摘要:
大家好,今天想和大家分享一個我最近一直在思考和實踐的小實驗:如何讓AI Agent更有條理地完成復雜任務,并且讓我們 humans(人類)能夠更好地控制和復現這些任務。 閱讀全文
大家好,今天想和大家分享一個我最近一直在思考和實踐的小實驗:如何讓AI Agent更有條理地完成復雜任務,并且讓我們 humans(人類)能夠更好地控制和復現這些任務。 閱讀全文
posted @ 2025-10-10 16:18
松哥_ai_自動化
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本文將以我編寫的一個 Go Agent Demo 為例,穿透各類框架的表層封裝,回歸其工程本質。我將首先分析其核心的 ReAct 循環,并展示這個看似簡單的循環是如何通過模塊化設計,演進為一個結構化、可擴展的軟件系統。
今天折騰 Claude Code Router,想接入 Gemini Balance 的 API。以為很簡單,結果卡在了一個特別細節的地方。
采用了分層架構設計,將復雜的圖像識別流程抽象為清晰的模塊邊界。整個系統由用戶接口層、文字查找層、OCR服務層和坐標計算層組成,各層職責明確,耦合度低。
本文基于實際抓包 VS Code 中的 Copilot 登錄認證請求,系統梳理其 OAuth 2.0 相關實現及配套的安全技術體系,對底層流程進行代碼級和架構級分析。
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本文旨在從開發者的視角,深入剖析這三者之間的技術關聯與演進邏輯。我們將逐層遞進,從底層的傳輸協議到上層的應用規范,清晰地揭示它們各自的職責、設計哲學以及在不同場景下的技術選型考量。
本文提出了一種基于 Go 后端、WebSocket 通信協議與 Chrome Extension 的技術方案,旨在通過架構設計的優化,實現對 `cf_clearance` Cookie 的高效獲取。
開發者工具(DevTools)明明只是瀏覽器的一個“面板”,它憑什么能像開了上帝視角一樣,攔截和監控瀏覽器內核發出的所有網絡請求?它和瀏覽器內核之間,到底藏著什么秘密通道?
窗口置頂是一個常見且關鍵的需求。無論是確保測試窗口始終可見,還是保證自動化操作的準確性,各大Python自動化框架都提供了相應的窗口置頂功能。本文將深入分析主流框架的實現方式,揭示其背后統一的技術本質。
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