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🚀当Cursor和Claude Code拥有了记忆效率倍增 🚀当Cursor和Claude Code拥有了记忆!编程能力倍增!Graphiti MCP Server让AI编程助手实现持久超强记忆!时序知识图谱让你的代码规范、Bug修复历史永久保存,开发效率倍增 🚀🚀🚀视频简介: 【保姆级教程】Cursor和Claude Code用户必看!Graphiti MCP Server让AI助手记住你的所有编程偏好,自动避坑防Bug,团队协作效率翻倍! 🚀 本期视频详细演示了如何使用Graphiti MCP Server为Cursor和Claude Code配置持久记忆系统! 💡 核心亮点: 解决Cursor和Claude Code的上下文长度限制问题 时序感知知识图谱vs传统向量化存储对比 实时记录技术栈偏好、代码规范和Bug修复历史 支持团队协作和知识共享 🛠️ 完整演示内容: ✅ Neo4j数据库环境搭建和配置 ✅ OpenAI/DeepSeek API接口设置 ✅ Cursor和Claude Code集成配置 ✅ 实战开发Todo List应用验证效果 ✅ 知识图谱可视化界面操作 🔥🔥🔥时间戳: 00:00 开场介绍 - Graphiti MCP Server解决AI编程助手记忆问题 01:26 Graphiti简介 - 时序感知知识图谱vs传统向量化方式对比 02:22 效果测试 - 演示Graphiti MCP记忆技术栈和偏好功能 03:10 项目演示 - 查看智能背单词应用和修复历史记录 04:06 Bug修复演示 - 实时修复文字镜像翻转问题并记录到知识图谱 05:55 记忆持久化测试 - 重启后验证知识图谱记忆效果 06:09 Neo4j安装配置 - 数据库环境搭建和实例创建 07:33 环境配置 - 配置OpenAI API和DeepSeek等模型接口 08:34 Cursor集成 - 添加MCP Server和规则文件配置 09:06 Claude Code集成 - SSE方式调用和用户记忆文件设置 09:48 实战开发 - 基于技术栈偏好开发Todo List应用 10:33 样式调整 - 修改输入框文字颜色并验证知识图谱记录 11:20 总结回顾 - 知识图谱集成效果和开发效率提升 #cursor #claude #claudecode #Graphiti #mcp
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给喝过600公斤威士忌的男人,喝中国威士忌... 天呐朋友们,我又圆梦了,作为威士忌脑袋真得超超超开心! 这次飞去四川叠川威士忌酒厂,见到了威士忌大神——Serge Claude Valentin! - Serge绝对是世界级威士忌鉴赏大师,行走的威士忌博物馆 他创立了酒评网站Whiskyfun,至今已有超过21000瓶威士忌的酒评 他的一句酒评,甚至会影响一个威士忌品牌在全球的销量! 这次和Serge一起喝了中国威士忌,有种很奇妙的感觉 - 叠川一直都专注“中国风味”,不论是在原料上(选用中国高品质麦芽、四川峨眉山纯净雪水),还是用桶上(中国长白山的单岭橡木桶),都做得非常"Distinctively Chinese" —— 比如单岭桶的“陈皮”风味就连Serge都赞叹不已。 这次的意外之喜是喝到了叠川纯麦芽威士忌PX雪莉桶过桶熟成,这款刚刚斩获了2025年旧金山世界烈酒大赛双金奖,还是很有中式风韵,而且有很浓郁、甜美的果味,非常饱满圆润 - 发视频之前刷Whisky Fun,发现老爷子回苏格兰之后写了超长游记+酒评,对酒厂评价很高,目前打出的两款评分在88/89,在这边给大家摘录几段: "原来以为是在酒厂体验所以会觉得酒好喝,没想到回苏格兰冷静下来再喝,居然更妙了。" "独特的木质...和陈皮感...像一部中国电影,巩俐来演的话明年就上戛纳。" "虽然目前还不算是single malt,但以目前newmake的潜力,未来可期" 可以说是对中国威士忌非常高的评价了! - 超开心超圆满的酒厂行,也希望大家视频看得开心,云干杯~ #威士忌 #中国威士忌 #酒 #美食探店 #酒知识
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Gemini3 Pro vs ClaudeSonnet4.5 Gemini 3 Pro vs Claude Sonnet 4.5,谁才是编程王者? 目前 Gemini 3 Pro 给大家的印象是,各项基准测试一骑绝尘,编码略输 Claude Sonnet 4.5。AI 技术博主 Mervin Praison 对两款模型的编码能力做了一个面对面测评。 先说一下 Gemin 3 Pro 的优点。它可以处理文本、图片、视频、音频,甚至 PDF 文件,基本上什么都能扔进去,输出都是标准的文本格式。上下文窗口很大,输入高达 100 万 Token,输出 6.4 万 Token,实用性很强。知识库更新到 2025 年 1 月,支持函数调用、结构化输出,甚至可以把搜索当工具直接用,还有代码执行能力。Gemini 3 Pro 采用稀疏专家混合(SMoE)结构。官方还发布了专门做推理的 Gemini 3 Deep Think,强化了多模态和推理这两块。 在 Mervin 实际测试中,Gemini 3 Pro 预览版在基准任务上表现很稳,比如生成 Three.js 应用时,报错和警告都比 Claude Sonnet 4.5 少,平均生成时间也略短。在做旋转立方体、数据仪表盘、分子结构浏览器、太阳系模拟这些任务上,Gemini 3 Pro 的生成结果要么更快,要么更流畅,交互体验也好一些。当然偶尔也有例外,比如地形模拟和城市生成,Claude Sonnet 4.5 的画面更自然、清晰,视觉观感更讨喜。总体下来,两者各有优势,但 Gemini 3 Pro 在稳定性、速度、上下文处理能力上确实有点领先。 最近看了不少 AI 博主的测评,或许每个人测评的内容和方式不同,我的感受是,Germini 3 Pro 、Sonnet 4.5,以及 GPT 5.1 各有千秋,并没有那款模型有特别明显的优势。建议大家,几款模型都可以拿来试试,除了模型本身性能,也需要多关注模型的使用成本,自己的熟悉程度,搭配的工具等整个开发生态! #AI编程 #Gemini3 #ClaudeSonnet #AI技术 #AI工具
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