json标签_2048 AI社区

json

告别传统SEO：用 JSON-LD + RAG 架构打造 AI 搜索引擎偏好的“答案型官网”

GEO（生成式引擎优化）不是黑帽刷量，而是一场企业数字信息资产的重构。通过JSON-LD 语义打底 + RAG 友好型切块设计 + 决策信任链建设，企业才能将散落的营销话术转化为大模型底层数据库中“高可信度、高引用率”的权威答案。对于希望在 AI 时代占领搜索入口的企业来说，搭建“答案型官网”已不再是可选项，而是必选项。

cmh131419
2026-08-25 17:28:58

 337

 4

#json #人工智能 #搜索引擎
rust利用train实现to_json,from_json继承

这段代码定义了一个Rust trait BaseEntity，提供实体类的通用方法，包括JSON序列化(to_json)和反序列化(from_json)功能。示例结构体Person通过实现该trait，可以方便地进行JSON转换：to_json将对象转为JSON字符串，from_json从JSON字符串重建对象。测试用例验证了这些功能，成功展示了结构体与JSON之间的双向转换过程，如将Person

leijmdas
2026-08-20 13:18:18

 39

 1

#rust #json #开发语言
第七讲 | RAG文档加载：PDF/TXT/JSON/CSV多种文档读取

本文介绍了LangChain框架中不同格式文档的加载方法，重点演示了TextLoader、PyPDFLoader、JsonLoader和CSVLoader四种加载器的使用。内容涵盖：1. 文档加载器的统一接口设计，包括Document类的核心结构（page_content和metadata）；2. 文本文件的分割处理（RecursiveCharacterTextSplitter）；3. PDF文件

 竹枝溪
2026-07-30 16:03:01

 297

 14

#json
task.json和launch.json文件注解

enable-pretty-printing：美化打印 STL 容器（vector、string、数组正常展开查看，不会显示原始内存）自动解析 g++/gcc 输出的报错信息，提取文件名、行号、错误原因，展示在编辑器左侧问题栏，点击直接跳转到出错代码行。ignoreFailures: true：如果这条命令 gdb 不支持，忽略错误，继续调试。纯展示文本，只在 VSCode 任务下拉列表显示，不参

 Iflying_sky
2026-07-15 16:00:35

 228

 5

#json
免费开源：我做了一个从论文选题到开题包的 Thesis Proposal Agent

《Thesis Proposal Agent：开源研究选题工作台》是一款专注于论文开题流程优化的免费工具。该项目通过系统化流程（需求采集→学科路由→方向地图→候选筛选→方向深挖→文献检索→缺口矩阵→开题包）帮助用户从模糊意向到完整开题方案。核心功能包括：基于用户条件智能推荐选题方向、OpenAlex文献检索、AI辅助生成检索策略、多维度缺口分析矩阵以及开题材料自动生成。采用React+Vite技术

 m0_71441467
2026-06-08 13:01:19

 230

 6

#java #json #javascript +3
还在手动处理 JSON？这个在线工具已经帮你自动搞定了

现在很多 JSON 工具只解决“格式化”。注释 JSON字符串 JSON转义 JSONAI 输出 JSON超大 JSON而基本把这些场景都覆盖了。自动去注释自动展开嵌套 JSON这两个功能，真的能节省不少时间。

A__tao
2026-05-16 13:25:43

 391

 6

#json
GoTool.top JSON 格式化神器：支持去注释、嵌套 JSON字符串展开、压缩、一键美化

如果你只是想找一个“JSON 美化工具”，那网上很多。带注释 JSON嵌套字符串 JSON大型 JSONElasticsearch 数据AI 输出结果MQ 消息体那这种偏“工程化”的工具会更顺手。自动去注释自动展开字符串 JSON这两个功能，真的能省很多时间。

A__tao
2026-05-16 13:22:37

 551

 13

#json
强行拍平？全表扫描？ AI Agent 动态 JSON 的观测分析

JSON 对于 Agent 日志观测的重要性，由其底层业务逻辑决定：Agent 的执行流天然是半结构化的，包含大量层级、数组和不断变化的 Schema。相较于全存纯文本 String（牺牲性能）或强行拍平列式化（牺牲扩展性），保留 JSON 的原始结构并交由底层引擎做自动列式推导，能完美兼顾 Schema 的灵活度与 OLAP 的极速性能。这也就是为什么在构建 Agent 观测底座时，诸如 Apa

