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loop-me

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165K 开源 Skills 系列 Skills For Real Engineers 新添一个 Skill「loop-me」:目前还在 in-progress 阶段,在多轮会话里,用当前目录作有状态工作区,通过「拷问」把想法磨成可落地的工作流规格。 loop-me 和 grill-me 共用 gr
2026-07-23
开发工具
#grill-me#Skill#工作流#Agent#loop-me
Lovart分层编辑:在超越设计工具的路上更进一步

Lovart分层编辑:在超越设计工具的路上更进一步

1. Lovart 分层编辑:在超越设计工具的路上更进一步 [!info] 阅读导览 主体 Lovart 图层分离功能(编辑元素、3 层拆分、文字可改) → 1.1 不止于图片(内置视频/3D 模型) → 1.2 Fast mode 快速模式 2. Lova
2026-07-23
设计工具
#Lovart#AI设计#图层分离#生图#Hailuo#LTX#Fast mode
MCP 传输方式,stdio、HTTP SSE 和 Streamable HTTP

MCP 传输方式,stdio、HTTP SSE 和 Streamable HTTP

1. MCP 传输方式,stdio、HTTP SSE 和 Streamable HTTP MCP 使用 JSON-RPC 协议来编码消息。为了在客户端和服务器之间传递消息,需要相应的传输机制。 根据版本的不同,MCP 协议定义了两类三种传输方式。两类方式是 stdio 和 HTTP。三种分别是 st
2026-07-23
技术文档
#MCP#网络协议#stdio#HTTP#SSE#Streamable HTTP#JSON-RPC
MCP-Use:让 AI 智能体轻松调用任何工具的开源神器

MCP-Use:让 AI 智能体轻松调用任何工具的开源神器

1. MCP-Use:让 AI 智能体轻松调用任何工具的开源神器 1.1. 什么是 MCP-Use? 在 AI 智能体开发中,我们经常遇到一个问题:如何让大语言模型(LLM)真正"动起来",不仅仅是回答问题,还能执行实际的操作?比如浏览网页、操作文件、搜索信息等。 MCP-Use 就是解决这个问题的
2026-07-23
开发框架
#MCP#AI智能体#开源#工具调用#Python#LangChain#AI技术
MoE_让大模型更大_更准_还更快

MoE_让大模型更大_更准_还更快

Mixture of Experts (MoE) 是一种神经网络架构,它的核心思想是将一个复杂的任务分解成若干个子任务,并为每个子任务分配一个专家网络来处理。这种架构在处理大规模模型时,能够显著提高效率和性能。 近些年,MoE 与 LLMs 的结合,LLMs 的性能和效率得到进一步提升。如今 MoE
2026-07-23
人工智能
#大语言模型#机器学习#深度学习#MoE#人工智能#专家混合
n8n-案例-n8n平台助手

n8n-案例-n8n平台助手

1. 简介 本工作流借助一个由 AI 驱动的助手,让您能毫不费力地找到 n8n 平台相关问题的答案。您只需提出问题,该助手便会搜索相关文档、论坛帖子及示例工作流,从而根据您的具体需求,提供全面而准确的答复。 请注意:本工作流使用了社区节点 ( n8n-nodes-mcp.mcpClientTool
2026-07-23
n8n
#n8n#工作流#AI#助手#MCP#自动化
n8n 已死?我用 Kimi 跑通了 Claude Skills 直接替代工作流

n8n 已死?我用 Kimi 跑通了 Claude Skills 直接替代工作流

前段时间 Trae 下架了 Claude,标志着但凡跟中国沾边的 AI 工具都禁止使用 Claude。 但我一点都不慌,因为已经很久没用 Claude 了。 尤其在编程赛道上,国产大模型已经通过内部互卷站起来了。 昨天 Kimi 发布并开源了 Kimi K2-Thinking,没有悬念,参数上已经坐
2026-07-23
大语言模型
#Claude Skills#Claude Code#n8n#Agent#Kimi#工作流自动化#信息图
Obsidian 多端同步全方案对比:11 种方式怎么选?

Obsidian 多端同步全方案对比:11 种方式怎么选?

1. 为什么你需要 Obsidian 同步 1.1. 同步是 Obsidian 用户绕不开的难题 Obsidian 把所有数据都放在你自己电脑上,离线能用、隐私自己掌握、也不会被某家公司绑住。这是它最好的地方,但麻烦也跟着来了: 一个 vau
2026-07-23
obsidian
#Obsidian#效率工具#同步#多端同步#Obsidian Sync#iCloud#Syncthing#Git
OCR 精度再突破:YOLO 11 与 Ollama 的强强联合

OCR 精度再突破:YOLO 11 与 Ollama 的强强联合

OCR 精度再突破:YOLO 11 与 Ollama 的强强联合 1. 引言 🎯 我们之前在不同文章中分别探讨了两个强大的框架:Ultralytics YOLO 11,一个高精度的对象检测模型,以及Ollama,一个用于部署 LLM 模型的框架。但如果我们把这两者结合起来,打造一个超精准的 OCR
2026-07-23
计算机视觉
#OCR#Ollama#视觉语言模型#YOLO 11#Ultralytics#计算机视觉#Qwen
Ollama 魔搭社区超简单的大模型本地部署方案

Ollama 魔搭社区超简单的大模型本地部署方案

[!info] 阅读导览 1.1 开源小模型部署的优势 → 1.2 两种主流部署方法 → 1.3 显存需求快速估算 → 1.4 参数量、量化与位宽概念(魔搭社区实操) → 第 2 章 Ollama 安装与模型拉取实战 1. 小参数模型本地部署概述 随着大模型的不断发展,小参数模型的能力也在逐渐进步。
2026-07-23
本地AI
#Ollama#本地部署#vLLM#模型量化#魔搭社区#ModelScope#Qwen3#GGUF
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