【AI驅動】 本文介紹了使用Cline+DeepSeek-R1開發“今天吃什么”小應用的實戰體驗。作者在Windows主機上部署并使用該應用，提供了完整的配置流程和視頻演示。文章還對比了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GGUF模型與ChatGPT-3.5的輸出速度。作者選擇使用LM Studio加載模型并開啟API調用，而非ollama。LM Studio簡化了LLM部署，提供了圖形化界面和API配置。文章總結了本地部署LLM的優勢，如數據安全、成本降低、性能提升等，并提供了相關配置和使用教程鏈接。

【AI驅動】 Lobe Chat是一個開源的現代化聊天應用和框架，以其優雅的UI和豐富的功能受到開發者青睞。它支持多種LLMs模型，提供語音合成和多模態輸入，擁有可擴展的插件系統，支持客戶端和服務器端數據庫。Lobe Chat在GitHub上獲得了超過56k星，社區活躍。用戶可以通過Sealos云平臺部署Lobe Chat數據庫版，享受AI模型訪問和跨端同步功能。

【AI驅動】 本教程詳細介紹了破解驗證碼的常見策略，以幫助繞過常見驗證碼類型。這些策略包括手動輸入、使用第三方識別服務、模擬自動化登錄過程、以及復用登錄狀態等。具體驗證碼類型包括圖片驗證碼、滑動驗證碼、點擊驗證碼、行為驗證碼和復雜驗證等。破解策略涵蓋了手動輸入適合低頻驗證碼、自動化服務識別復雜驗證碼、模擬用戶行為操作、以及通過復用登錄信息減少驗證碼出現頻率。Playwright工具被用來實現多種自動化操作。

【AI驅動】 DeepSeek API 近期進行了重要更新，新增了支持對話前綴續寫、功能調用、JSON輸出和8K最長輸出等功能，增強了API的靈活性和實用性。用戶現在可以通過設置特定參數來啟用這些Beta功能，并利用新的接口進行內容補全、故事續寫等任務。所有新功能的詳細信息和調用方法均可在DeepSeek API官方文檔中找到。

【AI驅動】 本文介紹了如何使用Spring Boot3+Vue2技術棧在10分鐘內搭建DeepSeek AI對話系統。DeepSeek以卓越的中文語義理解和開發者友好的API生態著稱，系統特點包括實時流式對話、專業級內容渲染、前端安全防護和響應式界面設計。技術架構涵蓋后端的SpringBoot、WebFlux和Lombok，以及前端的Vue2、WebSocket和XSS防御。文章還提供了后端和前端項目初始化步驟，核心服務實現和效果展示，強調系統的實時性、穩定性和擴展性，適用于智能客服、在線問答等場景。

【AI驅動】 本文探討了如何利用DeepSeek和企業架構模型，幫助IT咨詢顧問快速熟悉和深入洞察新行業。通過構建知識地圖和規劃學習路線，AI可以輔助學習者系統化學習新領域的知識。企業架構提供了一個高度濃縮的模型，使顧問能夠迅速理解行業的核心商業邏輯。文章強調了從觀察者到洞察者的思維轉變，并通過AI與企業架構的結合，展示了在手機行業中如何實現端到端流程的系統規劃和業務架構能力的構建。

【AI驅動】 本文介紹了如何使用.NET 6和Visual Studio 2022開發工具，通過修改項目文件中的為并指定多個框架版本，實現一套代碼同時生成.NET Core和.NET Framework程序。需要注意的是，要確保本機安裝了所需框架版本，并可能需要調整語言版本以避免兼容性問題。最終，項目會在debug目錄下生成不同框架的文件夾，實現混合框架程序的生成。

【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。