今天来讲解一下我这以前做的这个项目是怎么运行的,运行逻辑是什么。首先我们把这个仓库先克隆到本地,按照这个命令安装依赖,克隆下来是这样的, 然后我们打开命令行,输入 npm 引导安装依赖,然后 再使用 npm 让 dev 进入开发模式,它这个背后会启动 nex dev 命令,然后同时拉取前后端的服务。我这里用的是 nexjs 四十四的版本,启动之后会弹出一个网址, 这个就是我们本地开发的地址。初次开发的时候它加载时间会比较长,因为它需要翻译生成页面,这里需要十六秒钟的时间。我们先看一下目录结构, 主要的代码都在 app 文件夹下面, app 文件夹下面有 api 文件夹, api 文件夹在启动的时候会自动将下面的路径注册为后端 api 地址,像这个 back 路径,它就可以通过 api 专门拷 back 路径去访问它。 艾斯巴恩是用来存储中文、英文翻译的翻译文件,以及存储他的翻译逻辑的代码,这个代码内部使用的是艾斯巴恩的包,接下来这个目录是用于存储全区状态的, 使用了给 dux 这个包去管理全区状态,这个代码就按这个, 这个是它的入口,按照这个固定格式写这个文件用于配置 max 要管理哪些变量?像这里这块它就管理了 api 密钥编辑器,内容参考文献 api 地址。我这边 upstream 拼错了,一直没改,还有系统题日词。 下面是一个状态变量的存储,这里允许存储这些用户的一些前端页面配置的状态的信息,还包括存储用户是否是 vip 状态,我们前端就可以进行判断, vip 状态出来返回特定的内容。其实这里 a 列的 content 应该放到下面,状态管理这边只存储 api 相关的信息, 不过这个区别也不是很大,但是这里只是说明了哪些是白名单。我们具体配置 max 管理状态其实是在 slice 里面, 我这里写了两个 slice, 一个是 office slice, 一个是 state slice。 我 们这里具体配置这些变量的初值状态,这里配置了 api 的 初值状态, 下面配置了每个变量修改的时候使用的具体操作,比如说设置 api 变量,它就会把 state 的 api key 改成 我们传入的参数,这也可以实现一些复杂的操作。也就是说 slice 呢,主要是定义了变量的状态以及变量对应的操作。接下来是 state slice, 管理了前端的一些状态,默认的出式变量以及对应的动作, 一般来说动作就是直接设置它的状态。下面这些文件是放置这个应用的一些基础的图标啊,怎么处理错误的情况,一些大局的样式。还有这个 layout 呢,就是会 应用在每个当前目录下的文件的基础的组建代码,它会嵌到在配置点 tx 的 外侧,配置点 tx 就是 当前路径下会显示的页面, 这里就是我这个网站的根目录的页面,它包括了论文列表按钮、登录按钮,有设置按钮,这是最上层的,中间则引入了这个是编辑器, 引入了编辑器,接下来是页面底部的隐私政策啊,服务条款什么一些提示,还有 可以切换语言的一个组建,但其实我们这里还有一个最重要的是这个懒鬼觉目录,由于我这里是通过路径背后的 这个路径来判断用户当前使用的是什么语言,比如说现在访问的是 english, 这个路径整体的语言就会生成是英文的语言,如果改成,如果我们通过下面的语言切换去切换到点击它的中, 他就会改成这个路径,然后通过这个读取这个路径的这个关键字来判断当前使用的语言。那我们他在页面中要获得路径里是中文还是英文,还是通过这个变量写法获得的, 也就是说在外面加一个中括号,他就知道这个是变量,他会把 l、 n、 g 识变为变量传递给这下面写的组键。所以我们其实核心的功能都是写在这个目录下面的配置点 t s 和这个单个路径下的配置点 t s 功能是一样的,但为什么要在根目录下也写一个呢?这个是因为我发现谷歌在抓起页面的时候, 如果把内容都写在这个动态生成的页面下,他就抓取不到,所以只能在根目录下写一个静态的才可以让他抓到。在 x j s 中写这个文件命名是配置点 ts 的 就是页面 命名为 root, 点 ts 的 就是 api 接口, api 接口就是导出函数就可以。而配置呢, 我们需要导出一个 react 的 主键,它最后返回的时候要返回这种 html 的 写法的页面,并且包括了它的 javascript 代码,雕刻的、前端的交互的功能,处理逻辑,最后返回 html 页面 看,这样就整体就组成了既有组建显示的,也有处处理交互功能的。