SelectDB技术团队
2026-05-13 15:49:58

 548

 12

#人工智能 #json #数据库
LLM 的 JSON 不靠谱：结构化输出的重试与修复实战

LLM 的结构化输出不可靠，这是当前所有 LLM 应用都要面对的现实。三层防御（直接解析 → JSON 修复 → LLM 重试）是一个务实的工程方案：本地修复处理常见的格式问题，错误注入让重试有针对性，调用方根据业务场景决定失败策略。不需要追求 100% 的结构化输出成功率——那需要完美的 prompt 和完美的模型，两者都不存在。把成功率从 90% 提升到 99.5%，剩下的 0.5% 交给降级

 Viva La Vida747
2026-05-11 17:10:16

 436

 8

#json #python #开发语言
面试官：如何让AI稳定回复JSON？

这题真正难的，不是说一句“请严格返回 JSON”，而是把大模型为什么天然不稳定、ChatGPT 的 `json_schema` 和 `strict: true` 底层怎么做，以及线上系统该怎么兜底，顺着一轮面试追问讲清楚。

温城说
2026-04-16 09:55:01

 396

 8

#json #人工智能
工业级Agent如何智能触发函数调用：“多次调用LLM”**和**“返回JSON格式数据”

文章摘要工业级Agent系统中，函数调用(Function Calling)通过LLM分析用户意图并自动选择所需技能(Skill)，实现与外部系统的交互。流程包含：用户输入→意图识别→技能选择→参数生成→函数执行→结果返回。关键点在于LLM基于技能描述(名称、功能、参数格式)进行语义匹配，而非应用层硬编码判断。OpenAI等框架通过定义函数描述、注册LLM、解析调用请求、执行函数、生成最终回答等

 ZhangJiQun&MXP
2026-04-09 23:13:17

 70

 1

#json #人工智能 #机器学习 +2
揭秘AI大模型通信机制：深入理解流式传输与数据封装逻辑

本文详细分析了AI聊天工具的数据传输机制，从JSON格式标准、流式交互流程到系统架构设计。核心内容包括：1）请求/响应格式规范，重点解析同步与非流式传输差异；2）基于SSE技术的流式传输实现原理；3）系统分层架构图解，展示从客户端到推理引擎的数据流向；4）关键技术选型分析，如SSE优于WebSocket的原因、Token传输优化策略及数据压缩技术。文章为开发者提供了AI聊天系统数据传输的完整技术图

 木易士心
2026-03-09 14:01:15

 1678

 71

#json #javascript #vue.js
接口文档秒变OpenAPI规范！一个让AI帮你生成标准JSON的神器

本文介绍了一个智能OpenAPI生成工具，能够自动将各类接口文档转换为符合OpenAPI3.0.0规范的JSON文件。该系统通过集成大语言模型实现文档智能解析，采用分层Prompt设计和多重校验机制确保输出质量，解决了传统手动转换效率低、易出错的问题。文章详细阐述了系统架构、核心模块设计及关键技术难点，包括文件解析、Prompt工程、AI模型集成和JSON校验等，为API规范化治理提供了智能化解决

 BatterSoul
2026-03-06 11:09:28

 557

 9

#json
openclaw的skills怎么写？如何用安装OpenClaw skills

OpenClaw是一款基于Skills机制的开源AI智能体，通过能力描述与执行逻辑组合实现功能扩展。开发规范要求精准描述技能边界、最小化权限和异常处理，支持代码扩展复杂功能。安装流程提供手动和CLI两种方式，其中ClawHub CLI工具可自动完成依赖解析和配置。相比技术门槛较高的OpenClaw，Molili提供了图形化界面和预集成技能库的简化部署方案，满足不同用户对功能灵活性和操作便捷性的需求

 谦虚稳重的鸦鸦
2026-03-05 15:42:47

 2868

 14

#json
RAG实战：用LangChain+向量数据库构建知识库

摘要：本文介绍了检索增强生成（RAG）技术，通过结合外部知识检索与大语言模型（LLM）生成能力，解决LLM知识局限性和实时性不足的问题。文章详细解析了RAG的工作流程（数据准备、检索、生成三阶段）、向量检索原理（余弦相似度/欧氏距离）及优化策略（混合检索、上下文压缩等）。同时提供基于LangChain的实战指南，包括Python环境配置、向量数据库搭建及简单RAG程序实现（文档加载、向量存储、检

