之前的视频也介绍过,ChatWise,Cherry Studio,Chatbox 等大语言模型调用的本地客户端,虽然这些客户端都还是跨平台的,但是总还是需要占用本地的空间,今天我就来介绍一款基于网页的 LLM 交互客户端 Open WebUI,以及再介绍一下如何配置 Open WebUI 让其支持联网搜索。
Open WebUI 是什么
Open WebUI 是一个功能丰富,用户友好的自托管大语言模型 Web 交互界面。Open WebUI 提供了一个类似 ChatGPT 的界面,但是允许用户与这种类型的 AI 交互
完全离线
本地环境可
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这两天不管是在我的视频评论下方,还是在 X(Twitter)上,都有人提出了一个问题「AI 时代还是否需要个人知识库」,我觉得在回答这个问题之前,我们首先要回答两个问题,什么是「知识」?,而什么又是「个人知识库」?
知识
首先我们来聊一聊,「知识」的概念。
在牛津高阶字典中对知识的解释是:
the information, understanding and skills that you gain through education or experience
我们从教育和经验中获得的信息,理解和技能。
《汉典》中对知识的解释
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Trellis:让 AI 编码代理真正投入生产的框架
最近我一直在思考一个问题:AI 编码工具越来越多,但为什么每次切换工具或开启新会话,都感觉像是从零开始?我用 [[Claude Code]] 写了一段时间,又想试试 [[Gemini]] CLI,但每次都要重新解释项目背景、编码规范、当前任务进度。这种重复性的”上下文喂养”工作,慢慢变成了一种隐性负担。
tiptop:用图表重新定义命令行系统监控
最近在排查一台服务器的性能问题时,我习惯性地打开了 [[htop]],盯着那一列列滚动的数字,试图从里面读出 CPU 负载的变化趋势。说实话,数字本身没什么问题,但当你需要判断”过去几分钟内 CPU 是否有明显的周期性抖动”时,一屏幕的百分比实在不如一条折线来得直观。就在那个时候,我发现了 tiptop 这个工具,用了之后感觉有点相见恨晚。
Claude Code /goal:让 AI 自主持续工作直到达成目标的新命令
用 [[Claude Code]] 写代码时,一直有一个令人微妙不适的摩擦:每当 Claude 完成一轮工作,控制权就回到了我这里,我需要再次发出指令,告诉它”继续”“再检查一遍”“还有这个文件没改”。对于那种需要跑很多轮才能完成的任务——比如把一个模块从旧 API 迁移到新 API 直到所有测试通过,或者逐文件重构某个目录直到符合统一规范——这个”人类中继”的环节就显得相当机械,本质上我只是在不停地按确认键。