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RSS订阅原创 用 Rokid AIUI 做一个「专注时刻助手」：把一段专注时间挂在眼前
我用“开始专注 25 分钟背单词”和“专注 10 分钟”等输入方式，检查应用是否被正确调起、页面是否收到参数，以及倒计时和任务名是否正确显示。一次典型操作是：先说“开始专注 25 分钟背单词”，确认眼前卡片显示了正确的任务和时间，再选择“开始”。用户可以通过类似“开始专注 25 分钟背单词”的表达唤起智能体，页面接收任务名称和时长，显示待机倒计时。超过单次时长范围时，需要给出清楚的反馈。它没有任务清单，也没有复杂统计，只围绕一件事工作：把当前这段专注时间清楚地显示出来，并在开始、暂停和结束时给出简短反馈。
2026-10-29 10:18:24
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原创 【元宝搜索开发者征文大赛】调用元宝搜索：核查 FastAPI 升级信息
本项目通过 WorkBuddy 调用 yuanbao-websearch-mcp 工具，以“FastAPI release notes migration deprecated”为关键词，进行混合检索（Mode=2，Freshness=m3，Cnt=10），获取近期更新线索。首轮结果无官方来源，遂人工核对 FastAPI 官方发布说明与 GitHub Release，确认 0.143.0 至 0.162.0 版本间多项变更，包括布尔字段默认值、参数模型 extra 配置、弃用关键字参数及 OpenTelem
2026-10-27 15:44:48
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 30）：毕业总结：30 天后你的下一步路线图
30天零基础AI入门系列收官，回顾从认知起步到项目落地的完整路径：掌握Python、API调用、RAG系统、Agent开发与上线部署，完成三个可展示项目。当前你已具备初级AI应用开发能力，能独立构建端到端产品。未来半年建议按优先级推进：深化现有项目、学习工作流工具（如Dify）、拓展多模态或评测能力，或参与真实项目积累经验。求职期难免受挫，但每次面试都是查漏补缺的机会。坚持输出学习过程，本身就是竞争力。最后邀请读者分享收获与规划，为下个系列蓄力。
2026-10-21 18:30:54
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 29）：三个项目写进简历的正确姿势 + 面试高频问题拆解
本文聚焦应届生/转行者在求职中“项目不会讲”的痛点，系统梳理简历结构与项目撰写技巧：将三个高技术含量项目按“目标-架构-优化-工程意识”框架精炼呈现，并提炼20个高频面试问题的拆解回答思路，涵盖RAG、Agent、工程优化等核心模块。强调项目前置、技能真实、结果量化，辅以实战话术与避坑指南，助力将项目经验高效转化为面试竞争力。
2026-10-21 18:28:16
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 28）：部署上线：让面试官点开链接就能玩你的项目
本文手把手教你将AI项目零成本部署上线，只需四步：1）规范代码，用.gitignore排除敏感文件；2）密钥改用环境变量，本地用.env，线上用平台Secrets；3）上传GitHub，接入Streamlit Community Cloud一键部署；4）获取公网链接。全程无需买服务器、懂运维。强调“展示成果”比“描述能力”更具求职竞争力。附上线检查清单与常见报错排查，助你顺利拿到可演示的项目链接，为简历增色。
2026-10-18 19:15:21
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 27）：用 Streamlit 给三个项目统一穿上界面
这是系列的第 27 篇。整个系列写给零基础、想入行 AI 的朋友，每天一篇，30 天后你会做出 3 个能写进简历的项目。
2026-10-18 19:13:34
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 26）：项目三完工：调试 Agent 的血泪经验
本文系统梳理Agent调试常见问题与实战解法，提出“四重护栏”（最大步数、无进展检测、成本上限、单步超时）保障稳定性，并针对工具误调、上下文爆炸、执行偏离、结果不一致四大痛点提供可落地方案。强调日志打印、简单任务验证、成功标准定义三大调试习惯，助力零基础开发者将项目打磨至可写进简历的交付水准。
2026-10-14 19:02:11
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原创 基于 Rokid AIUI：从一句咒语到一副眼镜，我做了款 AR 寻宝游戏《寻宝猎手》
做《寻宝猎手》这么长时间，我最大的感受是：眼镜不是把屏幕变小了塞到眼前，而是第一次让"你正在看的东西"变成了输入。手机要你举起它，世界就先被打断了。眼镜不用——你抬眼看到什么，它就在理解什么。这也正是我把它做成寻宝的原因：宝物不是代码里生成的金币，是你房间里那个红色的消防栓、street 边那块旧招牌、校园里那棵老树。四个版本，一次推倒重来，容易出现的坑我上面都写清楚了。如果你也在做 AIUI，希望这些能帮你少熬一晚。
2026-10-14 10:27:17
