AI工具推荐——Cherry Studio

Cherry Studio介绍

Cherry Studio是一款支持多模型服务的 Windows/macOS GPT 客户端。

它的主要特点如下:

多样化的大型语言模型提供商支持

☁️ 主要的大型语言模型云服务:OpenAI、Gemini、Anthropic等
🔗 AI网络服务集成:Claude、Peplexity、Poe等
💻 本地模型支持,通过Ollama

AI助手与对话

📚 300+ 预配置的AI助手
🤖 自定义助手创建
💬 多模型同时对话

文档与数据处理

📄 支持文本、图像、办公文件、PDF等格式
☁️ WebDAV文件管理与备份
📊 流程图可视化
💻 代码语法高亮

实用工具集成

🔍 全局搜索功能
📝 主题管理系统
🔤 AI驱动的翻译
🎯 拖放排序
🔌 小程序支持

增强的用户体验

🖥️ 跨平台支持Windows、Mac和Linux
📦 开箱即用,无需环境配置
🎨 亮/暗主题和透明窗口
📝 完整Markdown渲染
🤲 轻松内容分享

官网下载地址:https://cherry-ai.com

GitHub地址:https://github.com/kangfenmao/cherry-studio

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体验Cherry Studio

在Cherry Studio中可以接入自己使用的大语言模型API,我最近在使用的是硅基流动,现在注册有送2000万token的活动,最nice的一点是送的token没有时间期限。想试试的朋友可以点击链接:https://cloud.siliconflow.cn/i/Ia3zOSCU,注册使用。

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在Cherry Studio中,点击设置,填入API密钥与API地址就可以,API密钥可以在硅基流动的个人主页找到。Cherry Studio中已经预设了一些模型,如果没有想要用的模型,可以在硅基流动的个人主页中的模型广场,复制想要使用的模型名称。

以nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct为例:

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最基本的功能就是AI对话:

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也提供了对照翻译功能:

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还可以玩内置的提示词:

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也可以自定义提示词来玩:

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还接入了硅基流动提供的图像生成模型:

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还将一些常用的AI工具网页嵌入到这个APP,方便使用:

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之前一直使用NextChat,最近体验了Cherry Studio,感觉还不错,感兴趣快来体验体验吧!

内容概要:本文档详细介绍了 DEEP SEEK 的本地部署及其与私有知识库整合的具体步骤。主要包括两大部分:Ollama 平台的使用方法和 DeepSeek R1 模型的安装指导。Ollama 是一种能够便捷部署深度学习模型(尤其是大型语言模型)的工具,它支持多种操作系统并在命令行中执行相应操作以完成从下载、配置直至实际使用的全过程。文中针对不同硬件条件给出了具体配置推荐,并逐步讲解了从安装 Ollama 到运行特定大小版本 DeepSeek 模型(如 1.5b 至 70b),再到设置 API 键连接云端服务以及最后利用 Cherry Studio 构建个人专属的知识库的一系列操作指南。同时附上了多个辅助资源如视频教程、在线演示平台链接以便更好地理解和学习整个过程。 适合人群:适合有一定技术背景且想探索本地部署人工智能模型的初学者或是希望通过本地化部署提高效率的研发团队。 使用场景及目标:一是帮助用户了解并掌握在本地环境中配置高性能 AI 工具的全流程操作;二是使用户能够根据自己拥有的计算资源情况合理挑选合适的模型大小;三是通过集成私有知识库为企业内部提供定制化的问答或咨询系统,保护敏感数据不受公开访问威胁。 其他说明:考虑到安全性和稳定性因素,作者还提供了应对潜在风险如遭遇网络攻击时选用可靠替代源——硅基流动性 API 来保障服务持续稳定运作,并强调在整个实施过程中应谨慎处理个人信息及企业关键资产以防泄露事件发生。此外,提到对于更高级的功能例如基于 Ollama 实现本地知识库还有待进一步探讨和发展。
### Cherry Studio 和 Grok3 在 IT 软件开发工具中的应用 #### Grok3 的功能特性及其对软件开发的影响 Grok-3 是由 xAI 开发的新一代大型语言模型,旨在成为能够理解和回答复杂问题的人工智能系统。该模型不仅支持多任务并行处理和实时社交平台互动,还提供了图像识别、音频识别等功能[^1]。 对于软件开发者而言,这些特点意味着: - **自动化测试与调试**:利用自然语言理解能力自动生成单元测试脚本或解析日志文件中的错误信息。 - **文档生成与维护**:自动创建高质量的技术文档,减少手动编写的时间成本;还可以用于代码审查过程中提供改进建议。 - **协作效率提升**:允许多名程序员在同一项目上更高效地合作交流想法和技术细节。 ```python def generate_test_cases(code_snippet): """ 自动化生成针对给定代码片段的单元测试案例 参数: code_snippet (str): 待测函数或其他逻辑模块的具体实现. 返回值: list[str]: 包含若干条合理有效的测试用例字符串列表. """ test_cases = [] # 基于GroK-3的强大语义分析来构建多样化的输入场景... return test_cases ``` #### Cherry Studio 对应的角色及价值体现 Cherry Studio 可能是指某个特定IDE(Integrated Development Environment,集成开发环境)插件或是辅助工具集,在此背景下讨论其与Grok3的关系时,可以从以下几个角度出发考虑二者之间的协同效应: - 如果Cherry Studio是一款专注于提高编码生产力的应用程序,则可以通过集成Grok3 API接口增强用户体验——比如通过语音指令执行命令操作、即时获取技术咨询解答等; - 若Cherry Studio涉及CI/CD流程管理,则借助Grok3的数据处理能力和模式匹配算法优化持续集成过程中的资源分配策略以及异常检测机制。 综上所述,当我们将目光聚焦到具体的IT软件开发工具层面时,像Cherry Studio这样的解决方案如果能够充分利用好Grok3所提供的先进技术成果的话,无疑会在很大程度上促进整个研发周期内的工作效率和服务质量改善。
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