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DeerFlow二次开发:构建自己的Openclaw企业级平台文章总结 本文介绍 DeerFlow 开源智能体框架的二次开发实践 重点解析其基于 LangGraph 的中间件架构 飞书集成方案及三层安全防御体系 核心展示如何通过 13 个中间件构建执行流水线 利用独立事件循环实现飞书 WebSocket 全双工交互 并通过权限网关和 Guardrails 机制保障 AIAgent 安全 文末提供源码链接及团队推广信息 综合评分 62 文章分类 安全开发 解决方案
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AI时代的技术人困境:当Copilot成了主力,我成了"监工"?字数 3412 阅读大约需 18 分钟 最近几个月 我的工作状态发生了微妙的变化 作为一名保险科技的 PaaS 云原生架构师 我的日常工作涉及大量的 YAML Helm Charts Kubernetes manifests Terraform 代码和 Python Bash 脚本 以前 这些活儿都是我亲手敲出来的 但现在呢 结果就是 我发现自己从 工作
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OpenClaw带火的大量Skill如何做RAG?Agent 已成为新一代应用范式 OpenClaw 生态中涌现出上万可插拔 可复用的 Skill 让 Agent 能像 数字员工 一样自主执行任务 但企业级 RAG 落地存在核心瓶颈 Agent 缺少高精度上下文 无法有效利用 PDF Word Excel PPT 等非结构化文档中的高价值信息 格式杂乱 结构不统一导致文档难以被模型理解 成为 RAG 构建的关键障碍 RAG
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Skill语法完全手册:从入门到精通,让AI100%按你的规则执行Skill 是符合 AgentSkills 规范的可执行技能包 本质上是给 AI 代理用的标准化操作 SOP 不用你每次都一步步告诉 AI 先搜资料 再写文件 最后发消息 把流程固化成 Skill AI 自动就能按标准流程执行 成功率 100 目前所有主流 AI 开发平台 OpenClaw Claude Desktop Cursor 等 都已经支持 Skill 语法 一次编写 多平台运行 核心设计理念
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