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 25）：项目三开工：个人助理 Agent，能自己拆任务的那种
本文是AI入门系列第25篇，聚焦打造一个能自主规划、调用工具完成任务的智能代理（Agent）。项目目标：输入主题后，自动查资料、整理并生成结构化摘要笔记。核心创新在于“先规划再执行”架构，通过拆解任务、调用真实工具（如保存/读取笔记），实现多步骤自动化。代码结构清晰，包含配置、工具集与核心逻辑，强调可落地性与工程思维。该案例技术层次高，适合写入简历，展现对Agent设计、任务拆解与系统稳定性控制的理解。
2026-10-12 16:30:35
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 24）：让 Agent 拿到工具：查天气、读文件、算数学
本文详解Agent工具设计的三大铁律：职责单一、描述清晰、返回结构化，强调工具决定AI能力边界。通过三个实用工具（算数、列文件、读文件）示范如何安全、高效地封装功能，并提出“让AI自修错误”的核心技巧——不抛异常，而是返回可理解的错误信息，引导AI自主调整策略。附带参数示例、边界设置、命名规范等实战经验，帮助零基础者打造健壮、可进阶的AI Agent，为后续项目打下坚实基础。
2026-10-11 19:00:42
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 23）：Agent 的核心循环：思考、行动、观察，就这么简单
本文手把手教你构建最小可行Agent的核心——循环逻辑。通过50行代码实现“思考-行动-观察”三步循环，结合工具调用与最大步数限制，让AI自主规划任务流程。从算数、查笔记到多步协作，全程可视化每一步决策，彻底揭开Agent的黑盒。掌握循环即掌握Agent骨架，为后续能力扩展打下坚实基础。
2026-10-11 18:58:58
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 22）：Agent 到底是什么？别被玄乎的文章吓住
本文用通俗语言拆解AI Agent核心本质：它并非神秘系统，而是“大模型+工具+循环”三要素的组合。通过对比传统对话与RAG，揭示Agent的核心在于自主决策流程。以ReAct框架为例，展示“思考-行动-观察”循环如何实现多步任务。强调Agent适用于可容忍不完美的自动化场景，而非替代脚本或关键决策。最后引导读者动手构建个人助理Agent，完成简历级项目。
2026-10-09 21:05:20
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 21）：周复盘 + 项目二简历写法
本文为系列第21篇，聚焦RAG项目简历撰写与面试应对。复盘三周学习成果：完成从调用API到构建可落地RAG系统的跃迁，掌握数据切分、向量检索、接口化等核心能力。提供高分简历模板，强调背景痛点、分层架构、关键技术点与工程化思维。详解四大必问问题应对策略，涵盖效果评估、微调对比、幻觉抑制与系统扩展性，助零基础者将项目转化为求职竞争力。
2026-10-08 11:45:48
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 20）：用 FastAPI 给你的 RAG 穿上接口，别人也能访问了
本文教你将本地RAG系统升级为可被调用的API服务，使用FastAPI快速构建接口，支持参数校验、自动文档生成与跨域处理。通过/ask接口接收问题并返回答案与来源，实现从“个人工具”到“可交付产品”的跨越。附带健康检查、异常捕获与测试方法，掌握后可对接前端或部署上线，是AI项目落地的关键一步。
2026-10-07 19:52:12
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 19）：项目二完结：RAG 知识库问答系统，把自己攒的资料变成私人顾问
本文基于30天AI入门系列第19篇，手把手实现一个可写进简历的RAG知识库问答系统。通过分层设计（数据、检索、回答三层），结合文档切分、向量化存储（ChromaDB）、语义检索与大模型生成，构建支持来源标注、杜绝幻觉的智能问答系统。项目结构清晰，代码模块化，具备真实应用场景价值，是当前招聘市场最吃香的AI技能之一。
2026-10-06 21:15:55
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 18）：文档切分与检索优化：RAG 效果好坏的分水岭
这是系列的第 18 篇。整个系列写给零基础、想入行 AI 的朋友，每天一篇，30 天后你会做出 3 个能写进简历的项目。
2026-10-05 19:28:13
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 17）：ChromaDB 上手：给本地文档建一个“外挂大脑”
本文教你如何用 ChromaDB 构建向量数据库，实现“提问即检索”功能。通过三步走：建库、入库（文档+向量+ID）、查询，将文本转化为可快速检索的向量，结合大模型完成精准问答。重点演示了 RAG 最小闭环——基于资料回答问题，杜绝幻觉。附常见报错排查与明日预告：文档切分优化，提升检索效果。
2026-10-04 18:33:26
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 16）：Embedding 是什么？用人话讲明白“向量检索”
