高高冷的博客

本文介绍了一个基于本地大模型的私人助手系统Screenpipe实践。该系统通过Screenpipe实时捕获屏幕数据（OCR、音频等），结合Ollama本地大模型和Node.js定时任务，实现了隐私安全的日常行为自动化分析。核心技术包括：Screenpipe的本地数据采集、Ollama的模型调用、以及Cron定时任务管理。项目已开源，当前存在数据噪音问题，未来计划优化模型选择并扩展自动化功能。

最近笔者在业务中遇到了Nginx轮训策略使用不当导致后端服务的压力增加，从而导致容器CPU资源不足，响应超时的问题；但由于对Nginx的了解仅限与作为反向代理使用，所以借用GPT工具整理了Nginx的作用以及请求转发机制，有些囫囵吞枣，因此本篇文章的很多内容都是GPT生成，如有错误，欢迎指正。

网络时代，系统通过网络请求调用另一个独立运行的服务以获取数据或执行特定操作的流程，就是网络调用。进程间通信等不涉及网络传输等调用不在讨论范围。