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20 条结果
Holo 3.1 本地 Agent 工作流：llama.cpp 接入 OpenClaw
把 Holo 3.1 通过 llama.cpp 提供为本地接口，再接入 OpenClaw；覆盖模型选择、连接步骤、权限边界与验收方法。
在 Windows 本地搭建实时 AI 语音助手：架构、步骤与避坑
整理 Whisper、本地大模型、Qwen3-TTS 与浏览器界面的本地语音链路，说明 Windows 部署步骤、硬件取舍和安全边界。
Claude Code 教学资料：官方文档、中文教程与 Agent Skills
集中整理 Claude Code 官方文档、中文学习路径和 Agent Skills 资料，适合从第一次对话逐步学到 MCP、Skills 与多 Agent 工作流。
小白部署 Claude Code：Windows 环境、安装命令与问题处理
面向初学者整理 Windows 部署 Claude Code 所需环境、PowerShell 和 npm 安装命令、版本验证及执行策略问题。
Codex 教学资料与协作指南
单独整理 Codex 教学入口与项目协作方法，包含飞书文档链接、访问说明和安全使用原则。
Gemini API Embeddings 教程：区分文档表示与查询表示
基于 Google 官方 Embeddings 文档，介绍 Gemini API 如何把文本转换为向量表示，并说明在检索场景中为什么要区分文档表示与查询表示。
Gemini Embedding 2：基于官方文档的能力速览
Google 官方 Gemini API 文档说明，Gemini Embedding 可将文本转换为向量表示，用于语义相似度、检索、分类和聚类等场景。本文仅依据官方文档梳理已记录能力，并将事实与编辑解读分开。
Google Gemini Embedding API 文档概览：用任务类型指导文本向量化
Google 官方文档介绍了 Gemini Embedding API 的基本概念：将文本表示为数值向量，并可按不同任务类型生成更适合用途的嵌入。
Hermes Desktop 上手：跨平台 Agent、模型接入与安全边界
介绍 Hermes Agent 桌面客户端、云端与本地模型接入、跨平台使用方式，并明确桌面 Agent 的权限和隐私边界。
Hugging Face Spaces：用于托管与分享机器学习演示和应用的工具
Hugging Face 官方文档将 Spaces 描述为一种托管和分享机器学习演示与应用的方式，适合用于展示可交互的机器学习项目。
Kimi K3 能力观察：视觉理解、编程与网页生成案例
基于公开体验案例整理 Kimi K3 在视觉理解、代码生成、Three.js 项目和浏览器端界面复刻方面的表现，并说明榜单与成本数据的参考边界。
MiniCPM5-1B 模型观察：1B 参数、128K 上下文与本地部署选择
从模型规模、长上下文、思考模式、GGUF 量化和部署路径分析 MiniCPM5-1B，并说明榜单数据与实际使用之间的边界。
Model Context Protocol 规范说明 AI 应用连接工具与数据源的协议概念
Model Context Protocol 官方规范介绍了用于连接 AI 应用、工具与数据源的协议概念。本文仅基于该规范说明，不推断其采用情况、性能或产品效果。
Ollama 官方文档范围说明
根据 Ollama 官方文档，Ollama 的文档重点是说明如何在本地运行模型，并与本地服务进行交互。
Ollama：面向本地模型运行与本地服务交互的官方文档入口
Ollama 官方文档介绍了如何在本地运行模型，并与本地服务进行交互。对于希望了解本地模型工作流的读者，这一文档可作为基础参考。
OpenAI Platform 文档概览：从官方资料理解平台概念、API 使用与模型集成
OpenAI Platform 官方文档是了解平台概念、API 使用方式与模型集成路径的基础来源。本文基于官方概览页整理，避免涉及未由来源支持的价格、配额、基准测试或发布时间信息。
OpenAI Responses API 模型集成说明
本文仅依据 OpenAI 官方 Responses API 参考文档，概述模型集成时应如何以官方接口定义为准，不延伸推断模型能力、价格或发布时间。
OpenAI Responses API：面向模型响应与工具使用的统一接口
OpenAI 官方文档将 Responses API 描述为一个统一接口，用于处理模型响应与工具使用。
基于官方资料与人工复核的 MCP 工作流草案
本文提出一个面向 LingjingHub workflows 频道的编辑工作流：优先收集官方来源，记录证据，将事实与解读分开，并在发布前进行人工审阅。参考来源仅用于支持协议概念，不扩展为未经证实的产品或发布结论。
如何设计一个工具调用响应流程
本文用概念化方式梳理基于 OpenAI 工具调用指南的响应流程：声明工具、让模型选择是否调用工具、执行外部逻辑，并将结果交回模型生成最终回复。实现细节、参数格式和最新限制应以官方文档为准。