LangChain 学习路线：Python 与大模型 API，从零构建第一个 AI 应用
一、为什么学习 LangChain，要先掌握 Python 与大模型 API？在开始学习 LangChain 之前，建议先掌握 Python 基础和大模型 API 调用。原因很简单：LangChain 是构建大模型应用的开发框架，但框架并不会替你消除底层的技术问题。
LangChain 学习路线：核心组件详解，从 Chat Model 到 Prompt Template
上一篇，我们使用 Python 直接调用了大模型 API，完成了文本生成、多轮对话和流式输出。你可能已经发现：调用大模型本身并不复杂。真正需要解决的问题是，当 AI 应用逐渐复杂时，如何让代码更容易复用、扩展和维护？
Windows编程，不管选择哪门语言，都逃不开Windows_API
Windows开发别站队，语言工具吵翻天，真正的底座是什么。Windows开发不是挑一门语言就完事。它更像一整套工具链，语言、编译器、IDE、框架和运行时，最后都得和Windows API打交道。选型先看目的，再看工具，这样不容易走弯路。
10-用 Python SDK 把 Harness 嵌进你的程序
系列第 10 篇 · 实战阶段 · 适用 DeepSeek Harness（dsh）0.2.x-alpha 开发者预览上一篇我们把 Harness 塞进了 shell，一条 dsh --profile headless "任务" 就能在 CI 里跑一次审查。
C# + Python（YOLO 模型）视觉识别项目（采集、标注、训练、识别）
前言生物实验室台面上经常堆着吸头盒、试剂槽、孔板、适配器、垃圾桶、设备等耗材，人工清点费时还容易出错。 WPF 客户端加 Python YOLO 模型做视觉识别，把这件事交给摄像头和模型。
超实用更新！Hermes 新增1套命令：实现Skill和提示词热刷新
Hermes 这次的新命令，解决了一个挺烦人的问题：工作规则已经改好了，聊了几十轮的老会话，却还在按照旧要求干活。假设你正在让 Hermes 研究一个开源项目。资料查了，代码看了，文章方向也讨论得差不多了。
从零教你配置python下最流行的web框架fastAPI
刚碰FastAPI，配置就劝退，第一个接口怎么跑。我刚开始学FastAPI，卡住的不是写接口，而是Python版本、虚拟环境、依赖和启动命令。后来才明白，先把最小开发闭环跑通，比急着写业务重要。下面按普通人的顺序，说一遍从零到第一个接口的路线。选型先别纠结太久。
把两把钥匙交给AI，网站和域名8分钟自己上线
做小工具站最烦的不是写代码，是收尾那半小时。建私有仓库、推到 Vercel、绑自定义域名、去域名商后台加一条解析、盯着 DNS 生效、等证书签发……熟手也要 20 ~ 45 分钟，还得在三个后台之间来回切。
Docker部署大模型：从环境搭建到API调用，手把手实现本地AI服务
Docker部署大模型：从环境搭建到API调用，手把手实现本地AI服务现在很多开发者已经知道如何使用 ChatGPT、DeepSeek、通义千问等大模型，但如果希望把大模型部署到自己的服务器上，应该怎么做？例如：如何在自己的服务器上运行一个大模型？如何让大模型使用GPU进行推理？
Python用 AI 做 API 文档示例可运行性检查：文档里 curl 到底能不能跑
文档里的示例是整个 API 里最先腐烂的部分：接口早就升到 v2，示例还写着 v1；字段 amount 改成 total_amount 三个月了，示例没动；返回状态码从 200 变成 201，文档还写着 200。新人照着抄一遍全报错，然后开始怀疑文档里所有的内容。