Cline官方13条高效编码建议
以下是官方给出13条使用Cline构建更高效代码的建议(官方都是一句话，我加入了部分解释，原文请看官方最新X）：考虑在PLAN模式下启动重要任务。让Cline分析文件（@filepath，@folder），并在生成代码之前提出详细的实施方案。这样，你不仅能节省时间，还能确保代码从一开始就具有清晰的架构和目标。让Cline处理初步的脚手架工作。集中精力在核心逻辑和架构的精炼上，Cline可以帮助
内容创作策略
5分钟搭建一个高精度中英文OCR识别服务
最近接到一个需求：需要从邮件中自动下载某些邮件的附件，而这些附件是经过加密的压缩包，解压码在对应的图片中，所以需要自动识别图片中的解压码，然后去解压文件。经过各种调研，对比了几种OCR，最后选定了EasyOCR，轻量、识别率高、开源免费！1. 简介 EasyOCR 是一个用 Python 编写的 OCR（光学字符识别）库，支持 80+ 种语言的文字识别。它具有以下特点：使用简单，仅需几行代码即
聚类分析 | 步骤与分类
聚类分析是一种数据归纳技术，旨在揭露一个数据集中观测值的子集。“类”为若干个观测值组成的群组。如抑郁症亚型、消费者人群聚类等都是聚类分析应用实例。 一、分类 常用的聚类方法有层次聚类和划分聚类。 （一）层次聚类中，每一个观测值自成一类，这些类每次两两合并，直到所有的类被聚成一类为止。常用的聚类算法有：单
游戏设计提示词 - 集换式卡牌游戏(TCG)卡牌生成器
卡牌生成器系统是一个专为设计类似万智牌(Magic: The Gathering)和游戏王(Yu-Gi-Oh!)的集换式卡牌游戏(TCG)卡牌而设计的工具。本系统允许用户通过简单的输入，生成结构完整、机制合理、数值平衡的卡牌设计。系统目标简化卡牌设计过程，降低入门门槛确保生成卡牌的平衡性和游戏性提供多样化的卡牌类型和机制支持适应不同复杂度和需求的卡牌设计支持批量生成相关卡牌系列注意：你应该使用
扫描书籍PDF文件转Markdown/EPUB工具pdf-craft
项目简介本项目可将 PDF 一页一页读出，并使用 DocLayout-YOLO 混合我写的一个算法，将书页中的正文提取出来，并过滤掉页眉、页脚、脚注、页码等元素。在跨页过程中，会使用算法判断以妥善处理前后文跨页顺接问题，最终生成语义通顺的文本。书页会使用 OnnxOCR 进行文本识别。并使用 layoutreader 来确定符合人类习惯的阅读顺序。安装你需要 python 3.10 或以上（推
腾讯ima+DeepSeek打造能点读便记忆的单词卡(内含视频演示)
背单词痛点这段时间通过腾讯 ima 已经汇聚了小伙子这学期所有的英语单词，是时候发挥知识库的优势了，统计一下，总共有多少单词。PET 的基本要求接近 850 个词汇了，目标已有，小伙子任重道远。??如何能达到目标，能更高效的记住和掌握这些词汇呢？通过观察小伙子，和他的反馈，当前问题主要集中在下面三个方面:• 枯燥，主动积极性、情绪不高• 有些词不认识、不会读，需要通过点读笔查询• 词不会使用
自己实现一个ClickHouse的MCP
背景最近看到一个greptimedb的mcp文章，效果也是挺酷的。这里也试着一个clickhouse的实现，大概花了几个小时，这里也开源在https://github.com/dubin555/clickhouse_mcp_server ，github上也有2 3个实现，我写的大概是代码和注释最全的实现效果写数据先向clickhouse写点假数据，这里弄一些假的销售数据(什么数据都可以， 可以
一句指令秒部署“浪漫坐标”网页？不止于此，揭秘高效自动化背后的MCP魔法
最近在探索MCP相关的服务生态，然后就发现了腾讯所发布的这个Edgeone Pages。让我感觉自己开了挂。使用的过程中又对MCP的数据流研究了下。1. 从Edgeone Pages的案例开始1.1 案例演示哈，大家都知道，我前两天在第一次学习MCP的时候做了一个案例，使用高德地图的MCP服务只做了一个旅游的行程规划。步骤是这样的：这个中间需要我自己手工介入很多步，但是现在，我可以直接将两个提
这是我见过最牛的AI翻译助手，免费还能直接PDF翻译
这是苍何的第 357 篇原创！大家好，我是苍何。最近在疯狂研究 MCP，由于这东西是外国公司 Anthropic 提出的协议，要想知根知底，还得看官方教程。但这样一份全英文的教程，我是看不下去的，倒不是我的英语有多差（高考反正是勉强及格了?）。而是，从小的阅读习惯就是中文环境，不瞒你说，这些单词也许大部分都认识，但连在一起，放在具体的语境中，脑袋瓜子还是多少有点嗡嗡的响。我的做法是，
AI工作流与AI代理：理解两种人工智能模式的本质区别
在人工智能快速发展的今天，AI工作流(Workflow)和AI代理(Agent)成为了两种重要的人工智能应用模式。虽然它们都利用大型语言模型(LLM)来解决问题，但在本质、工作方式和应用场景上存在显著差异。本文将深入探讨这两种模式的区别，帮助读者更好地理解和应用这些技术。一、定义与本质区别 AI工作流(Workflow)AI工作流是一种预定义的序列化流程，在这个流程中，大型语言模型(LLM)和