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上一篇讲小程序的 AI 功能实现,这一篇讲前置工程:怎么拿到 API Key,以及——更重要的是——怎么避免为了验证"通不通"而反复折腾一晚上。
我有个命令行工具,平时只能在电脑上敲命令。想让它变成手机也能点的网页,用 WorkBuddy 干了一个下午就搞定了——一个输入框、一个按钮,就这么简单。
起一个本地 HTTP 服务,第一反应通常是装 Flask。但用 WorkBuddy 折腾下来发现,只需求几个接口的话,Python 标准库就够了,一个依赖都不用...
前端改完样式,怎么确认没写崩?用 WorkBuddy 把这套验证流程自动化了——无头浏览器截图,零依赖,跑一条命令就出结果。
双击一个批处理脚本,输出了一堆完全看不懂的报错。用 WorkBuddy 排查后发现,根因竟然和命令本身毫无关系——是编码问题。
给自建的书库服务接 AI 分析能力,需要调大模型 API。按理说这步很简单——注册、拿 Key、填进配置、跑通。
深耕青少年心理和医疗大健康领域,融合AI大模型的本地化应用,对大模型有深度的应用经验和使用体验。
中国互联网络信息中心 | 工程师 (已认证)
中国互联网络信息中心(CNNIC)创新业务所应用服务部工程师、公共互联网反网络钓鱼工作组秘书处研究员
第 4 篇里我用一段话带过了蒲公英的安装,实际上那是一整晚的战争。单独写这篇番外,是因为它是教科书级的排障案例:症状迷惑、事件查看器干净、日志才会说真话、权限是...
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