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1月前

多模态虚拟人评论运营实战：语气适配如何借上_DМXΑРΙ

做虚拟人内容创作的人，前期最容易把精力放错地方。大家常盯着“能不能生成一条像真人的话”，但真正决定账号留存和互动质量的，往往不是单条回复够不够华丽，而是整个平台评论区里的&ld...查看更多>>

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冰拿铁不加奶发表了评论·1月前
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1月前

企业知识库会中问答助手实战：结构化输出如何落地到协同办公与_DМXΑРΙ

很多团队把“智能会议”理解成转写、摘要和待办提取，但真正进入办公现场后，最常见的抱怨其实不是“功能不够多”，而是“回答不够稳”。...查看更多>>

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大聪明发表了评论·1月前
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1月前

让玩法自己长出来：基于实时推理与边缘部署的机制探索，接入_DМXΑРΙ_的一次实战

做游戏原型这几年，我越来越确信一件事：真正拖慢创意验证的，往往不是“想不到玩法”，而是“想到了也验证不起”。一个新机制从脑内闪现到能不能玩、有没有反馈、...查看更多>>

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1月前

个性化营销视频怎么做得像真有团队在打磨，顺手记下我接入_DМXΑРΙ_的一段过程

这半年我越来越明显地感受到，AI 视频生成真正有价值的部分，已经不是“把一句提示词变成一段炫技视频”，而是能不能把内容稳定地落到业务链路里。尤其在个性化营销视频这个场景里，难点...查看更多>>

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dongnanx 发表了评论·1月前
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1月前

从选品到预测：AI智能体电商实战里那些细节，顺手记下 DМχΑРΙ

做电商这几年，我越来越确定一件事：商家真正缺的不是“更多数据”，而是把碎片信息压缩成行动建议的能力。尤其是选品分析和爆品趋势预测，过去常见做法是看平台热榜、刷竞品链接、手工记价...查看更多>>

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dongnanx 发表了评论·1月前
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1月前

满意度预测如何反推客服改进动作：一次实战与DМχΑРΙ

很多团队做智能客服，第一反应都是先把机器人答得更像人。但项目真正跑起来后，我越来越觉得，客服系统的分水岭不在“会不会回答”，而在“能不能提前感知用户要不满意了&rd...查看更多>>

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1月前

NoSQL MCP Tool 的一线使用记录：结合 DМχΑРΙ 后有哪些细节被放大

NoSQL MCP Tool 真正接进 LLM 生态时，DМχΑРΙ 带来的不是噱头最近我在重做一套数据侧 Agent 原型，主题很明确：让模型通过 ...查看更多>>

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1月前

别把 ssh MCP tool 只当玩具，我在项目里这样配合 DМχΑРΙ

我最近把 ssh MCP tool 重新接回自己的开发流，原因很简单：很多人谈大模型工具生态时，喜欢展示“会不会”，但真实开发里更重要的是“稳不稳、能不能复现、出了...查看更多>>

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1月前

htop MCP Tool 在开发现场到底有没有用：我的一线体验与 DМχΑРΙ

我一直觉得，很多所谓“AI + 运维”或者“AI + 工具链”的文章，问题不在于工具没用，而在于作者把“能连上”误写成了&ldq...查看更多>>

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冰拿铁不加奶发表了评论·1月前
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1月前

用 Crontab MCP Tool 清理重复劳动，我顺便接了 DМχΑРΙ

如果让我给“适合和大模型结合、但又最容易被低估的基础设施”排个名，Crontab MCP Tool 一定在前列。很多人第一次听到这个名字，会本能地把它理解成“给 c...查看更多>>

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清风free 发表了评论·1月前
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1月前

DMXAPI 配合 Docker MCP Tool 的真实体验：模型、容器与代码排查如何协作

如果这两年一直在关注大模型工程化，一个很明显的变化是：大家谈论的重点，正在从“模型回答得像不像人”转向“模型能不能稳定完成工作”。这个变化看起来只是讨论...查看更多>>

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mcp_2000_2026 发表了评论·1月前