<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[iFlow_AI的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; iFlow_AI]]></copyright><item><title><![CDATA[知识管理实践：带领 AI 一起进入心流状态]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/162070003</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/162070003</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Wed, 17 Jun 2026 15:27:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[知识管理实践：带领 AI 一起进入心流状态这两年，对话类 AI 工具层出不穷，几乎成了模型厂商的试金石。还在“心流 1.0”的问答研究时期，我就有一个比较笨拙的习惯：每次开启新任务前，要找到类似任务对应的历史记录继续对话，期望能省去重述语境的时间，快速获取到这次任务的答案。不过用不了多久，它的记忆就开始混乱，内容质量也会大不如前。这是上下文规则决定的。在不断堆叠的对话里，LLM 难免产生误解——没有特意强调的关键点被裁剪，无关紧要的细节却被牢记，然后在偏离本意的路上越跑越远。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[双榜认证，iFlow-Researcher 登顶 DeepResearch-Bench-II，拒绝“幻觉式科普”]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/161396434</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/161396434</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Mon, 25 May 2026 17:14:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[大模型回答一个问题很容易，但完成一项很难。过去两年，Chatbot 类产品完成了“对话可用性”的验证：写摘要、改文案、做翻译都已成熟。但一旦进入这类场景，短板就会暴露出来：输入混乱：用户请求模糊、源信息格式杂乱；证据分散：单一信源站不住脚，需要多方举证；链条过长：任何一个环节出错就会污染全局；产出严格：最终产物对结构、引用和格式的规范性要求极高生成结果可能读起来通顺，却经不起细究——引用对不上、逻辑接不上、数据与结论无关联。这不是模型不够聪明，而是“单轮对话”这个范式本身无法承载复杂研究。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[构建自动化专属Paper库：用 Happy-Notes + iFlow-search-skill 搭建阅读写作流水线]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/161008411</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/161008411</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Tue, 12 May 2026 11:10:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[Happy-Notes 负责知识管理，iFlow-Fearch-Skill 负责信息获取，两者的组合足以覆盖学术研究中最耗时的文献处理环节，替你完成检索、下载、索引和综述，把时间留给真正重要的思考。心流·搜索 API（iFlow-Search-Skill）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[iFlow CLI 停止维护公告：落幕亦是序章]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/159249197</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/159249197</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Fri, 20 Mar 2026 10:00:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[将iFlow CLI装进u盘，即插即用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/157472056</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/157472056</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Thu, 29 Jan 2026 11:13:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[本项目旨在创建一个基于 USB 存储设备的 iFlow CLI 便携运行环境。通过将 Node.js 运行时和 iFlow 依赖包完全封装在 U 盘中，实现“即插即用”。参考上文大佬的开发思路，开发一个Mac版随身iFlow CLI，无需在电脑上安装任何环境，且不污染主机的系统环境。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用前必看！iFlow Python SDK - 文件系统使用指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/157472691</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/157472691</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Thu, 29 Jan 2026 11:13:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[import oscwd=project_dir, # iFlow 的工作目录file_allowed_dirs=[project_dir], # ⚠️ 必须包含 cwd⚠️重要提示：如果cwd与当前 Python 工作目录不同，必须在中明确包含cwd，否则会导致权限错误。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【开发必看】让 AI 写出生产级代码：阿里妈妈效果广告引擎AI Coding实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/157473969</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/157473969</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Wed, 28 Jan 2026 17:27:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[随着大模型技术的迅猛发展，AI Coding 已成为提升研发效率的关键手段。然而，在大型、复杂的生产系统中，直接使用通用 AI 编程模型往往陷入 "能用但不好用，可用但不可信" 的困境：通用 AI 编程模型在单点、明确的任务（如函数补全、单元测试生成、简单逻辑实现）上表现尚可，但在复杂系统的开发中难以胜任目前主流实践仍停留在 "vibe coding" 阶段——开发者凭直觉编写提示词，再通过人工整合与验证结果，效率与可靠性均受限。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[iFlow CLI实战：通过hooks增加提醒（Mac版）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/157214222</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/157214222</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Wed, 21 Jan 2026 14:47:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[作者：@JAX。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用iFlow CLI通过hook添加任务完成通知（定制你的个性化通知） Windows版]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/157214484</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/157214484</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Wed, 21 Jan 2026 14:47:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[之前看过大佬分享的添加hook发送通知的教程，奈何要么是Mac环境的，要么执行sh脚本在我这里一直无法执行触发，今天试了下，通过第三方的BurnToastNotification，执行python脚本的方式可以触发了，定制一个属于你的iflow弹出通知。好处是安装简单，一行命令即可安装成功定制化强，可以定制你的通知的标题，内容，属性文字，图标，声音，甚至是添加延迟提醒等交互操作。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用iFlow CLI自建 Command/ollama 调用云端模型和本地模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156981887</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156981887</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Thu, 15 Jan 2026 11:30:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[作者：@Enfj小太阳。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用iFlow CLI创建自定义Command：网页文章下载与翻译工具]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156949399</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156949399</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Thu, 15 Jan 2026 11:30:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过iFlow CLI，我们成功实现了一个功能完整的网页文章下载和翻译工具。