用Qwen3+MCPs实现AI自动发布小红书笔记！支持图文和视频
01前言魔搭自动发布小红书MCP，是魔搭开发者小伙伴实现的小红书笔记自动发布器，可以通过这个MCP自动完成小红书标题、内容和图片的发布。而就在今天，自动发布小红书MCP又更新了一个版本，最新的版本不仅支持图片内容发布，还支持了视频内容的发布！小红书发布MCP结合大模型的能力，图片生成以及视频生成的MCPs，整个流程都可以完全由AI来完成，真正实现全自动化的内容生产和发布。比如标题、正文、
元宇宙内容创作
谷歌推出AI编程Firebase Studio，基于浏览器，云端构建全栈应用，无需本地
谷歌推出AI编程工具Firebase Studio，一站式构建全栈应用AI技术飞速发展下，编程工具也在不断革新以适应新的开发需求。最近，谷歌推出了Firebase Studio，一款基于AI的编程工具，旨在帮助开发者更高效地构建全栈应用。本文将深入探讨Firebase Studio的核心功能、应用场景以及它可能带来的行业变革。Firebase Studio是什么？Firebase Studio
被低估的AI+数据标注
在见证自动驾驶汽车熟练穿行于城市街道，或者向DeepSeek提问并获得通畅回复的时刻，我们很少思考这背后真正的支撑力量。 它不仅仅是算法，也不仅仅是算力，而是由数以万计看不见的手完成的数据标注工作。 这些无名英雄正在中国县城的二层小楼中，对着电脑屏幕，点点鼠标，一遍遍地标注车道线、行人轮廓、语言情感，为AI革命提供不可或缺的养料。AI数据标注员"前面有多少智能，后面就有多少人工
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
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
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
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
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
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
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