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使用Vue3和marked库实现一个基础的Markdown编辑器
编程
使用Vue3和marked库实现一个基础的Markdown编辑器
2024-11-18 17:01:21 +0800 CST
view 2202
本文介绍了如何使用Vue3和marked库实现一个基础的Markdown编辑器。通过Vue3的CompositionAPI,创建一个响应式的Markdown编辑器组件,用户可以在文本区域输入Markdown文本,并实时预览渲染后的HTML内容。文章还提供了项目结构、依赖安装、组件创建及样式设置的详细步骤,适合现代网页开发者学习和使用。
前端开发
Vue
Markdown
编程
Web应用
MarkItDown 深度实战:从文档格式地狱到 LLM 数据管线的工程化完全指南(2026)
编程
MarkItDown 深度实战:从文档格式地狱到 LLM 数据管线的工程化完全指南(2026)
2026-06-04 19:15:39 +0800 CST
view 508
微软 MarkItDown 12.6万 Star 开源工具深度指南:从架构原理到生产级部署,解决文档预处理的最后一公里问题
MarkItDown
Python
文档处理
RAG
LLM
开源工具
Crawl4AI 深度解析:50K+ Stars 的 LLM 友好型爬虫如何用零配置 Markdown 输出 + MCP 协议 + 深度爬取把整个互联网变成 AI 的「知识后花园」——从异步浏览器池到 RAG 管道的完整实战指南
编程
Crawl4AI 深度解析:50K+ Stars 的 LLM 友好型爬虫如何用零配置 Markdown 输出 + MCP 协议 + 深度爬取把整个互联网变成 AI 的「知识后花园」——从异步浏览器池到 RAG 管道的完整实战指南
2026-07-07 11:44:37 +0800 CST
view 349
深度解析GitHub 50K+ Stars的Crawl4AI LLM友好型爬虫:零配置Markdown输出、Fit Markdown智能过滤、MCP协议原生集成、异步浏览器池并发爬取、深度爬取崩溃恢复、LLM驱动结构化提取、Docker安全加固v0.9.0。从架构原理到RAG管道生产级实战,含完整代码示例与Firecrawl/Jina Reader全面对比。
Crawl4AI
爬虫
LLM
RAG
MCP
Web Scraping
AI
开源
Markdown
数据管道
last30days 深度实战:当 AI 搜索「人」而不是「编辑」——跨平台信号聚合引擎的完全指南(2026)
编程
last30days 深度实战:当 AI 搜索「人」而不是「编辑」——跨平台信号聚合引擎的完全指南(2026)
2026-06-26 07:46:22 +0800 CST
view 362
深度解析 /last30days —— 一个让 AI 搜索「人」而不是「编辑」的跨平台信号聚合引擎。覆盖 Reddit、X、YouTube、Polymarket 等 12+ 平台,用 upvotes、likes 和真金白银的下注来排序搜索结果。
last30days
AI搜索
信号聚合
Reddit
Polymarket
AI Agent
跨平台搜索
2026
综合
一款高颜值、极简风的微信 Markdown 编辑器
2024-11-18 11:03:10 +0800 CST
view 2061
这是一款高颜值、极简风的微信Markdown编辑器,支持所有基础Markdown语法,具备自定义CSS样式、色盘取色、多图上传等功能。用户可以通过npmcli或Docker快速搭建私有服务,并支持多种主题切换和快捷操作,提升编辑效率。项目基于wechat-format进行二次开发,提供简单的部署步骤和命令行参数配置。
工具
开发
开源
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编辑器
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MarkItDown 深度解析:微软如何用轻量级 Python 工具重新定义文档转换——从 PDF 到 Markdown 的工程革命
2026-04-15 07:53:17 +0800 CST
view 856
深度解析微软开源的 MarkItDown 工具——GitHub 10万+ Star 的文档转换利器,涵盖架构设计、核心转换器实现、插件系统、RAG管道集成和生产级优化策略。
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anydoc 深度拆解:当文档解析决定「不上 AI」——从 OLE 复合文档到 GFM 序列化,一条 4.4ms 中位数的纯 Rust 管线如何把 14 种格式收敛成一个模型
编程
anydoc 深度拆解:当文档解析决定「不上 AI」——从 OLE 复合文档到 GFM 序列化,一条 4.4ms 中位数的纯 Rust 管线如何把 14 种格式收敛成一个模型
