何以问的 Blog https://heyiwen.com/ 慢慢来吧 Mon, 16 Mar 2026 11:15:01 GMT https://validator.w3.org/feed/docs/rss2.html https://github.com/jpmonette/feed zh-CN All rights reserved 2026, 何以问 <![CDATA[MacM2安装Paddleocr进行ocr文本识别]]> https://heyiwen.com/article/ocr-3 https://heyiwen.com/article/ocr-3 Wed, 03 Jan 2024 00:00:00 GMT
这里使用Anaconda来创建环境安装

安装Anaconda

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Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.
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用 Anaconda 新建一个虚拟环境

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安装paddlepaddle

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飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台
飞桨致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点：同时支持动态图和静态图，兼顾灵活性和效率；精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持；真正源于产业实践，提供业界最强的超大规模并行深度学习能力；推理引擎一体化设计，提供训练到多端推理的无缝对接；唯一提供系统化技术服务与支持的深度学习平台
飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台
https://www.paddlepaddle.org.cn/
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通过 Open Terminal 打开对应虚拟环境终端输入下面命令
检查是否安装成功
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如果出现PaddlePaddle is installed successfully!，说明已成功安装。

安装 paddleocr 库

💡
paddleocr 是paddle 下 的一个模块
在新建的虚拟环境中输入
如果出现 ERROR: Could not build wheels for PyMuPDF, which is required to install pyproject.toml-based projects 错误
解决办法 :

使用命令调用OCR

 

使用PythonFlask调用Paddleocr进行文本识别

安装Flask
pip install flask==3.0.0
代码

运行

运行之后会去下载对应的PP-OCR Series Model

测试

准备一张图片
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调用接口
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]]> <![CDATA[Payload CMS使用定时任务和电子邮件]]> https://heyiwen.com/article/cms-1 https://heyiwen.com/article/cms-1 Wed, 15 Oct 2025 00:00:00 GMT

定时任务

Payload CMS 的定时任务系统基于 Jobs Queue，支持按 cron 表达式定期执行任务。适用于定期发送邮件、数据同步、报表生成等场景。

核心概念

  • Task（任务）：定义任务逻辑和调度规则
  • Schedule（调度）：按 cron 表达式自动入队任务
  • Queue（队列）：任务的执行队列，支持并发控制和失败重试
  • autoRun（自动运行）：自动消费队列中的任务
工作流程：

创建任务文件

Cron 表达式参考：
Cron 表达式
说明
*/5 * * * *
每5分钟
0 * * * *
每小时整点
0 0 * * *
每天凌晨0点
0 8 * * *
每天早上8点
0 0 * * 1
每周一凌晨0点
0 0 1 * *
每月1号凌晨0点

配置 payload.config.ts

环境变量控制

在 .env 中添加：
快速切换：

手动触发接口

验证定时任务

应用启动后应该看到：
如果禁用了定时任务：

电子邮件

Payload CMS 的邮件功能通过适配器模式接入：装包→配置→调用。核心是 payload.sendEmail() 方法，支持 SMTP、Resend、SendGrid 等主流服务。

安装适配器

配置 payload.config.ts

添加环境变量配置

添加测试接口

验证

]]> <![CDATA[Cluade Code 使用指南]]> https://heyiwen.com/article/ai-3 https://heyiwen.com/article/ai-3 Fri, 10 Oct 2025 00:00:00 GMT

接入其他API

Claude Code Router

GitHub - musistudio/claude-code-router: Use Claude Code as the foundation for coding infrastructure, allowing you to decide how to interact with the model while enjoying updates from Anthropic.
Use Claude Code as the foundation for coding infrastructure, allowing you to decide how to interact with the model while enjoying updates from Anthropic. - musistudio/claude-code-router
GitHub - musistudio/claude-code-router: Use Claude Code as the foundation for coding infrastructure, allowing you to decide how to interact with the model while enjoying updates from Anthropic.
https://github.com/musistudio/claude-code-router
GitHub - musistudio/claude-code-router: Use Claude Code as the foundation for coding infrastructure, allowing you to decide how to interact with the model while enjoying updates from Anthropic.
💡
Claude Code Router 项目旨在为开发者提供一个灵活的 AI 编程基础设施，让你可以根据需求将 Claude Code 请求路由到不同的大模型，并自定义每一次请求的处理方式。它支持多种主流模型和服务商，包括 OpenRouter、DeepSeek、Ollama、Gemini、Volcengine、SiliconFlow 等，能够满足多样化的编程场景和自动化需求。

