面生成token所用（注意根据自身要求设置权限，建议read都选上），注意token的最长有效期为90天。 2. 在VS Code Copilot中设置对应的MCP配置 首先确保MCP发现的功能是开着的，在VS Code中打开设置(Ctrl+,或者Cmd+,), 输入chat.mcp确认Discovery是Enabled. 在extentions中输入@mc

AI 编程工具选型：Copilot、Cursor、Codex 核心差异

【如文章引起大家共鸣，请“点赞”以及“转发”，以支持继续创作，谢谢大家！】 朋友们大家好！今天咱们不聊那些虚头巴脑的，直接来点实在的——AI编程工具选型，Copilot、Cursor、Codex这仨到底咋选？别急，我这就用最接地气的方式，给你唠唠它们的“脾气秉性”，保证你听完就能上手挑！ 先说Copilot，这哥们儿可是“代码补全界的扛把子”！它就像你身边的“代码小秘书”，你敲代码时，它就在旁边默默观察，你刚敲个“for”，它立马给你补上“(int i=0;i<n;i++)”，那叫一个快！而且，它还支持多IDE，VS Code、JetBrains啥的，都能无缝对接。不过呢，Copilot也有个“小毛病”，就是它更擅长“补全”，对于复杂的代码重构或者项目级理解，就有点力不从心了。