2026-08-10 04:52:49 +0800 CST
view 66
深度拆解 Firecrawl 开源的 anydoc:14 种文档格式收敛到一个 Document 模型 + 一个 GFM 序列化器,纯 Rust 零 ML,中位转换 4.4ms(比 LibreOffice 快 256 倍)。含 OLE 复合文档/SPRM/piece table 解析、OPC 包与 zip 炸弹防护、六类错误分流、Rust/Node/Python/WASM 实战代码、RAG 结构化切块、基准方法学批判与中文编码审计脚本。
anydoc
Rust
文档解析
Markdown
RAG
WebAssembly
OOXML
性能优化
开源
Firecrawl
Meta Muse Code 深度拆解:当开源巨头决定重新定义 AI 编程智能体——从 MuseSpark 1.2 到持久化多智能体架构
编程
Meta Muse Code 深度拆解:当开源巨头决定重新定义 AI 编程智能体——从 MuseSpark 1.2 到持久化多智能体架构
2026-08-10 09:13:31 +0800 CST
view 46
深度拆解 Meta Muse Code:持久化后台智能体、多子智能体并行工作树、MuseSpark 1.2 模型、与 Claude Code/Codex 的真实对比,含完整上手指南与价格战技术分析
Muse Code
MuseSpark
Meta AI
AI编程
AI Agent
Claude Code
多智能体架构
代码智能体
NeverWrite 深度实战:用 Electron+Rust 打造 AI 可审阅的多窗格 Markdown 工作区——从混合架构到 Diff 引擎的全链路解析
编程
NeverWrite 深度实战:用 Electron+Rust 打造 AI 可审阅的多窗格 Markdown 工作区——从混合架构到 Diff 引擎的全链路解析
2026-05-07 02:09:42 +0800 CST
view 723
NeverWrite开源项目深度实战解析:Electron+Rust混合架构、WASM Diff引擎实现AI可审阅编辑、多窗格工作区、全格式支持、反向链接知识图谱的全链路技术剖析
NeverWrite
Electron
Rust
WASM
Markdown
AI审阅
开源工具
Diff引擎
Apache Iceberg V3 深度拆解:删除向量、行血缘与 Variant 类型,湖仓表格式的第三次范式转移
编程
Apache Iceberg V3 深度拆解:删除向量、行血缘与 Variant 类型,湖仓表格式的第三次范式转移
2026-08-02 01:39:04 +0800 CST
view 127
Iceberg V3 规范深度拆解:从 V2 position delete 的读放大死穴讲起,逐字节剖析 Puffin 删除向量与 Roaring Bitmap 编码、行血缘的零开销 ID 分配算法、Variant 类型与 Shredding 打散机制。附手写 DV 解析器、增量物化视图、Compaction 决策脚本与踩坑清单。
Iceberg
数据湖
湖仓一体
大数据
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深度长文:LLM 推测解码(Speculative Decoding)工程化实战——从原理到3倍加速的完整实现
编程
深度长文:LLM 推测解码(Speculative Decoding)工程化实战——从原理到3倍加速的完整实现
2026-07-26 17:15:22 +0800 CST
view 221
深度长文实战 Speculative Decoding 推测解码技术:从拒绝采样原理、草稿模型选型到 vLLM 生产部署,包含完整代码实现、性能基准测试和 DSpark 等前沿变体解析,不修改模型不牺牲质量即可实现 2-3 倍推理加速。
Speculative Decoding
LLM推理加速
推测解码
vLLM
DSpark
last30days-skill 深度实战:当 AI 学会「跨平台研究」——从 Reddit 投票到 Polymarket 赌注,构建你的全能 AI 研究助手的完全指南(2026)
编程
last30days-skill 深度实战:当 AI 学会「跨平台研究」——从 Reddit 投票到 Polymarket 赌注,构建你的全能 AI 研究助手的完全指南(2026)
2026-06-15 05:47:38 +0800 CST
view 518
last30days-skill 是一个革命性的 AI agent 技能,它打破了平台壁垒,能够并行搜索 Reddit、X、YouTube、TikTok、Hacker News、Polymarket、GitHub 等多个平台,通过真实用户的投票、点赞、评论和真金白银的赌注来评分内容,最终由 AI 裁判合成一份简洁而全面的摘要报告。本文深入剖析其核心原理、v3 引擎架构、安装配置、实战用法和性能优化技巧。