/init

💡
在 Claude Code 中，‎`/init` 命令的主要作用是自动为你的项目生成一个 ‎`CLAUDE.md` 文件。这个文件会被 Claude 自动拉入上下文，用于记录和共享项目相关的重要信息，比如：
  • 常用 bash 命令
  • 关键文件和工具函数
  • 代码风格指南
  • 测试说明
  • 仓库协作规范（如分支命名、合并方式等）
  • 开发环境设置（如 pyenv、编译器等）
  • 项目中的特殊行为或警告
  • 其他你希望 Claude 记住的信息
你可以在项目根目录或其他相关目录运行 ‎`/init`，Claude 会帮你生成并初始化 ‎`CLAUDE.md`，方便团队成员共享和持续优化。这个文件没有固定格式，建议保持简洁易读，随着项目发展不断调整内容，让 Claude 更好地理解你的开发习惯和需求。

/compact

💡
在 Claude Code 的世界里，随着对话不断积累，模型必须处理越来越多的信息，这会造成 记忆窗口被填满，性能下降。为了对抗这种积压，它提供了一个 /compact 命令，让你 主动压缩对话内容。其作用大致是：
  • 汇总以前的对话精华，保留关键决策、技术细节、结构思路；
  • 用这份简洁总结 替代全部历史内容，保持对话干净、高效、可继续；
  • 避免模型因上下文过重而偏离目标。
带提示压缩：你可以在命令后加上说明，比如：

/clear

💡
它的作用很简单：清空当前会话的上下文。
执行后，Claude 不再记得你之前说过的话，也不再带着历史对话继续推理，而是像重新打开一个新的对话窗口一样，从零开始。

think / think hard / ultrathink

💡
在 Claude Code 里，think / think hard / ultrathink 不是“花哨词”，而是一个扩展思考的开关。你把这些词放在指令里，Claude 会在回答前预留更多“思考预算”，先做方案拆解、对比、权衡，再给出动作和代码。预算有层级：think < think hard < think harder < ultrathink，层级越高，思考越久，权衡越细，代价是响应更慢、令牌消耗更高。这是官方给的映射思路。
如何取舍很简单：问题清晰但稍有难度，用 think；涉及多种实现路径或影响面大，用 think hard；需要系统性推演与自检时，用 ultrathink（中间还有 think harder 这一档）。核心是把时间花在前置规划，减少来回返工。
别把它和另一个概念混淆：Anthropic 还介绍过一个 “think 工具”，那是在生成过程中插入一次“停一停再想想”的检查步骤；而 think / ultrathink 这套词汇针对的是生成前的扩展思考。两者方向不同，但目标一致：降低草率决策。

/permission

💡
用 /permission 定义allow/deny 规则。例如把 git commit 列入 allow，后续无需人工确认；把风险命令列入 deny，从源头阻断。
如果需要全自动无人值守时，在启动后加 --dangerously-skip-permission（CCR 同理）。注意：这是最高权限，建议搭配只读/临时仓库或CI 沙箱使用。

/resume

💡
能快速回到历史话题；可精准跳转某句，再接着对话。
 

/export

💡
把当次对话复制到剪贴板，便于归档或交叉验证（例如贴给 GPT 审核推理链）。

自定义命令：用文件定义你的“工作流原语”

💡
在项目的 .claude/commands/ 下，新建一个 <命令名>.md 即得一个自定义命令。内容用自然语言描述“它要做什么”。支持用 $arguments 占位参数。
例如创建 code-review.md，写明“比较 $arguments 分支与 main 的差异，并给出审核意见”。在对话中输入 /code-review <feature-branch> 即可触发。把 commands 放到全局配置目录，则变成用户级命令

Hook：把“代码规范与质量闸门”嵌入每次写入

💡
在 .claude/ 文件夹里新建一个 settings.json 文件（或者优先级更高的 settings.local.json）。在里面设置 hooks（钩子），告诉系统什么时候要执行什么命令。比如：当 AI 修改完文件后，自动运行 npx prettier --check . 来检查代码格式。如果发现格式问题，Hook 会马上检查并自动修正。你还可以根据官方文档，添加更多检查点，用来做代码检查、测试、构建等质量把关。

Sub-Agent：把复杂任务拆开并行跑

💡
运行 /agents 可以创建子代理。你只需要告诉它负责什么工作和要达成什么目标。当一个任务到来时,Claude Code 会把任务拆成几个小任务,然后给每个子代理分配需要的信息。这些子代理会同时工作,最后由主代理把结果整合起来。比如:一个代码审核子代理负责检查代码差异,另一个天气查询子代理负责获取天气信息,两个同时进行,互不影响,最后统一汇总。