不同文件夹就是不同的路径,不同文件夹的名字,比如说这里是 settings 的 名字,那么它就是 在根路径下面再加 settings, 就 可以访问到我们这个页面。我们这一些很简单,是因为我们把组建都拆分到了 component 目录下面, 把实际实践逻辑都拆分到那里面去。为了让每个组件都可以使用 redux, 我 们需要在真正组件 settings 外面再包裹一次 redux provider, 才能使用全机状态管理。 这个 lng 就是 我们这一目录上刚刚说的传递出来的 language 变量。我们再往里面走,就可以看到 settings 组件的真正样子。这里就是我写的所有的组件都放在 control 目录下面, 这样子可以把不同功能的组建区分到不同的文件里,方便管理。这个文件就是我主要的编辑器的 组建功能。优思 app select 就是 使用了 redux 全集状态管理,它可以通过这种选法来访问全集变量,就避免了每次在主件里传递它的数据 造成难以管理的状态。此外,由于会编辑器,它只能在客户端渲染, 所以我们使用了动态加载,将这里的服务器端选择是 v force, 这样他就会显示一个加载旋转等待按钮,在客户端进行加载。虽然时间会有点长,那么今天先讲到这里。
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熬四月份要定稿了才知道原来 ai 是 可以给真实文献,而且能带文献引用和图表的。真的是术业有专攻, ai 还是得用学术 ai 才信,像我们平常用的 豆包啊, deepsea 啊,之所以给假文献,就是因为没有织网数据库。但是学术 ai 就 不一样了,一直在训练和文献论文有关的数据,就很适合论文小白,而且不用提示。你们看这是我一个多小时写出来的文献啥的都没什么毛病,我稍微改改就交上去了。 如果你还没开始写物,教你怎么用这个工具。首先就是打开这个学术 ai, 你 们看这个 ai 连学科都给你分好类了,还能直接在对话里解锁文献,生成图表。 然后我们先输入论文题目,选好学术模型和基础信息点,智能摘要,快速生成摘要和关键词,还自动匹配二十篇真实可查的文献,文献不够的话还能再补文献进去,所有文献都会自动融入出稿,点解锁就能加五到十年的文献,也能导入知网文献,跟着教程操作就行, 这一步十分钟内搞定摘药和文献。然后是大纲环节,核心解决 ai 引用不规范的问题。而大纲是标准的三级目录格式,右侧第一个入口就是文献引用, 点进去就能自主选择要引用的文献,首页还有详细的引用教程,旁边还能加图表公式代码,也能调整字数,调整目录顺序,大纲十分钟就能搞定。再等十分钟左右,出稿格式字数真是文献引用全给你弄好,脚标也自动标好,导师第一眼根本看不出问题。

整个恢复的速度相当的快,这是在手机上,而且大家看现在完全的没有联网。哈喽,大家好,那今天跟大家分享一下,基本上可以说是 iphone 上面最强大的免费本地 ai, 完全不需要联网,搭载的是 game 四啊,非常的强大, 大概就这个软件啊。 edge gallery 点开之后点击这边,我们可以选择我们的 model 子啊,这边有非常多的什么 jimmy 三呐, jimmy 四, jimmy 四是 google 推出的啊,给迷迷同样也是 google 推出的, 但是他不想给咪咪,给咪咪那是付费的,这个是完全的免费的,这里面我是下载了一二 b, 一 二 b 它是二十亿参数,一四 b 是 四十亿参数。那真马四相比于过去的真马三,主要有这么几个特点啊,首先第一个就是它整个脑细胞啊,整个容量会更加的高 啊,就是模型架构进行了一个非常大的优化。苹不是苹果啊, google 通过非常高效的蒸馏技术 distillation, 可以 让四十亿参数,就这个一四二 b 啊,可以达到过去一百亿二百亿模型那 这种水平,所以它整体智商就更加的高了,但是它占用的内存却没有变,所以它就可以让我们使用这个 iphone 十七 pro max 这种十二个 gb 内存的手机,也可以非常流畅的使用,而且它现在是支持了多模态原生支持,就是它可以理解我们拍摄的图片,逻辑和语言都是同步 的,识别精度跟上一代比啊,提高了大概百分之四十,而且它整个记忆力也增长了,整个智商更加的高了。