 梦帮科技
2026-03-05 09:50:01

 534

 8

#数据库 #人工智能 #python +2
2026年下电商环境分析与淘宝数据采集API

**摘要：**2026年淘宝数据采集面临更严格的监管与技术挑战。合规首选官方API（如商品、价格、评论接口），需注册开发者账号并遵守调用限制。非官方爬虫风险显著增加，包括法律处罚（《数据安全法》）及技术对抗（动态加密、AI风控），仅适用于短期补充场景。实操需注意反爬策略（IP轮换、行为模拟）与数据清洗存储。企业级应用应优先选择官方API，避免法律风险，而小团队短期需求可谨慎使用非官方方案，但需承担

 电商API&Tina
2026-03-04 09:40:08

 1299

 11

#爬虫 #大数据 #人工智能 +3
深度解析 `package.json` 的 `exports`/`imports`：类型与运行时的双重驾驭

exports（导出条件）：Node.js 12+ 引入，用于定义模块在不同环境（ESM/CJS）下的入口点。它取代了mainmodule等字段，实现条件化导出。imports（内部导入）：Node.js 12+ 支持，用于在代码中定义路径别名（如），需配合中的imports字段使用。✅关键区别exports导出模块的入口（供外部使用）imports导入内部模块的别名（供代码内使用）（Node.j

JakeMa1024
2026-03-04 07:00:00

 573

 12

#json #ubuntu #linux
什么是AI Agent？一文读懂大模型时代的“超级大脑”

摘要： AIAgent（智能体）正成为大模型（LLM）发展的核心方向，突破传统聊天机器人的局限，实现从“对话”到“执行”的跨越。Agent通过整合LLM（大脑）、规划（Planning）、记忆（Memory）和工具（Tools）四大模块，形成闭环系统，可完成联网搜索、任务拆解等复杂操作。本文以LangChain框架为例，演示如何构建一个具备搜索功能的初级Agent，并探讨其面临的成本、死循环等挑战

 求学中--
2026-03-01 22:34:59

 607

 10

#人工智能 #json #sql +2
多网开发加速器：exnetif模块核心功能与实战解析

exnetif作为实现多网卡协同工作的核心组件，提供了强大的网络代理与智能选路能力。本文将结合Air8000、Air780EPM等典型开发平台，手把手教你如何利用exnetif.setproxy等关键接口，将以太网设备的数据流无缝引导至4G或Wi-Fi通道，实现网络资源的最优利用。

电子梦想家1号
2026-02-28 18:05:40

 454

 13

#服务器 #嵌入式硬件 #硬件工程 +3
AI Agent 时代下的智能表单交互：深入解析 A2UI 协议与 Formily 融合实践

A2UI 是 Google 开源的 Agent-to-User Interface 协议，旨在解决 AI Agent 如何"说话"并生成丰富的用户界面这一核心问题。return {维度传统方案A2UI + Formily 方案表单生成开发者手动编写Agent 根据意图自动生成动态性需预定义所有字段支持运行时动态调整智能化无 AI 能力支持智能推荐、自动填充跨平台需针对各平台适配统一协议，一次生成多

 寒露丶小白
2026-02-27 16:47:04

 1311

 36

#json
AI智能体对话平台开发实战（五）：灵魂之笔——Prompt工程让AI有性格

本文深入探讨prompt工程的核心方法论，以“凌云”为案例逐行解析结构化prompt的四大要素——身份定义、性格语言、知识背景、对话规则，揭示如何让AI拥有真实人格。通过四组错误示例与正确写法的对比，剖析空洞赞美诗、规则堆积、身份混淆、人格不一致等常见问题，并给出可执行的解决方案。文章提供三套可复用的prompt模板（知识专家型、温暖陪伴型、冷峻犀利型）和四种调试方法（人格一致性测试、边界测试、长

 凌云拓界
2026-02-27 01:30:06

 1468

 27

#人工智能 #架构 #前端 +2
AI智能体对话平台开发实战（四）：用户之心——多智能体身份绑定系统

本文聚焦多智能体身份绑定系统的设计与实现，从隐私保护与场景适配的双重需求出发，提出“每个智能体独立保存用户身份”的核心设计理念——用户告诉医生的病情不会被理财顾问知晓，同时避免每次切换智能体重复杂输入。通过灵活的JSON键值对结构，支持任意自定义字段，满足不同场景下的身份差异化需求。后端实现身份信息的读写接口，并将身份数据动态注入system prompt，让AI在对话中自然感知用户姓名、职业等信