GitHub CLI 集成

💡
安装 GitHub CLI，登录后 Claude Code 就能读取仓库 Issue/PR，在本地完成修改，然后创建修复分支并推送。典型流程：读取 Issue #1，实现“增加提交按钮”的修复，git push 推到远端，形成读取问题 → 本地修改 → 推送验证的闭环。
 

小技巧

！

💡
在 Claude Code 中，当你在输入行首添加 ! 符号时，它会：
👉 将该行内容视为"终端命令"直接执行，而非普通对话内容。
Claude Code 会在其提供的沙盒环境或已绑定的终端中执行命令（如 ls -la），并立即展示执行结果。
这类似于在 VSCode 中使用集成终端，区别在于这里用 ! 作为前缀符号，明确告知 Claude "这是需要执行的命令，无需解释或生成代码"。
重要的是：命令的 执行结果 会自动保存到对话上下文中
示例：
简而言之：执行外部命令 → 结果自动纳入上下文 → Claude 基于结果继续对话。

#

💡
在 Claude Code 中输入 # 可以快速给 Claude 添加指令并自动更新 CLAUDE.md 文件。
使用 Claude Code 时，输入 # 是一种便捷方式，用于添加新的说明、命令或风格指南。这些内容会自动写入到 CLAUDE.md 文件中，成为后续会话的上下文参考。
你只需在对话中输入 # 加上一条指令，例如：
Claude 会自动将这条规则添加到当前项目的 CLAUDE.md 文件中。这样做有以下好处：
  • 快速记录项目规范、常用命令和代码风格
  • 确保团队成员同步最新的开发习惯和要求
  • 提升 Claude 的理解和执行效果
许多工程师在日常开发中经常使用 # 来及时补充重要信息到 CLAUDE.md，并在提交代码时一并更新，从而促进团队协作和知识积累。
 
]]> <![CDATA[Flowise实现自定义知识库并创建对话Agent]]> https://heyiwen.com/article/agent-4 https://heyiwen.com/article/agent-4 Mon, 19 May 2025 00:00:00 GMT

简介

在构建 AI 客服时，常见需求是让机器人基于企业自己的知识文档提供准确回答。本文将手把手教你如何使用 Flowise + 向量数据库（如 Pinecone），构建一个结合 RAG 检索增强能力的智能客服 Agent。在 FlowiseAI 中，结合文档存储与向量数据库，构建一个由 RAG（检索增强生成）驱动的客户支持Agent。利用您的业务数据，创建一个能够准确回答客户问题的智能聊天机器人。

知识库管理

创建Document Store

比如这里创建一个"电商运营知识库"
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添加文件

根据文件类型，加载文件并切块，比如我这里使用PDF
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设置文本分割器

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预览切块后的数据

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完成加载

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进行向量

  • 点击 Upsert Chunks
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  • 开始逐一配置
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设置向量模型

  • 这里我选择OpenAI
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设置Vector Store

  • 这里我使用的是Pinecone
    • 可以去https://www.pinecone.io/注册一个账号，获取免费额度使用Vector Store
        1. 创建一个index
        1. 取一个名字
        1. 选择向量模型
              2. notion image
            notion image
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        1. 生成API Key
  • 回到Flowise，创建验证
        • notion image
  • Pinecone Index 填你在Pinecone创建的index 名称，可以填一个Namespece名称，之后也可以根据这个名称共用知识库的数据
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文档记录管理器

Record Manager的作用是当你更新了你的知识库中的文件时，Record Manager可以根据你的变更自动增量的重新向量数据 ，这里我使用SQLite，建议生产环境使用MySQL或者Postgres
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保存配置并更新

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  • 可以看到有28块数据
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  • Pinecone中可以页可以看到向量后的数据
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测试检索

点击Test Retrieveval
下面是PDF的内容
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测试结果
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创建Agent实现调用知识库

创建一个Chatflows

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Tool Agent

  • 选择一个Tool Agent
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设置System Message

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ChatOpenAI

  • 选择一个Chat Model类型的节点并连接到Tool Agent
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Buffer Windows Memory

  • 为保证LLM在当前对话中有上下文，需要选择一个Memory类型的节点进行关联
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Retrievever Tool

  • 选择检索工具关联到ToolAgent
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Document Store(Vector)

  • 这个节点可以选择到之前创建的知识库，这里和Retrievever Tool关联
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使用

保存之后点击对话图标开始使用
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]]> <![CDATA[DeerFlow安装配置及使用案例]]> https://heyiwen.com/article/agent-3 https://heyiwen.com/article/agent-3 Mon, 19 May 2025 00:00:00 GMT