过去我们在使用手机端的模型的时候,哔哔几句,他就忘了前面哔哔啥了,所以这个是一个非常大的痛点,但是这次 jam 四它每秒可以达到一百二十八个头肯, 所以我们把一整页的,比如说五百页的这种 pdf 啊,这种文章丢不进去,它也可以在几秒内看完,然后回答我们。再有一个就是 iphone 上为什么使用它会更加的好用,就是因为 iphone 它独特的架构就是 m r x, 反正就是统一内存啊,什么 cpu, gpu 啊,这几个都是统一使用内 存,所以在这个 a 十九 pro 里面使用这个加速单元,再配合上 g 八四,整个发热更低,跑得更加的快。那 所以我们简单的给大家演示一下啊,首先这个 ai chat 啊,这个是完全在本地的,所以我们现在打开飞行模式,关闭蓝牙,关闭 wifi, 都是可以正常的使用的。 这边有什么 e 二 b 啊,它有一个 best overall 最推荐使用的这个啊,我们试一下这个 e 二 b 就 可以整个大小容量也就是二点五四个 cb, 然后 ch 你 是谁? 马上就回复了,我是战马四,一个由 google dmind 开发的开放群众的大型语言模型,你有没有意识,整个回复的速度相当的快,这是在手机上,而且大家看现在完全的没有联网飞行模式,所以我们在飞机上在 处理这种文档,我突然有一个呃,突发奇想,想要咨询的时候,就我们直接在手机上跟它逼逼就可以,它就会给我们一个非常不错的答案啊,整个推理模型也相当不错。然后我们在这边点击这个之后,我们可以选择 max token 啊,我们可以进行选择 topk, 说实话,这个我也不知道它是啥意思啊,哈哈,然后我们点击 ok, 我 们可以再问一下啊,根据哥德尔不完美的系统,它都是有一个缺陷的,那么宇宙它作为一个系统, 他为了解决内部的这种无法解决的矛盾,所以他创造了生命,他看本地啊,在本地这么深刻的问题,他触觉了哲学系统论,生命起源,噼里啪啦, 哎呀,生存压力,适应性创造的本质有很多,在本地这个速度我个人感觉已经非常的够用了,还哔哔呢。 ok, 他 最后来了一个总结,一个看似完美的系统, 其内在的动态张力矛盾是其演化的燃料,生命正是这种内在张力的一种具象化和解决机制。他不是为了追求绝对的完美,而是为了在既定的有缺陷的宇宙框架内,实现一种动态的,有目的的存在。人生的哲理根本就是存在,扎斯的存在就是他们 关于这个歌德尔的不晚辈定律啊啊,我再找一期视频单独跟大家分享一下啊,今天我们就先跳过,总之我们在这边可以跟他比一遍,然后点击加号,之后我们看,我们可以看他的 history, 然后点击这边右上角的小加号,我们可以创建一个新的聊天,这个都是可以, 然后我们后退,后退之后这个是 ai chat, 唯一比较不满的就是它整个功能是比较分离的啊。当我们想要 ask a mage 用图片进行交流的时候,我们必须要到下面这边啊, explore other use cases 有 各种 使用的场景啊, ask a mage, 我 们可以让他啊回答我们拍摄的照片和图片。在这边点击加号之后,我们可以选择 photo library, 选择我们的照片,选择 camera 啊,这都是可以的。 我选择 camera 拍一个,呃, use photo, 然后我让他逼逼。这个是什么?有哪些特点啊?这个失误了。哎,这个失误了。这是 playstation port。 差一点啊,等会啊,我们刚才是使用的二 b, 我 们使用四 b 试一下。二 b, 他 可能智商没那么高 啊。使用这个二 b 啊,使用四 b 来试一下。这是什么?有哪些特点?嗯, yes 哦,他把旁边的 major sense 控制特点,触觉反馈,自适应班级, l two, r two 可以 根据游戏内的动作提供不同的阻力。 啊,噼里啪啦,还有例子呢啊,荔枝麦克风和扬声器设计和人体工程学啊,这些都有了。 ok, 这是什么花哦?金樽花,万寿菊。我们再换一个,让他翻译一下,翻译成中文,重新打开飞行模式, wifi 关闭。大概 它同样可以在本地完全免费的进行翻译,相当不错。所以我们在飞机上啊,都可以用注意力焦点, attention, focus, injection, 汇聚所需信息的过程。