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Clawdbot 爆火 72 小时！GitHub 10 万星，Mac Mini 卖断货，Anthropic 律师函，全赶上了

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写在前面：其实这篇长文几天前就写好了，每次以为定稿了，它就改名。Clawd -> Moltbot -> OpenClaw。就在我准备发稿的几个小时前，它又「蜕壳」了。新名字叫 OpenClaw。Open 指向 OpenAI，Claw 踩中 Claude。创始人太逆天了，这是要同时喜提两份律师函的节奏吗&
开发工具 2026年02月20日
Trae国际版与国内版深度测评：AI原生IDE的双生花

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​   【个人主页：玄同765】 大语言模型（LLM）开发工程师｜中国传媒大学·数字媒体技术（智能交互与游戏设计） 深耕领域：大语言模型开发 / RAG知识库 / AI Agent落地 / 模型微调 技术栈：Python / LangChain/RAG（
开发工具 2026年02月20日
【实时更新 | 2026年国内可用的Docker镜像源/加速器配置大全（附测速方法）】

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Docker官方镜像在国内下载速度缓慢的问题一直困扰着开发者。本文整理了最新可用的国内镜像源，并提供详细的配置方法，帮助你大幅提升Docker镜像的下载速度。 一、为什么需要配置国内镜像源？Docker Hub作为默认的镜像仓库，由于其服务器位于国外，国内用户直接访问时经常会遇到以下问题： 下载速度缓慢&#xf
开发工具 2026年02月20日
OpenClaw部署与配置教程：在Mac mini上接入国产大模型与飞书

OpenClaw部署与配置教程：在Mac mini上接入国产大模型与飞书

一、准备工作 项目 说明 一台Mac mini 云服务器、旧电脑、树莓派也可以 飞书账号 用来创建机器人 国产模型的api openclaw的在配置时仅显示国际的大模型，国产模型需要单独配置 二、部署OpenClaw到mac mini 2.1 快速部署稳定版安装：在终端输入以下命令curl -fsSL
开发工具 2026年02月20日
Pytorch 模型部署方案

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Torchserve Torchserve 是 AWS 和 Facebook 推出的 pytorch 模型服务库，整体架构如下 torchserve架构图.png 特点 提供Management API和 Inference API，用户通过API进行模型管理和模型推理 支持多模型，多GPU部署 Inference API支持批量推理 支持模型版本控制 提供日志服务，默认情况下，To
人工智能 2026年02月20日
超简单解决vscode中platformio创建工程太慢的问题

超简单解决vscode中platformio创建工程太慢的问题

解决方法step： 1. 打开vscode中platformio的扩展页面，选择其中的设置 2. 点击 在settings.json中编辑 3. 在settings.json的大括号{}中的末尾添加下面两句： 1. 打开vscode中platformio的扩展页面，选择其中的设置 2. 点击 在
开发工具 2026年02月20日
【万字硬核】HarmonyOS 6.0 游戏开发终极指南：从渲染架构到 FFRT 并行优化全解析

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程序员Feri | 14年编程老炮，拆解技术脉络，记录程序员的进化史 📌 文章导读 章节 核心内容 阅读价值 第一章 鸿蒙游戏开发新纪元 理解为什么现在是入局最佳时机 第二章 整体架构设计哲学 掌握"ArkTS壳+C++核"的设计模式 第三章 XComponent 深度剖析 吃透渲染管道的核心组件
后端 2026年02月19日
前端实现图片防盗链技术详解 - 原理分析与SpringBoot解决方案

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🌷 古之立大事者，不惟有超世之才，亦必有坚忍不拔之志 🎐 个人CSND主页——Micro麦可乐的博客 🐥《Docker实操教程》专栏以最新的Centos版本为基础进行Docker实操教程，入门到实战 🌺《RabbitMQ》专栏19年编写主要介绍使用JAVA开发RabbitMQ的系列教程&
后端 2026年02月19日
大模型开发 - 32 Tool Calling：Spring AI 工具调用最佳实践完整指南

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文章目录 Pre 引言 理论背景 工作原理 项目结构 核心实现 工具定义示例 ChatClient 配置与工具注册 工具调用的工作流程 时序图：设置10分钟后闹钟 最佳实践与注意事项 1. 参数和返回值类型约束 问题描述 推荐的类型 不推荐的类型 正确示例 2. 工具描述与参数推算 问题描述 解决方案 方案一&#xff1a
后端 2026年02月19日
AI Agent工程化落地深度解析：从架构拆解到多智能体协同实战（附源码/避坑）

AI Agent工程化落地深度解析：从架构拆解到多智能体协同实战（附源码/避坑）

         2026年AI Agent已从概念验证走向规模化落地，但多数开发者仍陷入“插件拼接即Agent”的认知误区，面临“架构混乱、记忆失控、工具调用鲁棒性不足、多智能体协同失效”四大核心痛点。本文跳出基础工具使用层面，从AI Agent底层架构拆解（五大核心模块）切入，深度解析LangChain工具系统
后端 2026年02月19日
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