本文详解RAG中关键的Embedding技术：将文本转化为向量坐标，实现“语义检索”。通过类比地图上的位置，解释了为何相似意思的句子向量距离近，从而突破关键词匹配的局限。结合代码实操，演示如何用API生成向量并计算余弦相似度，直观感受机器对语义的理解。强调使用同一Embedding模型的重要性，并指出该技术在推荐、搜图等场景的广泛应用。今日任务：运行代码测试三句话相似度，理解“意思相近，坐标相近”的核心思想。
2026-10-03 17:05:14
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 15）：为什么大模型一本正经地胡说八道？RAG 就是解药
本文详解AI“幻觉”根源——知识受限于训练数据，无法获取私有或最新信息。提出解决方案RAG（检索增强生成）：通过检索外部资料并结合大模型生成回答，实现精准、可信的问答。全系列第三周聚焦RAG四步流程：文档切分、向量化、存库、检索回答，强调其在企业应用中的高价值。零基础可快速上手，打造简历级项目，助力求职。
2026-10-02 17:48:44
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 14）：项目一完工：怎么把这个项目写进简历（附模板句式）
本文手把手教你将一个简单的文件整理项目升级为可写进简历的高质量作品。通过添加异常处理、进度提示和预演模式，提升程序稳定性与用户体验；重点讲解如何用“背景-实现-优化-技术栈”模板撰写简历描述，突出解决痛点、量化成果与工程思维。附赠GitHub上传建议与30秒口头介绍话术，助你打造有说服力的项目展示。
2026-10-01 19:10:20
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 13）：项目一开工：AI 文件整理助手，几百个乱文件一键归类
本文是“30天零基础学AI”系列第13篇，手把手教你用AI实现文件自动分类整理。通过读取文件、调用API批量判断类型、按类别移动文件，完成首个可写进简历的真实项目。重点实践了结构化输出、批量处理与错误兜底，强调“用AI解决实际问题”的价值。代码清晰拆解，附常见报错排查与优化建议，明日将教如何包装项目用于求职简历。
2026-09-30 19:09:14
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 12）：像产品一样稳：流式输出、报错重试、花钱控制
本文为AI入门系列第12篇，聚焦提升AI应用的稳定性与实用性。针对代码“太脆”的问题，提出三大优化：流式输出（字一个接一个显示，改善等待体验）、报错重试机制（自动处理网络波动，保障可用性）、成本控制（追踪token消耗，避免意外开销）。结合实战代码，给出可复用的chat_safe函数骨架，实现流畅、健壮、可控的AI交互。明日将开启首个简历项目——AI文件整理助手。
2026-09-28 09:45:00
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 11）：Function Calling：让大模型学会“动手干活”
本文教你为AI“装手脚”——通过Function Calling实现真实世界操作。核心是让AI只负责决策，代码负责执行：定义工具、调用函数、传回结果，最终生成准确回答。只需五步流程，即可让AI查天气、算数、读文件，迈出构建Agent的第一步。掌握后，你将拥有能真正做事的智能体基础。
2026-09-27 07:11:54
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 10）：多轮对话：怎么让 AI 记住你们聊过的内容
本文详解AI“记忆”机制：AI无真实记忆，依赖每次请求重传对话历史。随着对话延长，成本飙升、速度变慢，甚至超限报错。解决之道是合理管理记忆——使用滑动窗口保留最近几轮、滚动摘要压缩旧信息、外挂数据库实现长期记忆。结合三种策略可平衡性能与记忆效果。提醒避免冗余记录，注意常见报错及调试方法。今日作业：实现10轮滑动窗口，验证记忆遗忘现象。明日预告：学习Function Calling，让AI真正“动手做事”。
2026-09-26 19:59:11
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 9）：让 AI 按你的格式说话：结构化输出（JSON）
本文教你如何让AI输出结构化数据——通过JSON格式，将AI的“人话”转化为程序可直接使用的数据。核心技巧：在提示词中明确要求JSON格式，并用json.loads()转换为Python字典。结合错误处理与清理逻辑，实现稳定的数据对接。掌握此技能，即可开启批量处理文本、构建项目（如文件整理助手）的进阶之路。
2026-09-25 19:05:45
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 8）：提示词工程：同一句话，为什么别人问出来的答案比你好十倍
本文详解提示词工程核心技巧：通过设定角色、明确要求、提供范例、拆分步骤，将模糊需求转化为精准指令。结合万能模板与代码实践，教会零基础者高效驾驭AI，提升输出质量。强调“把隐性需求显性化”，并警示常见翻车点，助力30天打造可写进简历的AI项目。
2026-09-24 21:59:27
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 7）：一周复盘：你已经跑通了入行 AI 的全流程
