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提示词工程 推荐
提示词工程入门：让 AI 输出稳定的五个结构化写法
同一个问题问十次得到十种答案，问题通常不在模型，在提示词没有结构。这五种写法解决的是「稳定性」，不是「更聪明」。
📅 08-12
👁 1,247
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AI部署 推荐
本地部署大模型前，必须先搞清楚的四件事
显存、量化、上下文、推理框架——这四个概念没弄明白就动手，大概率是下了几十 G 模型然后跑不起来。
📅 08-11
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智能体 更新
Coze、Dify、n8n 怎么选：它们解决的其实是三类不同问题
很多人拿这三个当同类产品比较，然后越比越糊涂。它们的定位差别比相似之处大得多。
📅 08-09
👁 1,663
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AI写作 推荐
把 AI 写的东西改成能发的东西：四步返修法
AI 初稿的问题不是写得差，而是"哪都对，就是不能用"。返修要按固定顺序做，顺序错了就是白改。
📅 08-08
👁 3
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AI部署 推荐
llama.cpp、vLLM、LM Studio：它们解决的根本不是同一个问题
这三个名字经常被放在一起比较，但它们的官方自我定位差得很远。选错了，你会一直觉得"这东西怎么这么难用"。
📅 08-08
👁 3
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AI绘画 推荐
AI 绘画从入门到出图：把概念、模型、参数分三层理解
新手最容易犯的错是一上来就抄别人的参数。参数是最后一层，前面两层不通，抄了也用不好。
📅 08-08
👁 1,886
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AI部署 推荐
本地跑模型要多少显存：别抄表，用官方口径自己算
网上那些"7B 要 6G、14B 要 12G"的表格，我一个官方出处都没找到。这篇教你自己算，算出来的你敢用。
📅 08-08
👁 5
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AI部署 推荐
Ollama 上手：命令、默认模型路径、监听地址，以及新手最常卡住的三处
本地跑大模型，Ollama 是门槛最低的一条路。这篇按官方文档把命令和路径列清楚，尤其是那个"局域网访问不了"的坑。
📅 08-08
👁 2
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AI编程 推荐
让 AI 改代码不失控的六条工程约束
AI 写代码最大的风险不是写错，而是改动范围失控——你以为它只改了一个函数，实际上顺手动了五个文件。
📅 08-07
👁 1
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AI编程 推荐
AI 编程工具定价与免费档对照（2026-08 官方口径）
这一行的定价变得非常快，连产品名都在变。这篇只写官方页面上当天能查到的数字，并标出哪些是变动过的。
📅 08-07
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