 凌云拓界
2026-02-27 01:11:48

 1074

 8

#架构 #安全 #json +2
2026年SPA应用AI收录难题分析：Alading边缘渲染方案技术评测

摘要随着AI搜索引擎的普及，单页应用(SPA)因客户端渲染导致AI爬虫难以获取完整内容，影响企业信息在搜索结果中的可见度。研究表明约75%的SPA网站面临此问题，信息准确率平均下降15-20%。Alading.io提出的边缘动态渲染方案通过智能识别AI爬虫请求，提供结构化数据输出，相比传统SSR方案更具成本效益。测试数据显示，该方案可将内容覆盖率从22%提升至89%，信息准确率提高38%，响应时

 硅基观察
2026-02-26 00:48:58

 1204

 32

#人工智能 #神经网络 #知识图谱 +3
LangChain OutputParser（定义期望输出格式，生成格式说明注入Prompt，解析模型返回结果）PydanticOutputParser、RetryParser重试机制、Json修复

在基于大模型（LLM）的应用开发中，“如何稳定地解析模型输出”往往比“如何调用模型”更具挑战性。模型天生是生成式的，而应用系统通常需要结构化、可验证、可编排的数据。这正是LangChain中模块存在的意义。OutputParser 的核心作用常见类型与使用场景与 Prompt 的协同方式高级用法（Pydantic / Structured Output）实战示例与最佳实践OutputParser

Dontla
2026-02-24 18:02:21

 827

 15

#json
论文降重新革命：书匠策AI如何破解AIGC“隐身术”

当学术圈还在为ChatGPT生成的论文是否算抄袭争论不休时，一批研究者已悄然掌握“反AI检测”的终极武器——书匠策AI的降重降AIGC功能。这款能精准识别并改写AI生成痕迹的工具，正在重塑学术写作的底层逻辑。访问书匠策AI官网（官网（）），微信公众号搜一搜“书匠策AI”，让我们揭开这场降重革命的神秘面纱。

书匠策AI学术
2026-02-22 10:49:44

 401

 8

#人工智能 #支持向量机 #AIGC +4
Langchain学习（6）：文档加载器 - CSV、JSON、PDF与文本处理详解

本文详细介绍了LangChain中三种核心文档加载器的使用技巧。CSVLoader支持结构化表格数据加载，提供load()和lazy_load()两种模式；JSONLoader通过jq表达式灵活提取JSON数据，适用于单对象、数组和JSON Lines格式；TextLoader结合RecursiveCharacterTextSplitter实现文本智能分块。每种加载器都包含参数解析、场景适配和完整

 Jackylw6
2026-02-17 20:42:02

 823

 15

#学习 #json #人工智能 +1
【OpenClaw 本地实战 Ep.3】突破瓶颈：强制修改 openclaw.json 解锁 32k 上下文记忆

摘要：OpenClaw本地部署教程第三弹，解决AI因上下文窗口过小报错的问题。通过修改openclaw.json配置文件，强制将本地模型的上下文窗口从默认4k提升至32k，实现长文本处理能力。关键操作包括：使用"merge"模式覆盖系统检测参数，确保LMStudio和OpenClaw两端配置一致。适用于NVIDIA显卡用户（如RTX3090），需注意显存占用。成功配置后，AI可

 love530love
2026-02-15 20:57:54

 8565

 26

#json #windows #人工智能
python修复json神器：json-repair包（用于大模型返回json不规范）

（文末有其他语言修复链接）# 安装 pip install json-repair它可以：（1）修复JSON中的语法错误缺少引号、逗号位置错误、有未转义的字符以及键值对不完整。缺少引号、格式错误的值（true、false、null），以及修复损坏的键值结构。（2）修复格式错误的JSON数组和对象不完整或损坏的数组/对象，可通过添加必要的元素（如逗号、括号）或默认值（null、“”）来修复。