第一段,第二段它都会进行一个分段,第四段,第五段原文都有此处文字被遮挡,这种细节 相当不错。 very good。 然后这里面呢,还有一些比较简单的,什么 ask, 你 major 啊,什么 audio square, 但是没有特别大的鸟,用什么 prompt lab 啊, tiny garden, 这是一个小的游戏 mobile actions 啊,它可以用这个小的模型来操纵我们的电脑啊,不,是操纵我们的手机,比如说, turn on flashlight, 可以打开我们的闪光灯, turn off, create contact, send, email 这些,但是我用了一下,不是特别的好用,实际来讲比较好用的可能是这个 agent skills, 在 这边我们选择四 b 的 模型,什么 generate, q r code 呀,粘贴进来之后生成 q r 码, loading skill, 它是可以使用我们的 agent skill 的, 我们可以让它生成一个 q r 码完全离线的状态。另外这边啊,还有其他的什么 interact, map 啊 这些用起来感觉就那样啊。然后这个比较有趣, text spinner, 它需要一个访问的权限,大概是这样的一个效果,我们可以更改它的文字啊, spin 使用中文给它相机权限。呃呃,任何文字都可以,就这种效果,虽然没什么鸟用,但是 还挺有意思啊,就是这样的一个为的。这个呢,就是 google ai h 格兰瑞,我们可以使用 google 最新推出的振马四,高效的二 b, 高效的四 b, 我 们都可以在这边使用。但是这个软件呢,说实话,目前它整个 bug 还是有一点多啊,就是用的时候卡住的情况是,呃,挺多的,挺平板的。对大家有兴趣的话啊,想要免费使用的话,可以试一下,再等一下它们的更新吧。 啊,可能我现在是使用的艾弗莎士六点五 bug 版本,所以它整个匹配度不是特别的好啊,大家可以试一下。

这一节呢,我们安装 alama 和路由 studio 啊这两个软件,那路由 studio 呢,安装的时候要注意,要选用它的那个 c 加加酷,因为它不是 b 选项,所以我们要手动选,选择 其他的,都是安装默认的就可以安装。首先我们双击安装那个路由 studio, 选择积蓄, 对,在这就要选 node js 开发,然后选 c 加加核心库,这是关键。然后选安装, 这个过程会非常长啊,跳过了, 到这里就证明这个 vc 六安装成功了啊,我们不用登录,关闭就行了, 这个也把它关闭 好,双击奥拉玛, 点击 install, 直接安装, 这个全部用默认值,所以非常简单, 这个需要等待一下,到这一步其实基本上就已经安装成功了。好,出现这个 select mode, 我 们就选择一个大模型, 我们肯定要选明云端的啊,不要装在本地。 好,我们选这个 mini max m 二 也需要等一下。 好,这个黑箭头出现,黑黑的圆圈里边一个箭头出现,就说明这个模型已经连接好了,测试一下。 好,这是简单的一个测试啊,这个奥拉玛这个平台就已经装好了。 那在下一这一节我们就讲到这里,下一讲呢,我们就讲啊, open clone 啊,小小龙虾怎么安装,怎么配置,奥拉玛怎么配置?好,今天就到这里。

六步,从零搭建你自己的 di 量化助手,所有命令都会显示在屏幕上,跟着做就行,有问题评论区留言。 第一步,安装 wsl 二、这是 windows 上的 linux 系统 openclaw, 需要 linux 环境来运行,以管理员身份打开 power shell, 注意一定要右键以管理员运行,然后执行 wsl install 一 条命令搞定。 装完需要重启电脑,重启之后 bin 出终端会自动弹出来,设一个用户名和密码,注意 linux 输入密码的时候不会显示任何字母,盲打就行。最后验证一下 version 必须显示。二、 第二步,安装 note g s openclaw 需要 note 二十二以上推荐。二十四、一定要用 nvm 来装,不要用 app install, 系统员的版本太就会报错,安装 nvm, 然后装 note。 二十四、第三步,安装 python, 依赖 open to 自带 python。 三、只需要安装 requests 和 excel 两个库,装完验证一下 import 没报错就 ok。 