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GitHub 上又诞生了一款本地运行 AI 模型的开源工具：Shimmy，全面超越 Ollama。

仅仅 5MB 大小单文件，便提供快速、可靠的本地 AI 推理，同时提供完整的 OpenAI 兼容 API。

基于 Rust 构建，性能优化达到了极致，启动时间不到 100ms、内存占用仅 50MB。

GitHub：https://t.co/2E8IOaHZN8

发现一个 AI 黑科技助手！
1. 全自动抓取 Twitter 和网站热点，智能分析生成优质内容
2. 支持 Deepseek、通义和讯飞多模型，自动排版定时发布
3. 开源项目已有 1.6k 星，轻松搭建个人 AI 内容中心

搜索：TrendPublish
https://t.co/vgNjidcBmz

Most RAG systems are doing chunking 𝘸𝘳𝘰𝘯𝘨.

The 𝘸𝘩𝘦𝘯 you chunk matters just as much as 𝘩𝘰𝘸 you chunk.

We've been stuck in the pre-chunking mindset: split documents → embed chunks → store in vector DB. But what if we flipped this entirely?

𝗣𝗿𝗲-𝗖𝗵𝘂𝗻𝗸𝗶𝗻𝗴:

Claude API Documentation

一晚上写了 LocalDeepSearch 实训课程方案，包括选模型、合成数据集、选 Agent 框架、Agent SFT 数据集和框架、Agent RL 数据集和框架。

第一个问题，用什么工具调用方案，准备用 B 方案。目前实现是真的乱。

[实用指南与最佳实践] 用 AGENTS. md 提升 AI 代码质量 —— 来自 @Steve8708 分享

文章讲了一个简单但超级实用的方法：通过在项目根目录创建一个 AGENTS. md 文件，告诉 AI 编程工具你的项目规则和偏好，让 AI 输出的代码更符合你的需求，减少修改的麻烦。作者分享了他用 AGENTS. md 提升 AI

发现这个开源的多媒体管理工具做得挺好，简洁美观。https://t.co/p67fh3fo0D

开发者不做选择，窗口/白板/节点全都要！哈哈哈

又又又🍌+ Vibe Coding 了全新节点式：香蕉工厂｜BananaFlow

现在基于🍌三大件都有了

1⃣窗口式：Nano Bananary｜香蕉超市
2⃣白板/画布式：BananaPod｜香蕉铺子
3⃣节点/工作流式：BananaFlow｜香蕉工厂

香蕉工厂目的是流程自动化，与视频等功能串联

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