登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文从零搭建一个能够处理 Excel 的 AI Agent,并以此拆解 AI Agent“操作电脑”的底层原理。从 Function Calling、Tool 到 Agent Loop 和 Runtime,逐步实现 Excel 读取、大表分析、确定性计算和文件修改,并进一步加入 Schema 校验、权限控制、操作预览、人工审批和结果验证机制。通过完整的 Excel 助手案例,理解大模型如何从“只会
该库通过将解析逻辑转化为可由 AI 编译的技能,平衡了开发灵活性与执行效率。这种“库即编译器”的思路为大模型时代的中间件开发提供了新参考。
核心矛盾:AI能写代码,但不能让它破坏系统。JavaScript用vm沙箱——Object.create(null)切断原型链,冻结内置对象,移除process/require。Python用临时文件+execFile执行,限制环境变量和目录。两者共享30秒超时和10万字符输出限制。一句话:给AI能力,不给破坏力。
本文介绍了在Node.js中通过child_process模块创建和管理子进程的核心知识,重点讲解了spawn方法在Agent开发中的应用场景。文章分为五个部分:首先解释进程与子进程的基本概念;其次说明标准输入输出流(stdin/stdout/stderr)的作用;然后区分spawn与exec的适用场景;接着详述为何要通过Shell执行整条命令;最后展示如何正确收集和处理子进程输出。文中特别强调了
前端普通用户模块:注册登录:该模块允许新用户创建账户,并为已注册用户提供登录功能。用户可以输入必要的信息,如用户名、密码和邮箱地址,以完成注册。登录功能则允许用户输入其凭证以访问个人账户和享受网站提供的服务。首页:首页是用户访问网站时首先看到的页面,它包含了多个部分。轮播图展示了最新或热门的音乐内容,吸引用户注意力。音乐资讯部分提供了最新的音乐行业新闻和动态,而音乐信息则利用协同过滤算法,根据用户
本研究旨在设计并实现一款基于微信小程序的校园求职招聘系统,采用SSM框架结合Java语言进行开发,以MySQL数据库作为数据存储支撑。系统主要面向三类用户:注册用户、管理员以及企业用户。对于学生用户,可便捷浏览各类校园招聘信息,精准筛选符合自身期望的岗位,投递简历并实时跟踪求职进度;管理员负责审核企业资质、发布与管理招聘信息,同时监督系统运行,确保信息真实有效;企业则能高效发布岗位需求,筛选合适简
把工具的所有“元信息”集中在一起,用声明式配置代替命令式逻辑。// 文件操作// Git// 任务管理// ...既然注册表是“声明式配置”,为什么不能自动生成?// tools/index.js - 新增// ...
没有记忆的AI,每次对话都是“初次见面”。记忆系统解决三个问题:怎么存、怎么找、怎么用。存储结构:每条记忆包含内容、标签、分类、时间戳和访问计数,存放在data/memory.json。保存失败会抛出错误,让调用方处理。搜索机制:内容匹配+10分、标签匹配+5分、分类匹配+3分,按总分排序返回最相关结果。搜索命中后自动更新访问计数。AI集成:通过系统提示词中列出的记忆工具(添加、搜索、更新、删除)
本文提供了Python和Node.js调用短视频去水印API的完整示例及轻量SDK,方便开发者集成到后端服务或脚本中。主要内容包括: 环境准备:注册获取UID/KEY,设置环境变量 Python示例:使用标准库实现解析,提供可选的SDK安装方式 Node.js示例:基于原生fetch实现,附带SDK封装 结果处理:成功返回视频/图集链接,失败提示错误信息 其他语言支持:仓库还包含PHP、Java和
本研究旨在设计并实现一个基于Spring Boot框架的智能公寓管理系统,系统功能包括用户管理(管理员、租客用户、房东用户)、资讯管理(公寓资讯、资讯分类)、公寓信息、预约看房、合同签订、合同签订、合同终止、租金费用、个人信息、修改密码等模块。
浏览器自动化让AI能操作网页——点击、填表、截图、搜索。用Playwright实现,采用延迟加载策略,首次调用时才安装依赖。智能元素查找:按CSS选择器→XPath→文本匹配逐级尝试,AI只需描述“登录按钮”即可找到元素,无需记忆选择器语法。状态对比:操作前后捕获页面快照,对比URL、标题、表单值的变化,让用户清楚看到操作效果。一句话:给AI装上“眼睛”和“手”,让它能看网页、点按钮。
本文深入分析了使用Codex开发后端项目时常见的N+1查询问题。当数据量增长时,简单的ORM查询可能导致接口执行数十次甚至上百次SQL,严重影响性能。文章详细阐释了N+1问题的产生原因及典型表现,并提供了20条具体优化建议,包括:使用ORM关联查询、批量查询、DataLoader、设置查询预算等。文章强调优化应先减少查询次数,再考虑缓存等其他方案,并建议建立规范的性能测试流程和代码规范。这些方法能
