python-markdownify 这个实用工具，专门用于解决 HTML 到 Markdown 的转化难题。| #工具
核心逻辑非常直接：将复杂的 HTML 字符串或文件，精准还原为结构清晰的 Markdown 文本。
支持高度定制化，无论是过滤特定标签、调整标题样式，还是处理表格与图片，都能按需配置。
通过 pip 即可一键安装，既能在 Python 代码中灵活调用，也支持命令行直接批量转换文件。
甚至允许继承类来重写转换规则，应对特殊的业务需求，扩展性相当高。
对于有处理大量文本数据、或者正在进行博客迁移的需求的人，这个库能省下大量写正则的时间。
想要快速了解一个域名的详细信息，通常需要在多个网站之间跳转查询，DNS 记录、SSL 证书、WHOIS 信息、SEO 数据分散在不同工具里，查起来费时费力。
Domainstack 是个开源域名分析的工具，只需输入域名就能一站式获取所有关键信息。| #工具
搜索任意域名后，自动抓取 WHOIS 和 RDAP 数据、DNS 记录、SSL 证书、HTTP 头信息、托管详情、地理位置和 SEO 信号。
还能提取网页标题、元标签、社交媒体预览图、robots.txt 规则等，甚至自动生成网站截图和提取网站图标，所有数据都缓存在数据库中，查询速度很快。
无需注册登录，直接访问即可使用，采用多层智能缓存机制，响应速度快且保护隐私。
Domainstack 是个开源域名分析的工具，只需输入域名就能一站式获取所有关键信息。| #工具
搜索任意域名后，自动抓取 WHOIS 和 RDAP 数据、DNS 记录、SSL 证书、HTTP 头信息、托管详情、地理位置和 SEO 信号。
还能提取网页标题、元标签、社交媒体预览图、robots.txt 规则等，甚至自动生成网站截图和提取网站图标，所有数据都缓存在数据库中，查询速度很快。
无需注册登录，直接访问即可使用，采用多层智能缓存机制，响应速度快且保护隐私。
“这篇文章兼顾了 RAG 的科普与 LlamaIndex 的实战。无论你处在哪个阶段，都能找到适合自己的阅读路径：
1. 如果你是 RAG 或 AI 新手（👋 欢迎！）
建议从第一部分：原理篇开始。这部分会用一个生动的比喻，帮你建立 RAG 的核心概念，理解 AI 是如何"读书"的。
然后，你可以直接跳到第二部分：实战篇，快速体验用 30 行代码构建一个问答系统的乐趣。
第三部分：优化篇和第四部分：架构篇 可以先收藏，等有概念后再来深入。
2. 如果你熟悉 RAG，想深入 LlamaIndex（🚀 进阶！）
你可以快速浏览第一部分：原理篇，回顾一下核心概念。
第二部分：实战篇值得一看，LlamaIndex 的 API 非常简洁高效。
第三部分：优化篇是本文的精华。我们通过真实实验，展示了 chunk_size 和 top_k 等参数对结果的具体影响，这对于生产环境调优至关重要。
第四部分：架构篇将帮你理解 LlamaIndex 的内部机制，为你的二次开发或深入定制打好基础。”
“无需 4090，6GB 显存笔记本也能生成带中文字的商业级海报！
Z-Image 作为一款高效能、轻量化的生成式 AI 模型，不仅推理速度快，更原生支持中英双语理解与精准渲染。本文将从模型下载 → 配置 ComfyUI → 撰写提示词 → 解决常见报错，手把手带你完成 Z-Image 的本地部署与实战使用，小白友好。”
只用一个大模型审代码已经过时。现在，开三个Cursor窗口，分别用Gemini 3.0 Pro、Claude Opus 4.5和Codex 5.1 High Pro，分别审查代码库并生成详尽的Markdown报告。然后让每个模型阅读另外两个的报告，最后用Opus 4.5进行步骤化的统一重构。流程结束，代码质量显著提升。| 帖子
为什么不用单一最强的Codex 5.1？即使是“王者”也需要智囊团。不同模型视角互补，避免盲点，提升审查深度。过往“凭感觉写代码”的时代一去不复返，AI协作正成为软件进化的核心动力。
虽然有人担心多模型审查会带来冲突和额外复杂度，实际操作中可以根据目标选用最适合的模型：
- Opus 4.5：通用且擅长理解新代码库
- Gemini 3.0：前端和UI表现卓越
- Codex 5.1：后端逻辑推理无敌
批判性的多模型交叉验证，相当于三位资深工程师各抒己见，最终汇聚成最佳方案。人类设计流程和决策策略，才是发挥这些AI最大效能的关键。
为什么不用单一最强的Codex 5.1？即使是“王者”也需要智囊团。不同模型视角互补，避免盲点，提升审查深度。过往“凭感觉写代码”的时代一去不复返，AI协作正成为软件进化的核心动力。
虽然有人担心多模型审查会带来冲突和额外复杂度，实际操作中可以根据目标选用最适合的模型：
- Opus 4.5：通用且擅长理解新代码库
- Gemini 3.0：前端和UI表现卓越
- Codex 5.1：后端逻辑推理无敌
批判性的多模型交叉验证，相当于三位资深工程师各抒己见，最终汇聚成最佳方案。人类设计流程和决策策略，才是发挥这些AI最大效能的关键。
Anthropic试图打造一个能在六个月内取代程序员的代码模型，虽然他们尚未成功，但从他们对编码领域的投入和努力中可以看出野心十足。Opus 4.5无疑在处理多种编程任务上表现惊艳，成为了强大的辅助工具。| 帖子
