前言以前我在 Mac 上一直使用一个 z 命令的工具，可以通过片段、关键词快速跳转到曾经访问过的目录，在频繁切换项目目录时极其方便。入职新公司后拿到了一台全新的 Mac，当时却一时想不起来当时用的是什么了（后来在自己电脑看了一下，使用的是 zsh-z，是 zsh 的一个插件）。 原本打算安装 autojump，但偶然发现一个 star 数超过 28k 的替代品 —— zoxide，尝试之后发现它也

前言我在上一篇写了如何私有化部署我开发的短连接服务，这篇我们来讲解一下这个服务的具体实现。 当初开发这个短链接服务主要是为了我的个人博客。每次分享博客文章时，链接都特别冗长，因为链接格式是 https://域名/年/月/日/类别1/类别2/文件名。当然，这个格式本身是能修改的，但我觉得这种结构作为博客链接相当不错，因为地址不会重复。然而，这样的链接分享出去就显得有些”恶心”了，尤其是当包含中文名时

前言因为之前经常要分享自己的博客链接，但原生的博客链接往往又长又复杂，不仅影响美观，还不便于记忆和传播。今年年初，当我第 N 次面对一个长达50多个字符的博客链接时，终于决定要解决这个问题。 起初，我尝试了市面上各种免费的短链接服务，但很快就发现了几个问题： 服务不稳定，经常无法访问 部分服务会插入广告或跳转页面 隐私问题令人担忧 在尝试了多个服务都不满意后，我决定自己动手搭建一个私有化的短链

前言最近，字节跳动新开源了一款类 Manus 的 AI Agent 项目——Agent TARS。这是一款基于 UI-TARS（视觉-语言模型）的图形用户界面代理应用程序，允许用户通过自然语言与计算机进行交互和控制。 了解之后，我立刻下载并体验了一番，整体来说，这款工具确实具有一定的可玩性，但实际效果仍有较大的提升空间。对于国内用户而言，目前可能还不太适合使用，建议先观望一段时间，等待后续优化和改

前言在如今这个 AI 项目、RAG 项目蓬勃发展的时代，向量数据库的应用愈发广泛。然而，当涉及到如何清晰便捷地查看和管理向量数据库中的数据时，却是个比较麻烦的事。今天要给大家介绍一款实用的向量数据库管理工具——Vector Admin。目前，它支持 Pinecone、Chroma、QDrant、Weaviate 这四款流行的向量数据库。 Vector Admin介绍VectorAdmin 不仅仅是

前言在准备面试时，制作一份简历是很重要的。因为近期正在面试，我整理了一些个人觉得还不错的简历网站。这些网站不仅功能强大，而且大多开源，适合不同需求的用户。以下是我对这些网站的详细介绍和优化建议。 简历网站以下是五个简历制作网站的详细介绍，包括它们的优点、缺点以及适用场景。 1. 魔方简历Magic Resume 是一个现代化的在线简历编辑器，基于 Next.js 和 Motion 构建，支持实时预

前言前段时间实现了《Ollama + DeepSeek 本地大模型实现联网回答》的功能，但当时直接将搜索引擎抓取到的内容截取 5000 字符后提交给 AI 了。这么做不仅可能会丢掉有效信息，而且由于 tokens 过多，也会导致 AI 回复的准确性和速度变差。因此，在此基础上，我加入了 Chroma 向量数据库作为中间层。当网页内容抓取到之后，通过 LangChain 的分片方法进行分片后入库，再

前言我在一月份曾写过一篇 《AnythingLLM 接入 Web Search》 的文章，起初浏览量寥寥无几，但没过几天就赶上了 DeepSeek R1 发布的热潮，各个平台都给我的文章带来了一波不小的流量。咱也算是“站在风口上”的人了，虽然只是短暂地飞了一会儿。 AnythingLLM 原生支持多个海外搜索引擎接口（如 Google、DuckDuckGo、Bing 等），但在国内使用时，常常面临

前言年前在写《在前端实现 AI 推理》时，发现 HuggingFace 官方模型库存在国内访问困难的问题。虽然当时通过科学上网解决了模型下载，但最近在 Node.js 中使用 transformers.js 时发现代理配置失效（推测是 Node.js 的网络层限制，此前调用 Google Gemini API 时也遇到类似问题，最终改用 Python 实现接口）。这促使我开始寻找国内可用的镜像源方

前言之前写了如何通过 Ollama 实现大模型本地化，本次将通过代码实现 Ollama + DeepSeek 实现本地大模型的联网回答能力。 代码实现实现本地大模型联网实际上并不复杂，核心思路就是通过搜索引擎的 API 获取查询结果，然后再通过爬虫抓取网页内容，最终将这些信息提交给 AI 进行分析和回答。本次实现的方式是通过 Google Search API 来完成联网搜索的能力。在开始之前，需