终端UI的核心挑战:如何让用户一眼分清“AI在想”“AI在说”“AI在做”?CogitoAgent用ANSI转义码实现分区展示——思考过程用深绿色边框包裹,正式回复用青色分隔线突出,工具调用用灰色缩进低调处理。流式输出配合分区标签的“门头”机制,实现了清晰的内容分区。状态标签突出关键信息,危险操作确认框防止误触。终端虽简陋,但设计得当同样能传递丰富的交互反馈。
CogitoAgent v2.3从终端走进桌面,采用Electron + 独立Agent进程 + WebSocket桥接架构,实现界面与推理分离。提供双模式:轻量悬浮窗(桌面模式)和全功能工作台(仪表盘模式),支持自由切换。多会话系统让对话可独立组织、持久化存储、自动压缩归档。工具调用可视化——彩色卡片展示执行状态,流式渲染流畅无闪烁。配置向导引导首次设置,共享组件库避免代码重复。
本文介绍LangGraph的State与Graph API。StateSchema定义状态通道,支持Last-value、ReducedValue(自定义合并)、MessagesValue(消息追加)和UntrackedValue四种字段。Reducer机制让节点只返回变更字段,由框架按规则合并,无需返回完整状态。MessagesValue专为对话设计,支持追加、替换与删除。Graph API通过
pyexecjs是一个非常实用的 Python 库,它让我们能够在 Python 中无缝调用 JavaScript 代码。通过结合 Node.js,我们可以轻松处理各种复杂的 JS 逻辑,包括:1)数据加密/解密2)网络请求模拟3)逆向分析4)自动化测试1)pyexecjs依赖于 Node.js 环境2)安装pyexecjs后,使用验证环境3)对于复杂的 JS 代码,可以使用预编译4)Window
该程序运用协同过滤算法,深入挖掘用户的旅游偏好和行为数据,为用户量身打造独一无二的旅游推荐。无论是寻找热门景点、规划行程,我们的系统都能基于协同过滤算法为用户精准匹配,让每一次旅行都充满惊喜。同时,Spring Boot技术为系统的稳定性和可维护性提供了坚实保障,确保了高效、可靠的服务体验。
RootDesk 是一款专为开发者和极客打造的**全栈远程控制系统**。它由 **Next.js 强力驱动的 Web 控制端** 和 **轻量级 Python 客户端** 组成。无需安装臃肿的桌面软件,只要有浏览器,你就能随时随地掌控你的远程设备。
Nightly 指浏览器夜间版(比如 Firefox Nightly、Chrome Canary)内置的 JS 调试器,是浏览器官方开发的原生核心工具;它是所有 JS 调试的基础通用工具,无项目、框架限制,是浏览器开发者工具(F12)中「调试器(Debugger)」面板的核心组件。passport-jwt(^4.0.0) - Passport 的 JWT 策略。passport-local(^1
OpenCode是终端优先的Agent工具,可作为ClaudeCode的开源替代品。安装可通过官方脚本或npm,建议分开配置DeepSeek API用于VSCode和OpenCode。使用时,简单项目操作推荐KiloCode实现实时修改,复杂重构等操作则更适合OpenCode,避免反复确认的麻烦。OpenCode能提供项目分析报告,适合处理核心依赖修改等复杂任务。
AI Mesh 的构建初衷非常纯粹:让 AI Agent 走出孤岛,像计算机连入互联网一样自然地协作。通过libp2p提供的底层 P2P 网络、A2A标准的任务路由以及MCP的工具上下文协议,我们成功验证了一条去中心化的 Agent 协作路径。这不仅是对现有中心化编排框架(如 LangGraph/AutoGen)的有力补充,更是未来多模态、跨语言、跨组织 Agent 生态的基础设施雏形。从单体智能
小团队可以先用兼容 OpenAI SDK 的方式把 GPT-5.5 API 接起来。这个阶段重点是跑通 API Key、base_url、模型名和最小请求。团队进入成长期后,建议尽早封装统一 LLM Client。不要等调用逻辑散落到十几个业务模块后再重构。如果是企业团队,更适合建设 code0 或类似的 AI Gateway,把鉴权、审计、限流、预算、多模型路由、故障转移统一收口。真正可持续的
记得十年前我刚接触后端开发时,还在Java和PHP之间挣扎,直到遇见了Node.js,我的世界瞬间被点亮了!(个人预测🔥)WebAssembly+Node.js将会引爆下一波性能革命!它的核心秘密武器是Google的V8引擎(就是Chrome浏览器的那个JS引擎高手),把JavaScript代码直接编译成机器码执行!它们确实很酷(尤其是Deno的安全模型),但Node.js庞大的生态和社区支持短