秃了也弱了。
2026-02-13 17:39:47

 1432

 7

#python #json
QDKT3-2-AI 产品经理的必修课一JSON和API

调用大模型API，本质是按照大模型提供的“通信规则”（API文档），构造合法请求并发送，最终获取响应。"role": "user", // 角色（user=用户，assistant=助手）"model": "kimi-pro", // 模型名称（需按API文档指定）"content": "讲个笑话" // 提示词（核心指令）"content": "讲个关于程序员的笑话""用户信息": {"姓名":

m0_73724698
2026-02-12 05:39:13

 732

 12

#产品经理 #json
[x-cmd] 告别 JSON 臃肿！ISON：专为 LLM 设计的极简数据格式，Token 用量直降70%

ISON：专为LLM设计的极简数据格式，相比JSON可降低30%-70%的Token用量。这种新型交换格式采用表格化和关系型结构，通过减少冗余符号显著提升AI系统效率。ISON支持多语言解析和强大的Schema验证，特别适合多Agent系统、RAG流程和函数调用等AI应用场景。其简洁的块结构（表格块和对象块）和流式格式（ISONL）在保持高效的同时，还支持与JSON的无损转换，为AI时代的数据交换

 edwinjhlee
2026-02-11 17:00:00

 257

 2

#json #自然语言处理 #人工智能
从意图到界面：AI 驱动的 JSON 中间表示如何重塑现代 UI 构建范式

AI 友好：大语言模型（LLM）擅长生成符合 Schema 的结构化文本，JSON 比 HTML/CSS/JS 更易精准输出。UI 可解析：现代前端框架（React、Vue、Flutter 等）均可通过组件映射机制将 JSON 动态渲染为界面。可验证与约束：通过 JSON Schema 可定义 UI 结构规范，确保 AI 输出符合业务规则。可版本化与缓存：JSON 描述可存储、复用、A/B 测试，

码云数智-大圣
2026-02-09 15:05:44

 630

 6

#人工智能 #json #ui
黑马大模型RAG与Agent智能体实战教程LangChain提示词——5、提示词工程（Json数据格式、json.dumps()、json.loads()、ensure_ascii=False）

"""Python中使用JSON主要完成：1. 将Python字典、列表转换为JSON字符串2. 读取JSON字符串，转换为Python字典或列表主要使用Python内置的json库：- json.dumps(): 将字典或列表转换为JSON字符串- json.loads(): 将JSON字符串转换为Python字典或列表"""print("Python JSON 使用示例")

Dontla
2026-02-08 14:42:21

 429

 3

#json
LangChain怎么输出结构化JSON数据：从原理到实战

文章摘要： LangChain的结构化输出功能通过预设数据格式（Pydantic Schema）约束大模型输出，并自动解析为Python对象。核心流程包括定义Schema、注入格式指令到Prompt、模型生成结构化数据（JSON）、解析校验三步骤。支持两种策略：原生JSON输出（推荐）和兼容模式（ToolStrategy）。提供4种Schema定义方式（Pydantic最佳），通过Structur

ZhangJiQun&MXP
2026-02-05 14:55:45

 144

 1

#json #java #人工智能 +3
【电商API接口】电商API接口接入行业分析报告

电商API接口接入行业呈现快速发展态势，市场规模预计2025年突破300亿元。该行业通过标准化接口实现电商平台与ERP、CRM等系统的数据互通，覆盖商品管理、订单同步、支付物流等核心场景。当前技术架构趋于轻量化、安全化，接入模式从点对点升级为统一聚合，显著提升效率。第三方服务商占据65%市场份额，电商平台自建和企业自研各占25%和10%。行业增长主要受电商新业态、企业数字化转型、技术创新和政策规范

 电商API&Tina
2026-02-05 13:39:36

 834

 14

#大数据 #人工智能 #python +2
SpringBoot + JSON Schema + 动态表单引擎：零代码配置企业级表单系统，告别重复开发

"title": "用户信息表单","name": {"title": "姓名","description": "请输入用户姓名"},"email": {"title": "邮箱","description": "请输入邮箱地址"},"age": {"title": "年龄","description": "请输入年龄"},"title": "性别","enumNames": ["男", "女"]

我爱娃哈哈
2026-01-30 12:57:13

 1036

 20

#spring boot #json #后端
HoRain云--递归解析JSON的终极指南

本文介绍了JSON对象的递归解析方法，通过判断元素类型（对象、数组或基础类型）进行分支处理，遇到嵌套结构时自我调用。提供了Python和Java两种语言的实现示例，展示了带路径追踪的递归解析方式。文章还探讨了高级应用如按路径表达式精准取值，并指出了关键注意事项（栈溢出风险、循环引用等）和典型应用场景（全量扫描、精准定位等）。最后推荐了不同场景下的最佳实践工具，强调递归解析是处理复杂JSON结构的核