第四步,安装 openclaw 主体 npm install 一 行命令搞定。装完之后执行 on board 引导向导,他会问你几个问题。第一个,选 and frope 就是 claw 的 公司, 然后输入你的 a p i k, 这个需要去 intropic 官网注册获取新用户有免费额度模型,选 close sunny。 四六,性价比最高。最后安装后台守护服务,选 yes, 整个引导大概一分钟就能完成。 第五步,验证四条命令,逐个跑服务状态确认 running, 健康检查返回 ok, 拍散脚本能查到贵州茅台的数据,市场情绪也能正常返回。四步,全率环境就 ok 了。 第六步,连飞书,在飞书开发者后台创建一个企业自建应用,填到 opencloud g s o n 的 channels 配置里, 然后配事件,订阅地址指向你的 get 位,配好之后重启服务,打开飞书,给机器人发条消息试试能收到回复,整套系统就跑通了。 有问题评论区留言关注 e c r 下期见。

我想知道你们写论文都是用什么 ai 呀?目前来说,虽然看到很多用叉七、 p d 的 或者是 ko 的, 但是这些可能研究生用的多些, 我们本科生可能接触的还是很少。这些国外的 ai 还是有一定门槛的,像我自己就是摸索出来,觉得最适合写论文的 ai 应该就是训练好的学术 ai。 真实文献没问题,引用也没问题,尤其是对于我们这些时间紧任务重的大自然来说。你们看我一天写出来的,而且 ai 率降完也很低, 如果你刚好还没开始写出稿,那我现在来给你们看看过程有多简单。首先就是打开这个学术 ai, 你 们看这个 ai 连学科都给你分好类了,还能直接在对话里解锁文献,生成图表。 然后我们先输入论文题目,选好学术模型和基础信息点,智能摘药,快速生成摘药和关键词,还自动匹配二十天真实可查的文件,文件不够的话还能再补文件进去,所有文件都会自动融入出版,点解锁就能加五到十年的文献,也能导入知网文献,跟着教程操作就行, 这一步十分钟内搞定摘药和文献。然后是大纲环节核心,解决 ai 引用不规范的问题。呃,大纲是标准的三级目录格式,右侧第一个路口就是文献引用, 点进去就能自主选择要引用的文献,首页还有详细的引用教程,旁边还能加图标公式代码,也能调整字数,调整目录顺序,大纲十分钟就能搞定。再等十分钟左右,出稿格式、字数、真实文献引用全给你弄好,脚标也自动标好,导师第一眼根本看不出问题。

如果你还没有安装过欧本克劳,那这期视频可能是目前最贴心的小白安装欧本克劳入门教程。这期视频汇聚了我一边碰壁一边摸索成功养活七只小龙虾的所有安装经验。 首先需要说明的是,从零开始安装欧本克劳的确会涉及一些代码操作,如果希望完全简化操作直接使用,建议选择腾讯或者字节提供的成熟欧本克劳软件方案。那接下来我们开始具体的欧本克劳从头安装教程。 安装 openclaw 之前,我们先要在电脑上安装两个核心依赖程序,第一是 node js, 这是 openclaw 依赖的一种编程语言。第二则是 git。 安装 node js 和 git 时,都可以直接通过百度搜索它们的名称进入官网,比如这就是 node js 的 官网。点击 get node js, 就 会出现下载安装程序包的界面, git 也是同理,进入官网后会有醒目的 download for windows 提示,点击即可下载安装包。 另外,我还推荐两个可以优化使用过程的程序,一个是 python 语言,另一个是 vs code 的 代码编辑器。了解过一些的朋友肯定知道, openclaw 的 强大功能依赖于各种技能来完成工作,而这些技能大多是用 python 编写的。 而另一个程序 vs code 则是一个通用的代码编辑软件,能为我们操作 openclaw 时提供更美观的编码界面。 下载完成后,我们就逐个安装这些依赖程序。 peter 的 安装只需要选择好安装目录,然后一路点击 next 即可。 node g s 的 安装过程也类似,选择安装目录后,一路 next 就 能完成 python 和 vs code 的 安装过程我就不详细演示了,操作步骤也是类似的。 完成这些依赖安装后,我们就开始安装 openclock 的 官网。