【AI驅動】 本文介紹了如何使用AI編程工具Trae和Dify構建一個能夠處理Excel數據的智能Agent。首先，通過Trae生成代碼，需配置DeepSeek API以實現數據處理需求轉化為pandas代碼。隨后，搭建McpServer并將其服務集成到Dify中，形成Excel智能助手工作流。整個過程涉及修復代碼錯誤和配置環境，可將工作流發布為工具以便在對話中使用。

【AI驅動】 本文詳細介紹了DeepSeek的本地部署過程，包括使用Ollama進行部署、安裝和配置Page Assist瀏覽器插件以及通過C#接口調用DeepSeek。Ollama支持跨平臺，兼容多個主流開源模型，提供REST API，并擁有完善的生態系統。文章還展示了如何修改Ollama配置以適應不同需求，下載并安裝DeepSeek模型，以及如何通過API進行接口調用。最后，介紹了Page Assist瀏覽器插件的安裝和配置，以便在瀏覽器中便捷地使用DeepSeek。

【AI驅動】 本文介紹了如何在PyCharm中結合Test Automation插件和Playwright實現自動化測試框架，以進行UI回歸驗證。通過安裝插件和Node.js，創建并初始化Playwright項目，開發人員可快速實現截圖對比功能。項目結構化后，通過編寫代碼捕獲頁面截圖，與基準截圖對比，自動化驗證頁面是否有不期望的變動。該流程提高了回歸測試效率，減少人工參與，適合開發人員和測試人員使用。

【AI驅動】 基于Ollama和AnythingLLM的DeepSeek-R1本地RAG應用實踐。使用Ollama框架部署DeepSeek-R1推理模型，實現智能告警處理，自動識別告警信息并生成處置建議。借助AnythingLLM搭建RAG系統，結合檢索增強生成技術，提升回答精準度。方案支持私有化部署，降低AI應用開發門檻，展現AI技術落地價值。

【AI驅動】 本文探討了Deepseek模型引擎在本地部署時因其輸出思維鏈的新增字段所導致的技術債務問題。這一變更需要各類開源和閉源產品進行適配，導致了顯示問題和思維中斷現象。文章還提供了幾種解決方案，包括等待工具更新、手動修改API和使用one-api統一接口。雖然這些方法短期有效，但從長遠來看，統一API標準是更理想的解決方案。此問題的根本原因在于不同模型引擎間的輸出格式不一致。

【AI驅動】 本文介紹了在Windows上快速部署.NET Core Web項目的步驟和優勢。首先強調了Windows環境的集成優勢，如與現有基礎設施的兼容性和特定軟件依賴。接著，討論了Kestrel服務器的高性能特性，包括輕量級、異步非阻塞編程模型、HTTP/2支持和易于配置。文章還介紹了如何將.NET Core項目作為Windows服務部署，推薦使用WinSW工具，其簡單易用、輕量級和開源免費的特點。最后，通過案例演示了使用WinSW部署項目的詳細步驟和效果。

【AI驅動】 DeepSeek SDK for .NET是為.NET開發者設計的軟件開發工具包，簡化了與DeepSeek AI平臺的集成過程。它支持模型管理、對話交互、FIM實例調用、余額查詢、本地模型調用和ASP.NET Core集成。開發者可以輕松地調用DeepSeek的模型和功能，快速構建基于自然語言處理的應用程序。使用DeepSeek SDK之前，需要注冊DeepSeek賬號并獲取API Key。在.NET項目中，通過安裝NuGet包并實例化DeepSeekClient，即可開始與DeepSeek AI平臺的交互。

【AI驅動】 本文介紹了Java AI應用開源框架LangChain4j和Spring AI，旨在幫助Java開發者將大型語言模型集成到企業級應用程序中。LangChain4j提供統一API、綜合工具箱和多模態支持，而Spring AI簡化了AI模型在Spring應用中的集成。文章還探討了技術架構、集成能力和兼容性，并通過實戰案例展示了如何使用這些框架構建企業級AI應用。