七天零基础入门AI，你已跑通从环境搭建、代码理解到调用大模型的完整流程。通过实战项目“能对话的程序”，掌握核心能力：理解AI运行逻辑、调用API、搭建开发环境，并拥有可展示成果。本周复盘帮你突破认知盲区，明确后续23天路径——提示词优化、RAG知识库、Agent智能体，每周产出一个简历级项目。今日任务：打卡+截图，迎接第二周进阶挑战。
2026-09-23 14:21:39
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 6）：你人生第一次调用大模型 API，就这么简单
本文手把手教你让AI机器人“开口说话”：通过API连接大模型，从零配置DeepSeek密钥、充值、安装SDK，最终实现代码与大模型实时对话。你将掌握如何用Python调用API、处理返回数据，并与昨日的聊天骨架融合，实现上下文记忆。文中还强调密钥安全、常见报错排查及开发规范，助你正式迈入AI开发者行列。
2026-09-22 14:24:50
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 5）：Python 极速入门（下）：看懂这段代码，你就能调 AI 了
本文为“30天零基础学AI应用”系列第5篇，聚焦列表、字典、函数三大核心语法，通过20行代码构建可运行的聊天机器人骨架。内容涵盖：列表存对话历史、字典传递消息结构、函数封装逻辑流程，并揭示大模型调用的底层逻辑。目标是让读者看懂代码骨架，为后续接入真实API打下基础。
2026-09-21 09:37:31
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 4）:Python 极速入门（上）：够用就行，别啃书
这是系列的第 4 篇。整个系列写给零基础、想入行 AI 的朋友，每天一篇，30 天后你会做出 3 个能写进简历的项目。
2026-09-20 11:53:36
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 3）：30 分钟搭好开发环境，Python + VSCode 一次配齐
零基础入行AI，首日攻克环境配置难关。手把手教你安装Python、VSCode，配置国内pip源，30分钟搭建完整开发环境。通过“Hello, AI!”项目验证链路畅通，避开添加PATH、pip下载慢等常见翻车点。完成即刻打卡“环境已就绪”，明日开启Python实战入门。
2026-09-19 13:33:21
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 2）：2026 年零基础学 AI，别踩这几个坑
零基础入行AI，30天打造3个简历项目。避开四大坑：不盲目补数学、拒花几千买课、避卷死方向、别收藏当学会。聚焦应用开发，用API做RAG、Agent等实战项目。每日一练，从环境搭建到项目落地，全程手把手，不走弯路。
2026-09-18 19:11:28
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原创 30天从零开始学AI应用开发（Day 1）：机器学习、深度学习、大模型，到底是个啥关系
本文用通俗语言厘清人工智能、机器学习、深度学习与大模型的关系：AI是目标，机器学习通过数据训练模型替代规则，深度学习以多层神经网络自动提取特征，大模型则是参数规模巨大的深度学习产物。作者强调零基础应选择“应用开发”路径，聚焦调用API、构建RAG与Agent，而非研究模型本身。今日作业为思考一个具体生活/工作问题，为后续实战项目铺垫。
2026-09-17 22:58:33
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原创 基于大模型的智能客服系统部署与使用（二）：接入前端可视化界面
这期的蜡笔小7的接入前端可视化界面源码都在这里了，大家可以复制代码去尝试一下，此外下次更新一些学习中的一些过程，边学变更。大家敬请期待。
2026-06-08 18:45:15
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原创 基于大模型的智能客服系统部署与使用，附免费调用模型的API地址
文章分为环境搭建、API获取、核心代码实现三部分：1) 安装Python和OpenAI库；2) 在ModelScope创建访问令牌并选择模型；3) 提供完整的智能客服代码实现，包含角色设定、模型调用和交互循环。重点说明了模型参数配置（如max_token、temperature）和常见错误解决方法。该方案可实现基础对话功能，后续可扩展为可视化界面。通过开源API，开发者能快速部署具备上下文记忆和个性化回复能力的智能客服助手。
2026-06-04 14:40:21
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原创 从 0 到 1：用 Rokid 灵珠平台打造你的专属 AI 导游助手
摘要：本文介绍如何利用Rokid灵珠平台零代码打造"乐游"智能导游应用。通过Rokid Glasses，游客只需说出"讲解一下"，即可自动识别景点并生成30-60秒的趣味讲解。教程详细演示了从创建智能体、选择视觉模型、配置讲解逻辑到测试优化的全流程，无需编程基础，通过拖拽即可完成。该方案还可扩展多语言支持、个性化风格等功能，让科技赋能旅行体验，实现人人可创造的AI应用开发新模式。
2026-04-16 22:28:42
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