在官网页面向下滑动,会看到两种不同的安装命令, 一种是基于 note g s 的 n p m 指令安装,另一种是基于 p o x 的 指令安装。这两种都可以使用,如果一个行不通,可以尝试另一个。 我们复制一条安装代码,然后打开 vs code 的 软件,选择新建终端,将安装指令输入进去并直接回车。程序会先检测安装环境,然后开始安装。这个过程可能需要等待几分钟到十几分钟不等。 在这段时间里,我推荐大家去完成三件事,第一,手机下载飞书 app。 第二,注册一个 github 账号,用于登录 cloudhub, 那 cloudhub 呢,是 opencloud 的 官方技能平台。第三呢则是注册 tabloid 网站。 那飞书 app 的 安装我就不演示了,这里我们演示一下 cloud hub 的 注册登录入口。首先打开 cloud hub 官网,选择右上角三印为 github, 选择 create an account, 然后按照网页提示完成 github 的 注册操作即可。 另一个推荐大家注册的网站呢,是它维里,因为欧盟 club 的 本质是无法联网搜索的,所以需要这些外部网站来提供搜索功能。它维里是目前为 ai 提供网络搜索结果的服务程序当中较为纯净的一个,所以建议大家也先注册好。后续我们会使用到它的 api。 那 等待一段时间之后呢?我们回到 vs code 界面,当它提示进入 starting setup 界面时,说明程序已经安装完毕。那么接下来我们需要进行一些初设设置。 第一项是一个免责声明,我们通过方向键选择 yes 进入下一步,然后保持默认的 quick start 快 速启动选项。这里会让我们选择模型提供商,我们可以暂时跳过。那如果你有 astrofic, open ai 或者 kimi 等服务商的官方 api, 那 也可以在这里直接选择使用。 那由于我后续使用的是阿里云的 coding plan, 这里就先暂时跳过了下一个 filter 选项,我们保持默认的 all providers。 默认模型则先选择 keep current, 后续我们会进行修改。 然后呢,它会提示你选择 channel, 这是选择 openclaw 与外部通讯工具连接的渠道。我们后续呢,会通过飞书的官方插件将它配置到飞书 app 上,所以这里可以先暂时跳过。下一节会介绍如何接入飞书, 那再接下来呢,会出现网络搜索功能的设置,我们选择 tabli, 在 这里呢,就需要输入 tabli 的 api, 那 在刚刚完成注册后, api 会直接显示在 tabli 的 网页上,我们复制下来并粘贴到安装程序的对应区域即可。 tabli 的 免费额度是每个月限额一千次,一般人是完全够用的。然后呢,它会提示是否现在安装一些官方内置的 skill。 这里选择现在配置或者暂时跳过都是可以的。如果现在配置,就会出现一个可选的技能列表,这里通过上下键选择技能,通过空格键来进行选中。我推荐安装 github, 其他的都可以根据技能介绍来自主决定是否安装。很多内置技能是基于苹果平台或者国外网站的,可以先不装, 在技能配置的过程当中会询问是否配置一系列 api, 这些都是一些技能生效所依赖的外部软件 api, 大 多数都是国外的,我们全部选择 no 即可。 接下来呢,会进入 get 为网关服务的安装阶段,由于我这台电脑之前安装过一次 open call, 所以 会提示选择保持现状还是重新安装。对于没有安装过的电脑呢,应该会直接进入到网关的安装界面,并跳出一个 c m d 命令行窗口,这就是网关的后台。 网关是 openclaw 能否正常运行的核心指标,可以简单理解为网关运行时, openclaw 就是 活跃的网关,一旦关闭, openclaw 就 无法继续使用。在这里呢,我们等待它正常启动即可。 在网关启动后,安装程序就结束了,只要这个 cmd 界面持续存在并有光标闪烁,就说明我们 openclaw 主体的安装大功告成。 第三步,我们将 openclaw 绑定到飞书 app, 这样我们就可以通过飞书像聊天一样去操作 openclaw, 并向他发出指令。 我们呢,首先搜索飞书 openclaw 官方插件,进入飞书官方插件的介绍网页以及使用说明界面,说明中也简单介绍了如何安装 openclaw, 但由于我们已经安装好了它的本质,所以我们直接进入。