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把工作交給一支模型團隊。 Next step 安裝外掛、開一個新任務、指派角色、描述流程——十分鐘內你就有一條可運作的多模型管線。原始碼開源,可自由使用與修改。 查看 Repo 開源 · Cjbuilds/Codex-Orchestration · 概念來源:作者於 X 的公開貼文 Asia's AI-native product studio. Headless websites, rebrands, and growth for B2B and technology br
01 — 原文摘要 低門檻本地 LLM 部署教學的傳播背景 原文作者 Wei @wei_wang · 2026/05/28 · X Article 分析對象 原文宣稱無需命令列、CUDA 或量化格式知識,由 AI 桌面工具在 Windows 上完成部署,流程分為「發送指令、確認安裝、觀察輸出」三步,預計三十到六十分鐘可完成。模型在本地運行,不連線、不外傳資料。 教學切中三個真實需求:**雲端 AI 對部分請求過度保守、重度使用者月費偏高、敏感資料不適合送至第三方。**這三點各
引言 · The Problem 創作者面臨的問題:工具分散、流程割裂 靈感存在 Notion、數據開 IG App 看、對手追蹤靠記性、貼文排程開 Buffer、AI 新聞滑 X。在多個工具之間切換,導致想法、數據、發佈三件事分散在不同地方,難以統一管理。 「內容儀表板」(Content Dashboard,亦稱 Content OS)將這些分散的流程整合進一個自行掌控的後台。它是自建工具,而非再增加一個 SaaS 訂閱。使用 Claude Code,即使不具備程式基礎也可
The Concept 系統概覽:架構與適用對象 設計 → 程式 → 記憶 → 部署 → 隨時隨地控制 個人作業系統的核心是一個三欄式儀表板:左欄顯示今日任務、習慣與財務狀態,中欄為寫作與會議工作區,右欄整合 AI 洞察輸入。系統透過 Supabase 雲端資料庫保存所有記錄,並透過 Telegram Bot 接受語音指令操作。這是一套部署在你自己帳號下、可隨時透過自然語言指令修改的個人工具。 過去建置這類系統需要具備前端、後端、資料庫與部署能力。Claude Code 將需
在 Polymarket 建構 AI 交易代理。 Tenten · Field Guide № 04 2026 年版 AI 預測市場 / Polymarket 閱讀時間 約 35 分鐘 從環境設定到部署,涵蓋技術架構、提示工程與風險控管。 01 · Foundations / 基礎概念 Polymarket:預測市場的運作機制 預測市場把「未來事件的機率」轉換成可交易資產。以下先釐清核心術語,再說明它與一般賭博平台的結構差異。 Polymarket 是建構在 Polygon
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