标签： AI助手

tsm-hub 通过自制 sk-tr- Token Key 统一管理多 Provider 多模型额度，集 Model Gateway、Capability Pool、Fastpath 于一体，让调用方无需关心底层模型差异即可享受稳定的 LLM 服务。阅读全文 →

resolve-tui 是一个纯 Rust + TUI 的终端编码 agent。它的交互层不是又一个聊天框，而是一个 Agent Workbench——事件循环、快捷键与斜杠命令、带沙箱安全边界的内置工具、Agent Skills 风格的可插拔技能、MCP 集成，以及会话管理。本文讲清楚这套交互层是怎么从'问答'升级到'工作台'的。阅读全文 →

终端里跑着 `make dev`，一个 Web UI 弹了出来——模型在回复、工具在执行、审批流在等待确认。切到 mock 模式，只要换一份 `cordis.yml`，同一个二进制就是 CLI 版本的 `make chat`。切换模型、增减工具、加审批节点，不需要改一行核心代码，不需要重新发布。这套架构把 DI 容器当作装配线，将一切可变…阅读全文 →

Text2SQL 确定性管线 + ReAct 双路径：datapulse AI BI 工作台架构解析 引言：AI BI 的痛点与双路径设计的起点 用 LLM 做 BI 分析，听起来很诱人，做起来全是坑。开发者最常遇到的三个问题几乎一模一样： 幻觉。 LLM 在数据库没有数据的时候，依然会自信地编出一个数字。 SQL 不可信。 即使生成了查…阅读全文 →

做本地 RAG 的开发者，大概都经历过这样的折腾：想跑一个纯本地的文档检索服务，结果发现内存态索引重启就丢，得接持久化向量库；向量检索搞定了，又得配 Ollama 做重排；再后来发现检索质量不稳定，还得上 pgvector……最后部署的时候，容器镜像大得离谱。阅读全文 →

用 React Three Fiber 打造会对话的 3D 数字人：架构与部署的真实踩坑记录 把一个 LLM 接进 3D 场景，让一个 VRM 虚拟角色能听懂你说话、开口回应、眼神还跟着你转——这个想法挺酷，但真做起来会撞上一连串工程问题：Key 不能进前端、Serverless 函数有 10 秒硬上限、R3F 的 Canvas 不穿透 …阅读全文 →

本地优先的 AI 通讯录助手：把大模型请进地址簿，数据却不离家 痛点：通讯录里最缺的不是存储，是"上下文" 每个人的手机里都有一份通讯录：几百个名字、号码、归属地。它能帮你拨号、发短信，却帮不了你一件更日常的事——知道该怎么跟某个人开口。 久未联系的老同事，过节该用什么样的语气？ 一个只存了名字的客户，邀约时该怎么称呼才不尴尬？ 脑子里闪…阅读全文 →

ai-workbench 的工作流引擎把任务生命周期拆成三个角色，每个角色有独立的 system prompt，甚至可以用不同的模型配置： 三个角色的职责在 中严格界定： Planner：只做拆解，输出带验收标准的 JSON 计划，不执行任何命令 Specialist：只执行当前这一步，产出交付物，可以运行 shell 命令…阅读全文 →