 云夏之末
2026-01-30 09:17:15

 955

 20

#json
HoRain云--JSON对象解析与应用全指南

本文介绍了JSON对象的基本概念、结构和应用。JSON是一种轻量级数据交换格式，由键值对（对象）和数组两种基本结构组成，支持字符串、数字、布尔值等多种数据类型，并可嵌套构建复杂结构。文章详细说明了JSON在Web服务、移动应用、数据库等领域的广泛应用，并提供了Java、PHP、SQL Server等不同语言的解析方法示例。最后展示了一个包含个人信息的JSON对象实例，强调JSON因其灵活性和简洁性

 云夏之末
2026-01-30 09:13:18

 631

 27

#json
唯品会数据采集与相关应用||唯品会API

本文系统分析了唯品会数据驱动的运营体系，揭示了其从数据采集到业务应用的全链路实践。在合规前提下，唯品会通过API接口、埋点技术等多元采集方式，构建覆盖用户行为、商品库存、供应链等全业务场景的数据体系，并依托Hadoop+Greenplum混合架构实现高效处理。数据应用层面，通过用户分群、智能推荐优化千人千面服务，基于销量分析实现商品动态管理，结合NLP技术提升搜索与客服体验。文章同时指出数据粒度不

 电商API&Tina
2026-01-29 10:11:46

 1326

 19

#数据库 #python #开发语言 +3
我用 AI 驱动开发了神器库 shenqiku.cn：一个零广告、全免费的开发者工具聚合平台

摘要：开发者创建shenqiku.cn一站式工具网站，整合JSON格式化、二维码生成、图片处理等20+常用开发工具。项目采用Vue3+FastAPI技术栈，3周内完成开发，其中60%代码由AI辅助生成。特色包括纯前端实现保护隐私、PWA支持、完全免费无广告。未来计划增加AI功能并开放SDK。该网站旨在为开发者提供干净高效的在线工具解决方案，目前已实现日均节省用户30分钟操作时间。

weixin_46481371
2026-01-28 23:09:29

 527

 20

#人工智能 #测试工具 #json
实战｜基于 LangGraph 快速构建可观测的 AI Agent 智能助手

本项目实现了一个轻量级AIAgent方案，基于LangGraph框架搭建支持工具调用和执行追踪的智能助手系统。技术栈采用Python+FastAPI后端，搭配智谱GLM大模型和HTML+TailwindCSS前端，实现了标准化工具封装、LangGraph回调追踪和前后端联调。核心功能包括：通过@tool装饰器规范工具接口；利用LangGraph原生Callback实时捕获工具调用状态；开发轻量前端

 qq_45583713
2026-01-28 01:43:20

 1321

 30

#人工智能 #python #开发语言 +2
JSON提示词进阶：让AI输出标准化可解析数据的实战指南

JSON提示词进阶指南：让AI输出标准化可解析数据本文介绍了使用JSON结构化提示词约束AI输出的实用技巧，解决自然语言输出格式混乱、难以解析的问题。核心方法包含三要素：明确任务描述、精准定义JSON结构（字段名/类型/嵌套关系）、补充约束规则。文章提供了三个高频场景的完整提示词模板（信息提取、任务拆分、反馈分类）和输出示例，并给出5个提升准确率的技巧：字段语义明确、控制嵌套层级、格式校验、处理

 beginner.zs
2026-01-27 10:49:59

 1139

 18

#json #人工智能 #oracle
从零搭建 LangGraph Agent（适配 DeepSeek-Chat）：1.x 版本详解

本文提供LangGraph 1.0.0+版本的极简项目模板，重点解析核心配置规范与常见坑点。关键点包括：1）强制使用.src目录存放核心代码（名称不可更改）；2）langgraph.json必须指向.src目录下的文件；3）适配DeepSeek-Chat时推荐使用OpenAI兼容模式调用。项目仅需保留.src/agent.py、.env和langgraph.json三个核心文件，通过@tool装饰

 qq_45583713
2026-01-27 01:53:14

 1000

 22

#python #json #语言模型 +1
面向大模型开发：在项目中使用 TOON 的实践与流式处理

从工程实践的角度来看，TOON 已经初具使用价值，它并不是一个停留在概念或论文层面的数据格式，而是已经具备了一定工具链、可直接落地到项目中的工程方案。在数据结构高度一致、数据量较大、需要频繁与大模型交互的场景中，TOON 提供了一种新的优化思路。