AI Agent
信息检索
跨平台研究
Reddit
X/Twitter
YouTube
Polymarket
GitHub
开源项目
MarkItDown 深度实战:当文档转换学会了「LLM 优先」——从 15 万 Star 爆款到 RAG 预处理生产级全链路完全指南(2026)
编程
MarkItDown 深度实战:当文档转换学会了「LLM 优先」——从 15 万 Star 爆款到 RAG 预处理生产级全链路完全指南(2026)
2026-06-15 06:19:28 +0800 CST
view 561
微软 MarkItDown 15万Star深度实战:从架构解析、全格式转换、RAG预处理流水线、插件开发到生产部署的完全指南
MarkItDown
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Lark AgentX:逆向飞书协议 + MCP函数调用,免申请Bot直接跑AI Agent
编程
Lark AgentX:逆向飞书协议 + MCP函数调用,免申请Bot直接跑AI Agent
2026-06-15 07:46:19 +0800 CST
view 375
Lark AgentX开源项目:用飞书账号做AI Agent,逆向WebSocket+Protobuf协议实时收消息,MCP函数调用框架自动选择tool,Docker Compose一键部署,免申请Bot零配置开箱即用。
Lark AgentX
飞书
MCP
AI Agent
逆向协议
Function Call
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Python
VMark深度解析:为AI时代打造的本地优先Markdown编辑器
编程
VMark深度解析:为AI时代打造的本地优先Markdown编辑器
2026-04-27 20:09:26 +0800 CST
view 1112
VMark是李笑来打造的AI原生Markdown编辑器,基于Tauri v2构建,支持MCP协议集成Claude Code/Codex等AI工具,三种编辑模式、中文排版优化、多光标编辑,本地优先无遥测。
Markdown
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写作工具
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MarkItDown 深度实战:当文档处理遇上 LLM 时代——从格式转换到 RAG 数据预处理的完全指南(2026)
2026-06-10 02:49:00 +0800 CST
view 659
深度解析微软开源的MarkItDown工具,如何将PDF、Word、Excel、PPT等15+种格式一键转换为LLM友好的Markdown,涵盖架构原理、代码实战、RAG集成、性能优化到生产级部署。
MarkItDown
文档转换
RAG
Python
微软
AI工具
用 Obsidian + Claude 整了个 AI 记忆外挂:claude-obsidian 深度测评
编程
用 Obsidian + Claude 整了个 AI 记忆外挂:claude-obsidian 深度测评
2026-07-04 16:22:16 +0800 CST
view 474
claude-obsidian是GitHub上8.5K Stars的开源AI知识引擎,将PDF/文本自动整理为wiki知识图谱,hot.md持久化跨会话记忆,autoresearch三轮自主研究+归档,支持PARA/LYT/Zettelkasten四种知识组织方法论,MIT协议数据不锁死。
Obsidian
Claude
AI第二大脑
知识图谱
claude-obsidian
hot缓存
autoresearch
PARA
LYT
Zettelkasten
Markdown
MIT
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Unsloth 深度实战:从显存爆炸到 70% 压缩——本地大模型微调的工程化革命与生产级实践
编程
Unsloth 深度实战:从显存爆炸到 70% 压缩——本地大模型微调的工程化革命与生产级实践
2026-05-22 16:15:29 +0800 CST
view 885
Unsloth通过底层算子优化让大模型微调显存降低70%、速度提升2-5x,本文从原理到生产实战全方位拆解,含完整代码。
Unsloth
LoRA
QLoRA
大模型微调
本地训练
Unsloth 深度拆解:当 LLM 微调学会「省显存」——2倍速+70%显存节省背后的 QLoRA 工程革命
编程
Unsloth 深度拆解:当 LLM 微调学会「省显存」——2倍速+70%显存节省背后的 QLoRA 工程革命
2026-07-15 17:47:08 +0800 CST
view 221
