元宇宙内容创作

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n8n、Dify、Coze 深度测评：从 0 到 1 选对 AI 自动化平台，避开 99% 的坑

在 AI 应用井喷的 2025 年，如何快速搭建智能自动化工作流、落地 AI Agent 成为开发者和企业的核心诉求。市面上三大主流平台 ——n8n、dify、Coze—— 各自瞄准不同场景，却让无数人陷入选择困境：想实现企业级流程自动化，该选 “全能瑞士军刀” 还是 “AI 应用专家”？零基础想快速上手，“零代码神器” 和 “低代码黑马” 谁更友好？数据安全与成本控制，开源自托管和云

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高效AI开发指南：上下文管理全解，以Cline为例

1. 背景在当今 AI 辅助编程的时代，我们逐渐发现 Cursor, Windsurf 以及 Cline 等AI代码编辑器的一个共同现象：AI 代码编辑器通常在任务初始阶段表现出色，代码生成效率和质量都很高，但随着项目的深入，它们的性能往往会出现明显下滑。这种现象被业内称为"死亡陷阱"，它与大模型的上下文管理密切相关。作为开发者，我们需要了解这一现象背后的原理，并掌握有效的上下文管理策

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通过抓取数百个新闻来源，利用人工智能分析新闻，并提供简洁、个性化的每日简报，帮助用户从新闻噪音中筛选出有价值的信息。

 meridian通过抓取数百个新闻来源，利用人工智能分析新闻，并提供简洁、个性化的每日简报，帮助用户从新闻噪音中筛选出有价值的信息。Github地址https://github.com/iliane5/meridian在线体验https://news.iliane.xyz/briefs项目特点• 过滤关键全球事件：根据相关性筛选重要事件。• 提供背景和驱动因素：帮助用户理

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大模型及其应用系列第八篇——大模型在教育行业的应用案例

点击上方蓝字关注我的公众号大模型在教育领域已经深入应用到校内、校外，涵盖学前教育、基础教育、高等教育各个阶段，广泛应用于自动评阅、听说考试、生理化实验、体育测评、精准教学等应用场景。本篇介绍大模型在教育行业的几个典型案例。（大模型及其应用系列第八篇，请在文章底部#大模型及AI应用#目录下浏览其它文章）01AI+教育发展概况当前我国仍然面临着传统教育领域的不可能三角挑战：即在规模化 、 公平

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体验智能体构建过程：从零开始构建Agent

1. 什么是智能体？智能体（Agents）是一种能够感知环境、做出决策并采取行动来实现特定目标的自主实体。智能体的复杂程度各不相同，从简单的响应式智能体（对刺激直接做出反应）到更高级的智能体（能够学习和适应）都有。常见的智能体类型包括：响应式智能体：直接对环境变化作出反应，没有内部记忆。基于模型的智能体：使用内部世界模型来做决策。基于目标的智能体：基于特定目标规划行动。基于效用

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怎么用 AI 帮你排版 Word 文档（详细教程）

我们平时给 Word 文档排版，很麻烦，很耗时。如果用 AI 辅助排版，就方便多了。今天分享——用 AI 给 Word 文档排版。AI 工具使用 DeepSeek 网页版，包含详细的图文过程。主要介绍两部分内容。第一部分，AI 给 Word 文档排版的详细教程。第二部分，过程中需要注意的一些细节。第一部分 AI 排版 Word 文档先看一个案例，我要求 DeepSeek 生成 AI 绘图发展史

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未来 AI Agent：Event-Driven + MCP

AI Agent 正准备通过自主问题解决、适应性工作流和可扩展性来彻底改变企业运营。但真正的挑战并不在于构建更好的模型。Agent 需要访问数据、工具，并具备跨系统共享信息的能力，其输出应能够被多个服务使用——包括其他 Agent。这不是一个 AI 问题，而是一个基础设施和数据互操作性问题。这不仅仅是将一系列命令串联起来，而是需要一个由数据流驱动的 Event-Driven 事件驱动架构（E

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AI 友好架构：AI 编程最佳范式，构建 10x 效率提升的代码库（万字长文）

AI 友好架构是一种将成熟的软件架构原则与生成式 AI 的能力相结合并进行调整的软件构建方法。其核心目标是创建一个既便于人类协作，又能被 AI 高效理解、分析、生成和持续演进的代码资产与系统环境，从而显著提升开发效率。生成式 AI 在你的代码库上工作不好存在诸多原因，其中一个就是：你的代码库不够 AI 友好。而除了 AI 不友好之外，它存在的另外一个问题就是：对于人类来说也不友好。工作于代码库

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AI创业的真相：从"脏活累活"到成功秘诀，谁在决定AI的未来？

题图：AI创业的关键是创业者而不是智能“?²·ℙarad?g?智能平方范式研究：书写解构智能，范式提升认知朱啸虎说AI创业脏活累活才是护城河；皮衣老黄告诉斯坦福学生说成功来自grit；当前的语言模型智能只是被动的token生成器，要靠人来赋予动机，所以AI创业在于创业者，而不是智能本身。引言AI创业领域的深层次矛盾和机遇｜在当下AI风口浪尖，投资大佬朱啸虎一句"AI创业脏活累活才是护城河"引发

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AI时代软件测试的认知革命与架构重塑

一、从钟表宇宙到概率云：确定性崩塌下的认知革命1727年牛顿逝世时，墓志铭上镌刻的"让行星运转的法则"，曾是人类对宇宙认知的终极信仰。经典物理的确定性如同精密机械：行星轨道可计算至小数点后百位，弹道轨迹能预判百年后的落点，拿破仑甚至戏称《自然哲学的数学原理》是"宇宙说明书"。这种信仰在1900年遭遇第一次冲击——普朗克提出能量量子化假说，如同在齿轮咬合的机械宇宙中塞入不确定的沙粒。但真正的革命

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