低代码开发：通过自然语言即可创建实用工具AI集成：充分利用平台内置AI能力扩展性：Command机制支持功能持续迭代实用性：解决了实际工作中的痛点问题这个工具不仅提高了个人工作效率，也为类似需求提供了可复制的解决方案。随着iFlow平台的不断发展，相信会有更多创新的应用场景涌现。欢迎大家一同交流，探索AGI。pandoc。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大模型最难的AI Infra，用Vibe Coding搞定]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156712480</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156712480</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Thu, 08 Jan 2026 17:22:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文是 ROCK & ROLL 团队使用 iFlow CLI 在开源框架实践中的探索成果，后续相关功能将持续迭代并陆续发布。ROCK & ROLL 由阿里巴巴未来生活实验室与智能引擎团队联合打造，致力于开拓强化学习（RL）的未来，探索面向未来的创新生活方式。ROLL 是灵活高效的 Agentic RL 训练框架，支持从十亿到千亿参数大模型的优化训练；ROCK 是易用、可扩展的沙箱环境管理器，可在分钟级拉起海量环境。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[iFlow-ROME模型正式发布上线iFlow CLI]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156726696</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156726696</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Thu, 08 Jan 2026 17:22:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[此外，考虑到数据本身的特性和一些极端案例，IPA在序列回退的基础上又提出了并行初始化（Parallelized Initialization）方法，使模型可以同时从参考轨迹的多个初始化点开始重采样，并且引入了对参考交互块的模仿学习，大大加速了训练的效率。类似GSPO在序列级别的重要性采样计算方式，在每个交互块内部计算所有token上的训练分布的概率和采样分布的概率的比值，用这些概率比值的几何平均值来衡量交互块级别的采样概率差异，这样可以减弱异常token的影响并避免极端比值的出现。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[iFlow CLI + ACK MCP Server：让 ACK 容器运维进入对话时代]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156449169</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156449169</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Wed, 31 Dec 2025 14:15:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[作者：薇溪。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[让 iFlow CLI 替你干体力活]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156421884</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156421884</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Wed, 31 Dec 2025 14:15:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用任何 AI 工具都不能百分百无条件信任，实际上 AI Coding 产生的代码不是资产，而是负债，必须在提交代码之前认真审核 AI 的所有改动，所有改动最后的负责人都是使用工具的人。在项目中创建一个 .iflow 的文件夹，并创建 settings 配置，使用如下的配置，这样子就会从 iflow 的默认文件名改成跟 Claude code 一致的文件名。，可以生成一个文档，用于介绍整个项目的技术栈和业务，后续 AI 会将其作为上下文的一部分，以此减少没有对齐编程规范、业务理解不到位的问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[iFlow CLI 0.4 来袭！全新 UI，更加智能，更加安全的 VibeCoding 体验（结尾有彩蛋）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156191844</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156191844</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Tue, 23 Dec 2025 11:32:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[心流团队在探索AGI的路上会继续走下去，如果你也对我们的产品有兴趣，或者在产品使用上遇到任何问题，欢迎加入微信讨论群，与我们一起探索AGI 定义未来~iFlow CLI官网iFlow CLI 开发者论坛别再观望，立即安装，让 iFlow CLI 成为你最靠谱的代码合伙人~t=P9T8t=P9T8iFlow CLI官网http://​ https://cli.iflow.cn ​iFlow CLI 开发者论坛https://vibex.iflow.cn。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[知识驱动开发：用iFlow工作流构建本地知识库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156067982</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156067982</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Fri, 19 Dec 2025 11:16:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[接触AI编程工具以来，一直思考怎样用知识库解决AI工具不了解业务的问题。传统的RAG知识库只有关键词匹配和被动文档检索功能。而在实际的编程场景中，需要知识库具备深度语义理解与场景感知能力，为开发者提供更精准、高效且可验证的信息服务。与传统RAG知识库的差别可以用“智能大脑”与“数字图书馆”来类比：前者能主动联想、理解语境并推理，后者仅能被动存储与机械检索。这就是最近大火的Agentic RAG。在对 AI Coding 工具进行一定的调研后，我尝试用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一个案例教会小白轻松上手iFlow CLI]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156059185</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156059185</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Fri, 19 Dec 2025 09:28:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[在每一步实现后，请告诉我具体如何测试（例如：打开哪个文件 / 运行哪个命令 / 按哪些键来操作），等我说“测试通过”后再进入下一步。如果你对我的需求（尤其是三种食物的具体数值设计、毒物惩罚方式、蛇颜色选择界面样式）有不清楚的地方，请先提出问题，再继续给代码。如果你只告诉cli说我想做一个这样的游戏，那它就会按照自己的想法去做，做出来的产品容易出bug，并且各项细节也都难以做好。场景：假如我想做一个贪吃蛇的游戏，我该如何去对cli发号施令，让它很好地理解我的意思呢？]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[iFlow-CLI独家实测 开源模型中最会写代码的 MiMo-V2-Flash效果如何？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156022567</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156022567</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Wed, 17 Dec 2025 17:07:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[小米今日发布了开源基座大模型 MiMo-V2-Flash。这款模型采用了Mixture-of-Experts (MoE) 架构，总参数规模达到 3090 亿，激活参数 150 亿，通过混合注意力机制的创新设计，在保持高性能的同时实现了推理效率的极致优化。在代码能力方面，MiMo-V2-Flash 已经达到了标杆级闭源模型 Claude Sonnet 4.5 的水平，但推理成本仅为其 2.5%，生成速度更是提升了 2 倍。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[小米 MiMo-V2-Flash 快速接入 iFlow-CLI 保姆级教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156022231</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/iFlow_AI/article/details/156022231</guid><author>iFlow_AI</author><pubDate>Wed, 17 Dec 2025 16:58:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[3、启动iFlow-CLI，输入指令/auth，选择第三种登录方式：“OpenAI 兼容 API”7、完成上述步骤后，即可切换为小米 MiMo-V2-Flash 模型，快开始体验吧～2、点击左侧“API-Keys”栏，再创建API-Key。6、在模型名称中输入：mimo-v2-flash。]]></description><category></category></item></channel></rss>