深度拆解Unsloth技术栈:QLoRA量化原理、4-bit NF4精度机制、Triton内核重写、8-bit Adam优化器、梯度检查点优化,以及从Notebook到Ollama/vLLM生产部署的完整工程路径,含完整代码实战
Unsloth
LLM微调
QLoRA
LoRA
4-bit量化
深度学习
模型训练
Unsloth实战:当QLoRA让27B模型在RTX 4090上跑起来——从Qwen3.5微调到Ollama部署的完整工程链
编程
Unsloth实战:当QLoRA让27B模型在RTX 4090上跑起来——从Qwen3.5微调到Ollama部署的完整工程链
2026-07-15 17:48:36 +0800 CST
view 207
深度拆解Unsloth技术栈:QLoRA量化原理、4-bit NF4精度机制、Triton内核重写、8-bit Adam优化器、梯度检查点优化,以及从Notebook到Ollama/vLLM生产部署的完整工程路径,含完整代码实战
Unsloth
LLM微调
QLoRA
LoRA
4-bit量化
深度学习
模型训练
Go 1.27 的小对象分配革命:当编译器学会为每个尺寸定制 malloc
编程
Go 1.27 的小对象分配革命:当编译器学会为每个尺寸定制 malloc
2026-07-05 16:38:18 +0800 CST
view 292
Go 1.27编译器为小于80字节的小对象生成尺寸特化分配代码,绕过mallocgc通用路径,直接内联分配逻辑。小对象分配延迟降低约30%,整体免费1%性能提升,无需改代码。解析Swiss Tables/Green Tea GC/栈分配的基础建设如何促成这一优化。
Go
Go 1.27
编译器
性能优化
内存管理
malloc
小对象分配
尺寸特化
mallocgc
GreenTeaGC
SwissTables
栈分配
GOEXPERIMENT
GitHub Copilot 2026双响炮:数据训练政策争议与Rubber Duck跨模型审查——AI编程工具的信任重建之路
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GitHub Copilot 2026双响炮:数据训练政策争议与Rubber Duck跨模型审查——AI编程工具的信任重建之路
2026-04-11 12:25:06 +0800 CST
view 793
深度解析2026年4月GitHub Copilot两大重磅更新:数据训练政策的隐私争议与Rubber Duck跨模型审查功能的技术原理
GitHub Copilot
Rubber Duck
AI编程
隐私政策
Copilot CLI
Unsloth 深度实战:从 Triton 内核优化到 70% 显存压缩——2026 年 LLM 本地微调的工业级完全指南
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Unsloth 深度实战:从 Triton 内核优化到 70% 显存压缩——2026 年 LLM 本地微调的工业级完全指南
2026-05-23 20:00:37 +0800 CST
view 562
深度剖析 Unsloth 如何通过手写 Triton 内核、智能显存管理和 LoRA/QLoRA 优化,实现训练速度 2-5 倍提升、显存占用降低 70% 的技术奇迹。
LLM
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Unsloth
LoRA
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Meta-Harness 深度拆解:当 AI 编程进入「多 Agent 并行时代」——Databricks Omnigent、Zed ACP、Vercel HarnessAgent 三大开源方案如何用「Harness 之上的 Harness」重新定义 Agent 工程化的终极形态
编程
Meta-Harness 深度拆解:当 AI 编程进入「多 Agent 并行时代」——Databricks Omnigent、Zed ACP、Vercel HarnessAgent 三大开源方案如何用「Harness 之上的 Harness」重新定义 Agent 工程化的终极形态
2026-08-05 12:44:41 +0800 CST
view 171
深度拆解2026年最热AI工程化范式Meta-Harness:Databricks Omnigent、Zed ACP、Vercel HarnessAgent三大开源方案如何用Harness之上的Harness重新定义多Agent编排与治理
Meta-Harness
Omnigent
ACP
HarnessAgent
Agent编排
多Agent
Databricks
Vercel
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RUFLO
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