程序员猫爪

这篇文章分享了如何用Python+阿里云百炼平台打造「小红书文案审核助手」。作者通过uv工具链和qwen-plus模型快速开发了一个能自动检测敏感词、判断内容合规性并提供修改建议的AI工具。教程涵盖了从项目初始化、模型调用到PyPI发布和平台部署的全流程。文章特别强调了这个方案对内容创作者的价值，以及现代开发框架和AI技术的易用性，鼓励读者尝试开发自己的AI助手。全文以轻松活泼的口吻，展现了AI工具如何赋能内容创作。

【MCP教程系列】搭建基于 Spring AI 的 SSE 模式 MCP

登录阿里云百炼平台，在平台上创建一个新的自定义MCP服务。根据提示填写相关信息，包括服务名称、版本号等。

首先，MCP协议的核心功能包括资源管理、提示词处理、工具集成、采样机制等，这些构成了一个强大的框架，支持开发者创建复杂的应用场景。以网络搜索工具为例，展示了如何利用MCP协议实现从用户输入到结果展示的完整流程。该工具使用了@modelcontextprotocol/sdk、axios以及zod等依赖库，其中@modelcontextprotocol/sdk是官方提供的SDK，简化了与MCP协议相关的操作；axios用于发送HTTP请求；zod则确保数据验证的准确性。

LLMs（Large Language Models）复读机问题指的是大型语言模型在处理输入时，有时会几乎原封不动地重复用户提供的信息，而不是基于理解进行有意义的扩展或回答。这种现象通常发生在模型被要求解释或重述已经非常明确和具体的陈述时。例如，如果用户输入：“苹果是一种水果”，而模型的回答是：“是的，苹果是一种水果。” 这种回答方式就显得多余且缺乏深度，因为它没有为用户提供额外的价值或信息。训练数据的影响。

10月20日，工作人员杨剑接到来自市民孙先生的紧急工单：“我家属于封控区，但父亲住在土右旗将军尧镇，老人患有癌症，需要每天服用的进口药在我手里，能不能帮帮我们。这些编号指向实际对话记录中的具体句子或发言，帮助理解评估依据的是哪些具体的交流片段。例如，“客户情绪是否正向”、“客户是否满意”、“小二反向嘲笑客户”和“小二质疑不满客户”都是不同的评估维度，用来衡量客服服务质量的不同侧面。

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