简介

DeerFlow项目由字节跳动技术团队发起和主导开发，作为一个开源深度研究框架，于2025年年初正式开源。该项目基于LangStack生态，构建于LangChain与LangGraph的开源技术栈之上，充分利用语言模型和专业的工具集成，目标是推动深度研究工作自动化。其设计思想和技术实现产生于字节跳动内部对高效研究流程的需求，强调社区驱动与贡献回馈。

项目目标

DeerFlow旨在提供一个多智能体（Multi-Agent）系统框架，自动化处理复杂的研究任务。通过整合语言模型与网页搜索、爬虫、Python代码执行等多种专用工具，实现端到端自动化的信息采集、分析与报告生成。目标用户包括科研人员、开发者及学生，适合学术研究、市场分析和代码分析等多场景应用。项目力求减少人工干预，提高研究效率，支持动态规划和人机协作。

核心功能

  • 多智能体架构：包括协调器、规划器、研究团队和报告员等模块，分工明确，协作完成复杂任务。
  • 语言模型集成：支持多种大型语言模型接入，包括开源模型与OpenAI API接口，借助litellm库进行统一管理。
  • 网络搜索与爬虫：支持多搜索引擎（如Tavily、DuckDuckGo、Brave Search）以丰富信息源，具备网页爬取能力。
  • Python代码执行环境：可运行代码完成数据处理和分析。
  • 人机协作：允许用户用自然语言实时修改研究计划和生成内容，支持AI辅助的报告编辑和润色。
  • 内容生成：自动生成研究报告，可进一步转化为播客音频和文字版PPT，支持文本到语音（TTS）功能，生成高质量语音内容，借助火山引擎的音色技术。
  • 开发与调试工具：配备LangGraph Studio可视化调试 workflow，Replay系统支持多轮对话快速回放。
  • 跨平台界面：具备Web UI和控制台UI，提升用户体验。

架构

DeerFlow 实现了一个模块化的多智能体系统架构，专为自动化研究和代码分析而设计。该系统基于 LangGraph 构建，实现了灵活的基于状态的工作流，其中组件通过定义良好的消息传递系统进行通信。
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安装DeerFlow

可选，通过pnpm安装 Web UI 依赖：

配置

配置.env中的搜索引擎API Key
配置conf.yaml中的模型配置
  • conf.yaml

安装 Web UI 依赖

启动

控制台 UI

Web UI

访问

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示例

询问

  • DeerFlow是什么项目？
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Start research

  • 开始搜索
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  • 总结内容
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接入MCP

  • 接一个高德地图的MCP Server
demo1：
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demo2:
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LangGraph Studio

  • 使用下面命令安装依赖并启动一个基于 LangGraph 的开发服务器

PPT生成

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  • 生成的PPT只有文字
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Docker

确保.env和.conf.yaml文件已准备就绪。
并且web目录下的存在.env文件

构建镜像

启动

⚠️ 注意：部署到公网时需要在构建前端的时候要在构建参数上填写后端server地址：
比如：docker buildx build --platform linux/amd64 --build-arg NEXT_PUBLIC_API_URL=http://xxxxxx/api -f Dockerfile -t deer-flow:frontend-latest .
]]> <![CDATA[使用droidrun库实现AI控制安卓手机]]> https://heyiwen.com/article/agent-2 https://heyiwen.com/article/agent-2 Thu, 24 Apr 2025 00:00:00 GMT

介绍

DroidRun 是一个框架，通过LLM代理控制 Android 设备。它允许您使用自然语言命令自动化 Android 设备交互。

安装环境

安装源码依赖

安装 ADB

  • 验证安装
    • (droidrun) ➜ droidrun git:(main) adb versionAndroid Debug Bridge version 1.0.41Version 35.0.2-12147458Installed as /opt/homebrew/bin/adbRunning on Darwin 24.4.0 (arm64)(droidrun) ➜ droidrun git:(main)

安装 DroidRun Portal 应用

安装到手机

这里我使用的安卓虚拟机
droidrun setup --path=/Users/hejh/Desktop/droidrun-portal-v0.1.0.apk
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设置 API 密钥

  • 项目根目录创建一个 .env 文件或设置环境变量
可以只设置OPENAI_API_KEY

验证设置

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运行Demo

  • droidrun "打开设置" --provider openai --model gpt-4.1-mini
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  • droidrun "打开Chrome，访问 www.baidu.com， 然后搜索 Weather" --provider openai --model gpt-4o
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]]>