零基础保姆级图文教程｜阿里云计算巢部署OpenClaw(Clawdbot) 钉钉集成+大模型配置全流程
2026年，AI自动化框架OpenClaw（原Clawdbot）凭借阿里云计算巢一键部署、云端稳定运行与钉钉深度集成能力，成为企业与个人打造AI办公助手的核心工具。计算巢提供官方认证的OpenClaw部署模板，无需手动配置环境，5分钟即可完成云端部署；搭配阿里云千问大模型、免费Coding Plan API，再通过钉钉渠道实现群聊/私聊指令交互、任务自动执行、结果实时推送，满足办公效率提升、团队协作、轻量业务自动化等场景需求。
阿里云计算巢部署OpenClaw｜iMessage一键接入+千问/Coding Plan API+避坑指南
2026年，AI自动化框架OpenClaw（原Clawdbot）凭借阿里云计算巢一键部署、云端稳定运行与iMessage深度集成能力，成为连接苹果生态与云端AI的核心工具。计算巢提供官方认证的OpenClaw部署模板，无需手动配置环境，5分钟即可完成云端部署；搭配阿里云千问大模型、免费Coding Plan API，再通过iMessage渠道实现iPhone、Mac、iPad与云端AI的无缝交互，满足个人效率管理、移动AI助手、轻量业务开发等场景需求。
DeepSeek三个百万token窗口对话内容三步语义分析法的整合与智能体封装
从主观预设到客观挖掘，再到主客观统一——三步法（垂钓、撒网、熔炉）完成了百万token窗口语义分析的方法论闭环。本文展示了三步法的工程化封装：垂钓法、撒网法、熔炉法被封装为可复用的 Skills，通过半智能体调度器实现人在环中的流程控制。更重要的是，本文提出了“主观向量”的概念——将人的洞察（元认知、领域理解）量化为可注入、可迭代的向量形式，作为机器向量（RAG、知识图谱）的意义层。主观向量不仅是对三步法的完形，更是从“工具”到“伙伴”的关键一跃，为后续真实项目的深度分析奠定方法论基础。
大模型应用开发-LangChain框架基础
本文摘要： 文章系统介绍了大模型技术应用与开发的全流程，涵盖云端/本地模型部署、Prompt工程、LangChain框架及RAG项目实战。主要内容包括： 模型部署 阿里云百炼平台API接入与安全配置 Ollama本地模型部署方案 OpenAI兼容SDK的多平台调用方法 Prompt工程 Zero-shot/Few-shot提示技巧 金融文本分类/信息抽取实战案例 JSON数据结构处理与模板设计 LangChain框架 组件化架构：Models/Prompts/Memory/Vectorstores 链式调用
大模型应用开发5-SpringAIalibaba实战
本文介绍了SpringAIAlibaba开源项目，该项目基于SpringAI构建，为阿里云通义系列模型提供Java开发实践。主要内容包括： 基础使用：配置模型API、依赖引入、调用示例，支持同步和流式调用； 多种集成方式：对接本地Ollama模型、ChatClient高级API、SSE流式输出； 核心功能实现：提示词模板、结构化输出、持久化内存、文本生成图片/语音； 高级能力：向量数据库、RAG增强检索、工具调用(Tool Calling)； MCP协议：标准化工具调用方案，实现服务端工具共享；
大模型应用开发1-认识大模型
摘要： 本文系统介绍了大模型的基础概念、本地部署及API调用方法。首先阐述了AI及神经网络的基本原理，重点解析了Transformer架构及其在大语言模型(LLM)中的应用。其次详细对比了三种模型使用方案（开放API/云部署/本地部署）的优缺点，并以Ollama为例演示了本地部署流程，包括模型管理、交互指令和GPU加速配置。最后说明了大模型API调用规范，列举了主流大模型产品及其应用场景，强调大模型在自然语言处理、内容生成等领域的优势，以及与传统编程结合开发智能应用的可能性。全文涵盖技术原理到实践操作，为大