第二步安装飞书官方插件的步骤。 这里呢,提供了一行安装指令,将其复制下来,回到终端中粘贴并回车,就会进入飞书官方插件的安装程序。我们稍等片刻,安装完插件后,网关会自动重启, c m d 窗口可能会闪烁几次,当出现这个二维码时,就说明飞书官方插件已经安装成功了。 接下来我们打开手机上的飞书 app, 扫描这个二维码,会提示我们注册一个机器人,这就是我们后续在飞书上向 o b k l 发出指令的聊天对象。 在这里我们可以定义机器人的名字和头像,自定义一个你喜欢的名称,或者选择上传一个头像,点击创建机器人,出现这个界面时,机器人就创建完成了,稍等几秒后就会提示机器人配置成功,此时网关还会重启几次, 我们稍等片刻,当网关出现四行绿色的中英文字,包括开发者后台正常连接、接收事件与回调等等内容的时候,就说明飞书插件已经生效。我们新配置的机器人已经与 openclock 成功建立有效连接,那在终端中看到已就绪的文字后,我们就可以进入到下一步了。 那到目前为止,我们的 openclaw 还只是一个空壳,尚未注入灵魂,也就是调用 ai 大 模型来回答问题、处理任务的能力。所以接下来我们需要将大模型服务商配置到 openclaw 当中。 我使用的是国内阿里云百炼的 coding plan 包月服务。另外呢,火山,也就是字节,还有 kimi、 mini max 这些服务商也有包月服务,大家可以选择自己喜欢的购买一个。如果想使用国外的服务,操作会更复杂一些,今天就不做介绍了。 那每个包月服务商都会提供一个教程,指导如何将它的模型配置到 open cloud 的 这个配置文件当中,过程大同小异。那我以我用的阿里云百链平台为例,我们先打开百链的 coding plan 控制台,然后会有一个将它配置到 open cloud 的 教程文档, 我们在文档当中找到修改配置文件这一节,也就是方式三直接修改配置文件。这个方法最简单也最精准,这里他给出的是 model agent get to a 三个字段的配置信息,其实只要用 model 和 agent 两个部分就好了。我们将 model 和 agent 两个字段复制下来, 然后回到 c 盘,按照路径找到用户文件夹,进入自己的用户目录,选择点 openclaw 文件夹,里面有一个 openclaw, 点 json 文件,这就是 openclaw 的 核心配置文件。 我们双击点开该文件,由于我们之前没有配置 model, 所以 配置当中还没有 model 这个字段,我们只需要找到原生的 agent 字段,然后将它完整的删除,然后将复制的 model 和 agent 字段粘贴进去, 检查一遍文件的完整性。可以看到我们刚刚配置的飞书插件信息也已经写在这个配置文件的末尾。 接下来最重要的一步就是将我们自己的 api 复制到预留的 uapi key 字段当中,这是我们使用大模型服务的唯一身份标签,如果你不复制进去, open call 依然无法连入大模型。 然后呢,我们就回到终端当中,使用 open cloud gateway restart 命令重启网关,使所有配置文件生效。当我们重新看到那四行绿色字段的时候,就可以打开飞书 app 上刚刚配置的那个机器人的聊天界面,向他发送一句你好, 此时呢,他会收到消息,并打上一个 emoji 的 标签,表示已经看到消息,并正在努力思考,那稍等一会后呢,他会回复我们询问一些基本的信息。只要能够看到这样的回复,那么恭喜你,你已经成功养活了一只小龙虾。 接下来,只要在这里和他聊天,你就可以完成基础信息的配置,例如他叫什么名字,他应该怎么称呼你等等。 最后呢,我简单介绍一下 skill 的 安装方法。那技能也就是 skill 系统,是 opencloud 功能强于网页端 ai 的 一个核心系统之一。它指导 opencloud 在 面对什么场景时,应当以什么方式正确处理用户的需求,以及如何调用正确的工具来解决问题。 在安装的过程当中,让大家注册的 cloudhub 就是 opencloud 的 官方技能下载站。比如我上一个视频构建的知识网络图谱,主要就是基于这个 ontology 技能实现的。 