「龙虾」爆火：OpenClaw的崛起与狂欢 OpenClaw生态系统 能力扩展 部署方式 部署方式 部署方式 OpenClaw核心 ClawHub技能商店 百度App一键调用 DuClaw零部署服务 红手指Operator移动端 财经分析 新闻推送 股票分析 全网比价 5000万tokens免费 网页端直接使用 跨App操作 打车、外卖等 腾讯 QClaw WorkBuddy 腾讯云Lighthouse 智能体开发平台ADP 3月12日，百度在安卓端上线「红手指Operator」应用，标志着全球首款手机「龙虾」应用正式诞生。这款结合了自研移动端AI Agent能力的应用，可实现打车、外卖订餐等跨App交互操作，一经推出便引爆下载热潮，甚至导致系统后台资源出现紧缺。百度智能云迅速回应称，正全速调配资源扩容，全力保障用户体验。 OpenClaw，这个昵称为「龙虾」的个人AI智能体助手，在短短3周内GitHub Star数突破19万，比当年DeepSeek的增长速度还要迅猛。
作为一名天天和代码打交道的开发者，你一定没少用 Claude Code、Codex 或 Gemini CLI 这些 AI 编码助手。它们确实能让你效率飞起，但有一个问题，简直让人抓狂——配置管理。 想象一下这个场景：你在 A 项目用 Anthropic 官方接口，B 项目用代理中转，C 项目想试试某家“神秘”供应商……于是你开始了“手艺人”日常：打开 settings.json，小心翼翼地改 BASE_URL，粘贴新的 API_KEY，生怕一个多余的空格让整个 CLI 崩掉。 烦不烦？太烦了！ 今天，我就来给你安利一个能让你彻底告别手动配置的“神器”——CC-Switch。它就像 AI
AI生成HTML原型导入Axure全攻略！（2026年最新实用版） 2026年，AI生成高保真HTML原型已经非常成熟（v0.dev、bolt.new、Cursor、Replit Agent、Gamma等工具一键出现代UI页面），但Axure RP作为交互逻辑王者，很多人还是想把AI生成的HTML“搬”到Axure里继续加交互、变量、条件逻辑、动态面板等。 残酷现实先说在前：Axure 无法直接导入HTML文件（官方不支持逆向解析）。目前最成熟、效率最高的路径是**“HTML → Figma → Axure”** 三步桥接法，基于社区验证的插件链路（html.to.design + Axure Figma插件），成功率95%以上，适合中大型原型迁移。 为什么这条路最靠谱？（其他方案对比） 方法成功率工作量保真度（布局+样式）交互保留推荐指数备注HTML → Figma → Axure（插件法）★★★★★中等★★★★★无（
随着开源大模型的爆发式增长，2026 年在本地与服务端部署 AI 大模型已成为开发者的核心技能。本文将从本地运行、API 服务化、Docker 容器封装三个维度，给出完整的生产级部署方案。 一、整体架构概览 开发调试 团队协作 生产交付 模型选择与下载 部署方式 本地直接运行 API 服务化 Docker 容器封装 llama.cpp / vLLM / Ollama FastAPI + vLLM / TGI Dockerfile + docker-compose 性能调优 监控与运维 二、模型选型与技术栈（2026 主流方案） 维度推荐方案适用场景本地推理llama.cpp / Ollama个人开发、低资源环境GPU 推理vLLM / TGI高并发、低延迟API 框架FastAPI轻量、高性能容器化Docker + NVIDIA Container Toolkit标准化部署编排docker-compose
如何给小智 AI 绑定设备及解绑设备 文章目录 * 如何给小智 AI 绑定设备及解绑设备 * 前言 * 1、绑定设备 * 2、解绑设备 * 2.1 能正常登录后台 * 2.2 不能登录后台 前言 当手上绑定了比较多的小智设备或发现设备已被别人绑定，又无法联系上对方，也不知道是谁给设备绑定了，则可以通过邮箱的方法流程去处理解绑。这个是小智AI官方提供的一个很好的解决办法。 前提：是这个小智AI产品是可以输出LOG信息的，如果无法输出就无法用这个方法了 1、绑定设备 绑定设备方法可查看往期发的文章第5章内容，参考里面的步骤即可，非常详细了的，这里就不重复编写了。点我即可跳转查看哦！！！ 2、解绑设备 如果解除了该设备的绑定，那么以前的配置及历史对话等记录将会被清除，再次绑定又会是一个新设备了。 2.1 能正常登录后台 第一步： 手机或电脑浏览器输入网址登录小智后台：https://xiaozhi.me/ 第二步： 登录进去之后，找到对应的设备，
第一部分：认知篇 —— 什么是 OpenClaw？ 1.1 定义与定位 OpenClaw（原名 Clawdbot / Moltbot）是一个本地优先、隐私至上、多渠道集成的自托管 AI 助手平台。它标志着人工智能从“对话式交互”迈入“自主行动”的第三阶段。 通俗理解： 传统 AI（如网页版 ChatGPT）：你问一句，它答一句，像个顾问。 OpenClaw：你给它一个目标（如“帮我整理本月财报并发送给团队”），它能自己规划步骤、搜索数据、处理文件、发送邮件，像个员工。 1.2 核心架构：App、Gateway 与 CLI 要玩转 OpenClaw，必须理解它的三个核心组件： Gateway（网关）