然而，真正的编程远不止写代码本身。判断力、理解产品需求、处理遗留系统和复杂人际沟通才是核心。代码只占程序员工作的20%左右。AI目前还无法自动做出这些关键判断，仍需人类“牧羊”般引导和决策。
AI的崛起，虽未完全替代程序员，但已经迫使开发者提升标准，不再依赖模板和重复劳动。低水平或入门级编码岗位更易受到冲击，而资深工程师则拥有不可替代的经验优势，继续主导设计、优化和调试。
未来，编程将更多转向对AI生成代码的监督和责任承担。AI是工具，不是替代品。它加速了开发效率，也带来新的挑战：谁为代码背后的错误负责？
这场AI与开发者的博弈，是技术进步的必然，也是我们职业成长的新契机。拥抱AI，提升判断与设计能力，才是程序员未来的核心竞争力。
然而，真正的编程远不止写代码本身。判断力、理解产品需求、处理遗留系统和复杂人际沟通才是核心。代码只占程序员工作的20%左右。AI目前还无法自动做出这些关键判断，仍需人类“牧羊”般引导和决策。
AI的崛起，虽未完全替代程序员，但已经迫使开发者提升标准，不再依赖模板和重复劳动。低水平或入门级编码岗位更易受到冲击，而资深工程师则拥有不可替代的经验优势，继续主导设计、优化和调试。
未来，编程将更多转向对AI生成代码的监督和责任承担。AI是工具，不是替代品。它加速了开发效率，也带来新的挑战：谁为代码背后的错误负责？
这场AI与开发者的博弈，是技术进步的必然，也是我们职业成长的新契机。拥抱AI，提升判断与设计能力，才是程序员未来的核心竞争力。
谷歌为什么给强大的AI产品起"Nano Banana Pro"这么搞怪的名字？| 帖子
这个问题引发了一场有趣的讨论。真相其实很简单：这原本只是内部代号，但在正式发布前就获得了巨大关注，谷歌索性保留了这个名字。
有个开发者透露了更有趣的细节：这个名字源于一首叫《Chicken Banana》的儿歌。开发者的孩子总是循环播放这首歌，而他当时正在开发代号为"Nano"的项目，两个词在脑海中自然融合，"Nano Banana"就这样诞生了。
从营销角度看，这个决定堪称天才：
名字本身就是话题。你现在讨论它，就证明了它的成功。怪异的名字创造记忆点，让人过目不忘。
对比历史上的成功案例：YouTube、Google、Shopify——这些名字最初听起来也很奇怪，但产品够好，名字就不是问题。甚至"Microsoft"当年也被认为是个怪名字。
更深层的策略考量：
可爱化策略能软化科技巨头的"邪恶"形象。在AI引发焦虑的时代，亲和力的名字能降低抵触情绪，让先进技术显得友好可及。
对比创造认知。越是反差，越容易被记住。
这是面向大众的产品，不是企业级解决方案。有趣的名字能推动AI普及，让谷歌在竞争中保持相关性。
讽刺本身也是一种策略。在这个Gen Z主导的时代，严肃反而显得过时。
最终，这个"意外"的名字成了最好的营销案例：随机、难忘、病毒式传播。它提醒我们，在产品足够强大的前提下，打破常规往往比循规蹈矩更有效。
这个问题引发了一场有趣的讨论。真相其实很简单：这原本只是内部代号，但在正式发布前就获得了巨大关注，谷歌索性保留了这个名字。
有个开发者透露了更有趣的细节：这个名字源于一首叫《Chicken Banana》的儿歌。开发者的孩子总是循环播放这首歌，而他当时正在开发代号为"Nano"的项目，两个词在脑海中自然融合，"Nano Banana"就这样诞生了。
从营销角度看，这个决定堪称天才：
名字本身就是话题。你现在讨论它，就证明了它的成功。怪异的名字创造记忆点，让人过目不忘。
对比历史上的成功案例：YouTube、Google、Shopify——这些名字最初听起来也很奇怪，但产品够好，名字就不是问题。甚至"Microsoft"当年也被认为是个怪名字。
更深层的策略考量：
可爱化策略能软化科技巨头的"邪恶"形象。在AI引发焦虑的时代，亲和力的名字能降低抵触情绪，让先进技术显得友好可及。
对比创造认知。越是反差，越容易被记住。
这是面向大众的产品，不是企业级解决方案。有趣的名字能推动AI普及，让谷歌在竞争中保持相关性。
讽刺本身也是一种策略。在这个Gen Z主导的时代，严肃反而显得过时。
最终，这个"意外"的名字成了最好的营销案例：随机、难忘、病毒式传播。它提醒我们，在产品足够强大的前提下，打破常规往往比循规蹈矩更有效。
1. 传统微调对LLM不现实，因模型参数量庞大，算力成本极高。参数高效微调（PEFT）因此诞生，核心是对权重矩阵做低秩近似，显著降低训练开销。
2. LoRA：在大模型权重矩阵旁添加两个低秩矩阵A和B，只训练这两个小矩阵，节省存储和计算，适合超大模型。
3. LoRA-FA：冻结矩阵A，仅更新B，进一步降低显存需求，保障训练稳定。
4. VeRA：将A、B设为随机且共享，改为学习层特有的缩放向量，实现更轻量的层间适配。
5. Delta-LoRA：在LoRA基础上，动态将A×B的增量“叠加”到原权重W，提升微调灵活性。
6. LoRA+：发现矩阵B比A更需高学习率，调整学习率策略，改善收敛效率。
这些方法不仅降低算力门槛，更是微调方法论的变革——不再盲目调整全部参数，而是精准塑造“关键方向”。未来趋势是结合模型结构智能选点，支持多任务与持续学习，打造可组合、可扩展的“微调语言”。
PEFT不是简单的工程优化，而是智能塑造大模型知识的设计语言，开启了人人可控大模型定制的新时代。
