一、问题背景最近做了这样一个事，我觉得其中的分析思路其实已经比较成熟，值得专门沉淀下来，作为后续类似业务规划场景的参考模板，望各位前辈批评指正，未来还可以在此基础上继续扩展。 这个需求的核心逻辑是：基于年度总UV目标，结合某品类或品牌过去几年的UV占比、转化率、GMV占比等历史数据，对今年需要达到的UV、GMV以及经营指标进行拆解和推测。 例如：假设今年整体目标UV为100000，某品类A过去连续

读《系统之美》：数据/AI人最痛的清醒——知道系统有问题，却动不得 最近重读《系统之美》，被书中系统15大生存法则的第一条狠狠戳中，像被人在耳边说了句大实话：理解如何修补一个系统和实际动手去修补它，完全是两码事。这句话，估计每一个深耕数据、AI领域的人，读了都会心头一沉——这说的不就是我们每天的日常吗？ 作为一名长期和数据、AI打交道的从业者，看到这句话的瞬间，脑海里瞬间闪过无数个加班到

1.构图技巧：打开九宫格，当想突出人物的时候，推进镜头长焦，把人物放在左线或者右线上单拍人物时：可以仰拍，镜头在腰部，人像在中下两格想和某个建筑物有联系的时候，用对角线想突出后方的远处的景色，用上下放，对角线

一文读懂 Context / Memory 设计：AI Agent 的核心能力在传统软件系统中，程序的状态通常由数据库或缓存管理。但在 LLM 和 AI Agent 系统中，情况稍有不同：大语言模型本身是**无状态（Stateless）**的，每一次调用模型都是一次全新的推理过程。 这就意味着，如果系统不做额外设计，模型不会记住任何历史信息。 例如： 123User：我叫小明Assist

之前部署Openclaw以后就没有一直使用，最近打算用它弄一个我自己的自媒体管理助手，需要达到的目标是： 一、自媒体助手项目总体目标构建一个 AI 自媒体运营助手，帮助你： 核心能力1️⃣ 输入一篇博客初稿2️⃣ 自动生成适配不同平台版本3️⃣ 自动生成标题 / 标签 / 发布时间建议4️⃣ 一键发布到多个平台5️⃣ 管理内容和发布记录 二、系统整体架构推荐架构（非常关键）

从 LLM 到 AI Agent：工具调用框架（Tool Calling Framework）完整工程指南过去两年，大语言模型（LLM）几乎改变了整个 AI 应用开发方式。但只要真正做过一些项目，很快就会发现一个现实问题： LLM 很聪明，但不太会“做事”。 它可以： 写文章 总结内容 回答问题 做推理 但在真实业务中，用户往往需要的是： 查询数据库 获取实时数据 调用业务 API 执行自动

最近 AI 发展的非常迅速，AI 都快成为一个新的内核了。作为程序员，每天都担忧是不是会被 AI 取代。AI 是一个很好的实现者、观察者，现在几乎不再需要人类去写代码了。那么对于我们这些程序员来说，如何能保证不被 AI 取代呢？我的答案是：建立系统思维，掌握复杂系统的变化，成为一个决策者、管理者。最近在读《系统之美》，将自己的一些想法写在这里。 1. 什么是系统1.1 系统的三大要素系统是由相互作

一个完整的工具调用框架，通常分为以下八层。 1️⃣ Tool Definition Layer（工具定义层）作用定义工具的“契约”。 包含 name description 参数 schema（JSON Schema / Pydantic） 返回格式 权限标签 幂等性声明（可选） 为什么重要没有 schema，工具调用就是字符串拼接。 生产环境不允许。 2️⃣ Tool Regist

GitHub 两周 100k Star：聊聊最近火出圈的 Moltbot（原 Clawdbot）最近两周，技术圈几乎被一个叫 Clawdbot（现更名为 Moltbot）的项目刷屏了。 数据也很直观：2 周内 Star 突破 100k。对比 LangChain、Dify 这类“老牌选手”，Moltbot 的增长曲线几乎是垂直往上冲的。一般这种热度，背后多半是它刚好戳中了某个长期没被好好解决的痛点。