至此,我们已经在 Windows 上完成了:JDK ✅Node.js ✅后续即可开始编写移动端自动化测试用例,并逐步扩展到Allure 报告 + Jenkins 持续集成。📌下一篇文章预告:我将分享如何基于 Page Object 模型编写移动端自动化测试框架,并结合 Allure + Jenkins 做持续集成🚀。
微信小程序登录流程:前端调用wx.login获取code,传给后端;后端用code+appId/appSecret调用微信auth.code2Session接口获取openid和session_key,验证用户身份后生成JWT Token返回。前端存储Token用于后续请求,后端验证Token有效性,失效时返回401触发重新登录。实现采用Taro+React(前端)和Node.js+Express
本文分享了一个基于SSM+Vue的初小教育课外学习平台项目。该项目分为前台和后台系统,前台提供在线考试、论坛交流、活动报名、视频学习等功能,后台支持基础数据、用户权限、内容管理等。系统采用SSM后端框架和Vue前端框架开发,配置要求包括JDK1.8、MySQL5.7等环境。项目包含完整的功能模块和技术实现,适合编程初学者参考学习,同时提供了测试账号和运行环境说明。该项目虽非工作场景常用,但可作为学
本文介绍LangChain.js作为Node.js开发AI Agent的优选技术栈,具高定制与易集成优势。涵盖环境配置(Ollama本地模型)、核心概念(Runnable统一调用、LCEL管道组合及多类型Message),并指出JS须用.pipe()而非|运算符。建议弃用旧式Chain,推荐RunnableSequence+LCEL组合。该方案让开发者用TypeScript将AI集成至现有系统,无
本课题的研究方法和研究步骤基本合理,难度适中,本选题是学生所学专业知识的延续,符合学生专业发展方向,对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
管理员角色的功能主要包括管理员登录,用户管理,车位信息管理,车子进场管理,停车缴费管理,用户反馈,系统管理等功能。
管理员角色的功能主要包括管理员登录,学生管理,企业管理,院系管理,专业管理,岗位类型管理,招聘信息管理,简历投递管理,面试邀请管理,就业信息管理,留言反馈,系统管理等功能。
本文介绍了一款基于Vue框架开发的档案管理系统设计。该系统采用前后端分离架构,前端使用Vue及其生态组件实现响应式界面,后端提供RESTful API接口。系统具备用户管理、档案室管理、档案查询等核心功能模块,通过合理的数据库设计和状态管理,实现了档案信息的数字化、规范化管理。测试结果表明,系统功能完善、性能稳定,能够有效提升档案管理效率。文章还指出了系统在智能化方面的不足,并提出了引入AI技术等
管理员角色的功能主要包括管理员登录,用户管理,图书分类管理,图书信息管理,图书借阅管理,图书归还管理,系统管理等功能。
游戏创意工坊与推广平台是一个综合性的游戏社区,旨在提供用户友好的环境以发现、分享和讨论各种游戏。该平台拥有细致的管理系统,允许高效地对用户进行管理,同时将游戏按照不同的分类和类型进行整理,确保玩家能轻松找到自己感兴趣的内容。
管理员角色的功能主要包括管理员登录,业主管理,员工管理,业主房屋管理,业主车辆管理,业主资产管理,楼宇信息管理,服务分类管理,服务信息管理,服务预约管理,业主投诉管理,天气预报管理,取件信息管理,业主取件管理,收费信息管理,小区公告管理,系统管理等功能。
管理员角色的功能主要包括管理员登录,用户管理,景点类型管理,景点信息管理,答题专区管理,答题记录管理,系统管理,订单管理等功能。
管理员角色的功能主要包括管理员登录,用户管理,课程信息管理,课程类型管理,课程评价管理,学习进度管理,意见反馈,互动交流,系统管理等功能。
管理员角色的功能主要包括管理员登录,用户管理,甜品信息管理,甜品类型管理,论坛交流管理,帖子类型管理,系统管理,订单管理等功能。
管理员角色的功能主要包括管理员登录,高校信息管理,学生管理,高校管理,学科管理,专业管理,志愿填报管理,在线留言,系统管理等功能。
本系统共有管理员,用户2个角色,具体功能如下:1.管理员角色的功能主要包括管理员登录,用户管理,商品信息管理,商品分类管理,系统管理,订单管理等功能。
本系统共有管理员,学生,评委3个角色,具体功能如下:1.管理员角色的功能主要包括管理员登录,学生管理,评委管理,项目类型管理,项目信息管理,报名信息管理,竞赛成绩管理,系统管理等功能。