NAS 邪道玩法｜网页点开玩罪恶都市
哈喽，大家好我是Q仔。今天发现一个有趣的项目，在NAS中部署罪恶都市。今天来给大家分享实际体验和部署的过程。一、NAS部署步骤1：进入NAS，打开ContainerStatiton，复制下方的代码。services:gtavc:image: ghcr.
MCP协议实操：5步搭建AI Agent工具服务器
MCP协议实操：5步搭建AI Agent工具服务器核心作用MCP为何成为标配2026年8月，MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）已成为AI Agent调用外部工具的事实标准。
大模型调用工具：从写死接口到统一协议
背景：模型生成 JSON 不难，难的是「合同」结论：工具调用的失败极少源于模型不会生成结构化输出，真正的病灶是调用契约在各家之间不统一。最小可算的例子是让模型查北京天气。应用要的是 get_weather(city="Beijing") 这次调用能被执行。
我做了个 AI 长篇创作工作台：零依赖、零成本、不崩设定
一句话定位：本地优先、零第三方依赖的 AI 长篇小说创作流水线。不装任何库，跑在你自己电脑上，所有数据都是你能用记事本打开的文件。️ 先看效果：在线演示页（纯静态，无需安装）jiangchunbo312.github.
不会写代码也能做：行政岗用AI做的考勤网页，只复制了5段话
上次聊了 AI 时代程序员的护城河，这篇换个主角——完全不会写代码的你。我一个做行政的朋友，上个月还在每月拿半天对着打卡表算出勤，这个月已经让电脑替她干完了。她一行代码没写，只跟 AI 说了几段话。这篇把这条路完整讲给你。
搭建私人文本中转站：两台设备轻松传递文字
在电脑上整理好一段说明，切换到另一台设备时，又得找聊天窗口或临时文件来转发。文字不多，只想复制过去继续用，专门部署一套笔记系统显得有些麻烦。
DeepSeek Harness 从零搭建你的AI编程工具
如果你关注AI编程工具，大概率已经听说过DeepSeek Harness这个新名字。它并非又一个套壳的代码补全插件，而是一个真正把“大模型对话”和“本地代码执行”深度融合的集成开发环境。
Python自己写MCP客户端：连接服务器调用工具
篇6 我们写过一个 MCP 服务器。这次换个方向：自己写 MCP 客户端——连上服务器、列出工具、直接调用。这样你就能把任意 MCP 服务器的能力，嵌进自己的 Python 程序里。先准备一个 MCP 服务器# weather_server.
100G 英语资料没读？我用 AI 搭了个台子
前段时间写了一篇文章，文章是《存了100多G的牛津树和RAZ，女儿一页没读过，直到我给她搭了个工作台》，有兴趣的可以看一下。