【AI驅動】 本文是面向后端開發人員的Docker快速入門指南。文章首先介紹了Docker的概念，即通過創建鏡像來打包應用及其依賴，實現跨平臺運行。接著，以CentOS7為例，詳細講解了Docker的安裝步驟，包括卸載舊版本、配置yum庫、安裝Docker、啟動校驗以及配置鏡像加速。文章還介紹了Docker的基本概念，如鏡像、容器和鏡像倉庫，并列舉了常用Docker命令。此外，還探討了數據卷的使用，包括創建數據卷、掛載本地目錄等。文章進一步解釋了Docker鏡像的結構和Dockerfile的編寫方法。最后，介紹了Docker網絡和Docker Compose的使用，幫助管理多個容器。總之，本文為后端開發人員提供了一個Docker的快速入門，涵蓋了Docker的核心概念和常用操作。

【AI驅動】 DeepSeek和Playwright的結合為自動化測試帶來了新突破。通過AI驅動的代碼生成，自動生成高質量測試腳本，提升測試效率和覆蓋率。DeepSeek能夠解析自然語言需求，生成滿足業務需求的測試腳本，并通過機器學習優化覆蓋率。實測數據顯示，與手工編寫測試相比，DeepSeek大幅降低編寫和維護時間，提高了初始和邊界用例覆蓋率。這種方法適用于復雜交互驗證、異常流測試和跨平臺兼容性場景，建議從非核心模塊試點推廣。

【AI驅動】 本文介紹了Spring AI框架，旨在將Spring的設計原則應用于AI領域，支持主流大語言模型平臺，實現文本對話、圖像生成等功能。通過項目搭建、代碼測試等步驟，基于DeepSeek和智譜AI大模型實現了聊天應用。文章提供了項目結構圖、環境配置和完整代碼，鼓勵技術交流和學習。

【AI驅動】 本文通過結合Playwright和DeepSeek，演示了如何利用AI技術將Xmind生成的高覆蓋測試用例轉換為自動化測試代碼。文章詳細介紹了從用例生成到代碼實現的步驟，包括頁面對象生成、數據驅動和異常場景擴展。針對元素定位頻繁變更、支付超時等異步場景和復雜場景覆蓋率低的問題，提供了AI驅動的解決方案，提升了用例生成效率、異常覆蓋率和維護成本。

【AI驅動】 文章介紹了Markdown與AI結合的效率優勢，強調Markdown作為輕量級標記語言，因其簡潔的語法和跨平臺的通用性，在AI時代顯得尤為重要。Markdown幫助AI理解文本結構，適用于生成結構化文檔、技術文檔和學習筆記。熟練使用Markdown可以提升工作效率，特別是在文檔協作、筆記管理和內容創作中。通過這篇指南，讀者可以快速掌握Markdown的基本用法，并在與AI大模型的協作中有效運用這一工具。

【AI驅動】 本文介紹了使用DeepSeek工具結合Drawio和SVG生成軟件功能架構圖的方法。通過與AI工具的交互，不斷調整提示語模板，生成符合需求的架構圖。文章中提供了兩種方法的示例：DeepSeek生成Drawio的XML文件和直接生成SVG代碼。調整提示語約束是實現預期結果的關鍵，這種方法不僅適用于功能架構圖，還可以應用于其他類型的架構圖繪制。此方法的優勢在于生成的SVG文件可以直接在瀏覽器中運行并進行修改。

【AI驅動】 本文探討如何使用Playwright與DeepSeek使AI理解動態網站頁面內容并自動定位元素。文章分析了動態頁面挑戰及大語言模型的局限性，提出三種解決方案：人工描述頁面功能、抓取HTML源碼輸入、錄制用戶操作流并優化。這些方法旨在提升自動化測試效率與代碼質量，適用于不同復雜程度的場景。未來技術進步可能讓AI直接理解頁面。