这里面还有很多技能,包括帮助 openclaw 自我提升的 self improving, 以及读取和写入 office 文档的 word、 excel、 powerpoint 等技能,这些都可以安需配置。 很多教程都说了这个网站,但他们都没有告诉你。如果不进行登录, openclaw 的 技能下载就会受到严格的速率限制。要配置一个拥有几十个甚至上百个技能的完整 openclaw agent, 甚至可能需要一周到十几天,这是我们无法接受的。 因此,我建议大家注册并登录 cloudhub。 登录完成后呢,点击右上角自己的头像,选择 settings, 下拉到 api tokens 位置,选择创建一个 token。 那 网站会提供一行 cloudhub 的 api token, 将这个 api 按照我推荐的提示词发送给我们小龙虾,直到它回复登录成功,我们就可以通过聊天消息来指导它安装技能了。 随后呢,我们可以自行搜索并且安装所需的技能。例如在生物医学场景当中常用的 n c b i search, 只需要输入 n c b i 即可搜到。进入他的介绍页面之后复制地址栏当中的网址,并且提供给你的 open cloud, 告诉他登录 cloud hard 并且安装该技能。 openclaw 就 会自行开始安装。这里呢,我还准备了一些推荐的技能清单,以及生物医学场景当中解锁可能会使用到的部分 skills 以及它的使用说明。关于这些文档,你可以关注并且私信我,我会在后台发送飞书群聊的邀请,通过后台私信加入我的一个飞书群聊,我即可获取这些文件。 那最后我附上一些 openclaw 使用时常用的终端命令,也希望可以帮助到大家。

同学们好,今天咱们专门梳理下 paper xm 的 使用方法,帮大家把这款大学生论文辅助工具的功能摸透。它是一款一站式工具网站,不仅覆盖论文写作全流程需求,还支持问卷调查功能,实用性特别强。下面逐一给大家讲清楚各功能的用法。 先来说开题报告,整体分为三步,确定题目、筛选参考文献、搭建大纲目录。如果老师已经提供了开题报告模板,大家跟着系统的文字引导一步步操作就行,省时省力不费心。要是没有模板也不用慌,直接输入自己拟订的题目,跟着流程走就可以, 讲快。文献环节很灵活,既可以自己去织网筛选心仪的文献,也能直接用系统推荐的织网文献, 后者能帮大家节省不少时间和精力。接下来是智能写作功能,它分为三个板块,大家一定要先分清三者的区别再使用。 和开题报告相比,智能写作多了深层摘要,这一步骤操作逻辑和开题报告一致,有现成内容的同学直接对应填写,没有内容的同学根据 paper xm 生产的内容挑选修改,按需调整即可。 然后是论文仿写功能,它和智能写作的核心逻辑基本一致,唯一区别在于适用场景。如果大家有心仪的范文,想借鉴其写作思路、行为风格来完成自己的论文,就可以用论文仿写功能精准贴合自己的偏好。答辩 ppt 的 制作也很简单,还是熟悉的操作模式, 有现成文件的同学直接上传,没有文件的同学填写清楚主题和核心要求,等待系统生成可选方案后挑选即可,高效又省心。 再说说问卷调查功能,全程只需三步,第一步,填写问卷基础信息,大家务必准确填写, 确保问卷贴合需求。第二步,系统会根据填写的信息自动生成问卷,大家可以在里面自由修改题目,调整选项答案。第三步就是发放问卷,系统会提供二维码和链接两种方式,方便大家灵活分发。段落优化功能 通俗来讲就是一款段落修改工具,细分了多种模式。润色是根据你的指令优化语句表达,达成预期效果。 扩写缩写功能,顾名思义,按需调整段落篇幅即可。改写的核心是改变内容核心,比如原本围绕吃饭展开的段落,可通过改写转为以洗衣为重心。 降 ai g c 功能就不展开细说了,大家按需使用。最后是降重和降 ai g c 功能,降重提供三种类型可选,由于不同学校对查重率的要求不同,大家根据自己学校的标准选择对应的降重类型就行。 重点提醒下, paper x m 的 查重服务是免费的,如果身边有同学朋友已经写完论文,不妨用这个免费功能查一查,看看查重率是否符合学校要求。目前 paper x m 已更新的功能就是以上九种, 想要免费开题报告的同学可在评论区留言,如果对某个功能有疑问,也可以随时私信我咨询。今天的内容就到这里,咱们下期再见,拜拜!

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