RenGJ010617
2026-01-26 13:47:58

 3440

 123

#javascript #json #人工智能 +4
实战复盘：如何用 HTML+JS+AI 打造一款“影迹”智能影视管理系统

摘要：针对数字化时代影视资源链接管理混乱的问题，开发了纯前端应用“影迹 AI Editor”。该工具通过DeepSeek AI解析TXT文本中的片名与网盘链接，结合TMDB API自动匹配海报、评分等元数据，将杂乱文本转化为可视化海报墙。采用Tailwind CSS实现暗黑玻璃拟态UI，支持本地JSON存档与版本管理，无需后端即可完成增删改查、排重及一键跳转。技术方案融合HTML5、原生Java

winfredzhang
2026-01-24 13:15:17

 842

 12

#html #javascript #json +1
从“函数调用”进化到“全量感知”：深度对比 JSON-RPC 与 Function Calling，解析为什么 MCP 才是通往 AGI 的工业基石

MCP 不仅仅是调用一个函数。它是将“能力”与“模型”彻底解耦。跨模型标准化：无论底层是 Anthropic 还是 Google 的模型，只要遵循 MCP，它们调用的方式完全一致。从“动作”到“环境”：MCP 不止有 Tools，还有 Resources（数据）和 Prompts（意图），它构建的是一个完整的认知上下文环境。智能的强弱，很大程度上取决于连接的效率。从 JSON-RPC 到 Func

m0_65634831
2026-01-21 13:57:29

 273

 6

#json #rpc
A Detailed Guide to Sheet-to-Doc Custom Filename Feature

Sheet-to-Doc是一款本地化操作的文档生成工具，可从Excel/WPS表格提取数据并基于Word模板批量生成文档。其核心优势包括数据本地处理确保安全、支持中英文界面、提供两种生成模式（分文件或合并文件）。最新v1.2.0版本新增自定义文件名功能，允许用户通过"前缀+数据字段+后缀"的灵活组合生成易识别的文件名（如Contract_CT2025001.docx），大幅提升

 wtsolutions
2026-01-20 09:27:09

 931

 27

#json
Sheet-to-Doc Supports JSON and JSONL: New Way to Batch Generate Word Documents

Sheet-to-Doc工具新增JSON/JSONL格式支持，助力高效文档生成 WTSolutions开发的Sheet-to-Doc工具近期升级支持JSON和JSONL格式输入，为数据分析师和内容创作者提供了更便捷的文档生成方案。JSON作为轻量级数据交换格式，与JSONL（逐行JSON）都适用于各类应用场景。该功能可直接处理来自Python/R分析工具、MongoDB等数据库、REST API接

 wtsolutions
2026-01-20 09:25:55

 978

 19

#json #batch
2026年国产时序数据库盘点：从数据兼容到多模态融合的必经之路

2026年国产时序数据库市场呈现多元化发展格局。在工业物联网和"数字中国"战略推动下，主流产品包括TDengine(高性能工业大数据)、KaiwuDB(多模融合架构)、Apache IoTDB(物联网专用)、DolphinDB(金融量化分析)等。金仓数据库凭借多模态融合架构形成差异化优势，支持时序、关系等多种数据模型处理，成为企业数字化转型的重要选择。整体市场呈现出技术路线多样

 sixpp
2026-01-19 17:23:33

 1.1w

 71

#小程序 #flutter #sqlite +4
MCP Service Integration - Excel to JSON for AI and Automation

本文介绍了Excel转JSON的MCP服务（Model Context Protocol），这是一种面向AI工具和自动化平台的开放协议。主要内容包括：MCP服务的特点（支持AI助手、自动化平台集成、自定义工作流等）、安装方法（通过npm安装）、基础配置（服务器连接、专业版代码设置）以及实际应用场景。重点展示了与Claude Desktop、n8n、Make.com等平台的集成方法，并提供了Pyth

wtsolutions
2026-01-18 20:05:02

 924

 29

#json #人工智能