最近在做一个企业办公 Agent 项目，过程中花了不少时间研究 Agent 的推理架构该怎么选。市面上最主流的两种模式——ReAct 和 Plan-and-Execute——看起来都能用，但深入了解后我发现它们的设计哲学完全不同，适用场景也差异很大。 一、先说一个最基本的问题：Agent 为什么需要"推理"？ LLM 本身就能回答问题，为什么还要给它加推理框架？ 因为 LLM 只会"说"，不会"做"。当用户说"帮我创建一个明天截止的任务"，LLM 可以生成一段漂亮的文字描述应该怎么做，但它没有手去操作数据库。Tool（或者叫 Skill）就是给 LLM 装上了手脚——它可以调用接口、查询数据、执行操作。 但问题来了：
copilot的AI代码提示的确挺好用，但在自己刷题或编写练习代码时使用有点不太合适。下面介绍如何关闭VS的copilot的AI代码提示功能: 随便打开一个项目，界面右上角有一个copilot按钮，如下图: 点击->设置->启用copilot完成(关闭它)即可。
LLaMA衍生模型指的是基于Meta发布的LLaMA基础模型，通过微调、优化或扩展而产生的各类变体模型。就像LLaMA是一个强大的“通用大脑”，而衍生模型则是针对不同语言、不同任务、不同应用场景进行“专业培训”后的“专家”。根据衍生方式的不同，可以分为两大类：LLaMA衍生模型、官方演进版本 一、官方演进版本 LLaMA系列本身就在持续演进，每一代都是前一代的“官方衍生版”： 版本核心升级技术亮点LLaMA 1开源奠基13B参数超越GPT-3，验证“小模型+大数据”路线LLaMA 2可商用、GQA上下文翻倍至4K，引入分组查询注意力，70B版本逼近GPT-3.5LLaMA 315T数据、128K上下文405B旗舰版性能比肩GPT-4，代码占比提升至25%LLaMA 4MoE稀疏架构、多模态17B激活参数达400B总参数效果，原生支持图像/视频理解，1000万上下文窗口 二、社区微调衍生模型 Alpaca（斯坦福）：LLaMA衍生模型的“鼻祖”。斯坦福团队用52K条指令数据对7B LLaMA进行微调，仅花费不到600美元就训练出媲美GPT-3.5的对话模型。
一、说明 OAI Compatible Provider for Copilot 的作用是：把 Copilot/Copilot Chat 发出的“类似 OpenAI API 的请求”，转发到指定的 OpenAI-Compatible 服务端（例如 ModelScope 推理网关、自建的兼容网关等）。 ⚠️ Warning 登录 GitHub Copilot 的账号一定要是非组织方式开通 pro 会员的，不然无法管理模型。 推荐直接用免费的free账号登录即可。 二、插件安装 在 VS Code 扩展市场安装并启用： * GitHub Copilot * GitHub Copilot Chat * OAI Compatible Provider for Copilot （johnny-zhao.
解决 VsCode 远程 Copilot 调用 Claude Agent 提示“无效请求”问题 当在 VsCode 中通过远程 Copilot 调用 Claude Agent 时，若出现“无效请求”错误提示，通常与参数配置错误有关。以下方法可帮助排查和修正问题。 检查 API 密钥配置 确保 Claude Agent 的 API 密钥已正确配置在 VsCode 设置中。打开 VsCode 的设置文件（settings.json），验证以下参数是否完整： "claude.apiKey": "your_api_key_here"
Ollama下载模型太慢？试试国内HuggingFace镜像+LLama-Factory组合 在本地跑一个大模型，第一步不是写代码、调参数，而是——等它下载完。 这听起来有点荒诞，却是许多中国开发者的真实日常。当你兴致勃勃地打开终端，输入 ollama run llama3:8b，满心期待地准备开启微调之旅时，现实却给你泼了一盆冷水：进度条纹丝不动，网络连接频繁中断，几个小时过去连基础权重都没拉下来。 问题出在哪？根源就在于——Ollama 默认从 HuggingFace 官方仓库拉取模型，而这个服务器远在海外。对于国内用户来说，这无异于“越洋取经”，不仅速度慢如龟爬，还常因网络波动导致失败重试，白白浪费时间和算力资源。 但其实，我们完全不必硬扛这条路。真正聪明的做法是：绕开公网瓶颈，借助国内镜像高速获取模型 + 使用 LLama-Factory 实现低门槛、高效率的本地微调。这套组合拳不仅能让你把“等待下载”的时间省下来喝杯咖啡，还能让7B甚至13B级别的模型在一张消费级显卡上顺利训练起来。 镜像加速：别再用裸连 HuggingFace