计算机大二求指导

什么是Claw最近claw也是比较火，语兴也在探索claw在工作中实际应用，今天先给大家介绍一下Kimi ClawOpenClaw是一款可以部署的AI代理，可调用多种大型语言模型（GPT），可以是云端（阿里云Claw）、可以是本地（mac mini），可以通过飞书等app进行交互，你可以理解Claw就是一个云端服务器，通过飞书或者kimi等对他进行远程交互，所以你通过Claw安装的工具都在云端服务器，因此如果你想vibe coding建议还是将codex、claude code部署到你本地，同时kimi k2.5编程水平可以理解为阿里p5，claude 为阿里p8（但由于国内缘故，不能使用cl...

起因是我在过年期间帮我58岁的父亲搭建了一款AI工程咨询智能体，并且成功用coze访问本地知识库，实现了易维护，易操作的智能体部署。我父亲是干了几十年的工程人，最近比较关注AI的发展，他们公司也在鼓励AI转型，于是就开始自己把自己几十年的文档和资料上传到本地知识库软件，转换为md格式，可以帮助他形成了一个更加系统化的知识体系，连接上智能体甚至可以输出工程咨询报告，也算是一种工作提效吧。他面对的主要困难是不会代码，不会访问api，不会本地部署，导致AI大模型和本地知识库之间的链路不通。这个时候我就上场了哈哈哈。我主要用到三个软件，全程低代码---Obsidian本地知识库，Cloudflare Tunnel启动内网穿透，coze创建API插件和智能体。首先需要在ovsidian知识库上下载api插件并保证打开，因为没有原生api；之后在cload启动内网穿透，只需要cmd几条命令就可启动，但是缺点是他生成的外网api地址每次启动都是随机生成，导致coze api设置中的url地址需要手动改变，但胜在免费，之后如果老板愿意投钱可以换成云服务，更稳定。之后就可以在coze中创建查询知识库文件内容的api插件，参数都已经配置好，只需要改一下url地址，prompt可以ai生成即可，一个简易的ai咨询智能体就搭建好嘞。从这个经历可以看出来，现在ai的浪潮真的势不可挡，越来越多的小白都想要拥抱ai，ai也将应用在更多的传统行业，也是一种ai落地的探索之路吧。

1. 介绍一下你做过的最复杂的项目，架构是怎样的？参考答案：我做过一个电商平台的订单系统，这是整个项目中最复杂的模块。系统采用微服务架构，订单服务是核心服务之一，与用户服务、商品服务、库存服务、支付服务、物流服务等多个服务交互。架构设计：接入层用Nginx做负载均衡和反向代理，配置了限流规则。应用层用Spring Cloud构建微服务，包括订单服务、库存服务、支付服务等，用Nacos做服务注册发现和配置中心。服务间通信用Feign做HTTP调用，用Sentinel做限流降级熔断。数据层：订单表按用户ID分库分表，用ShardingSphere做分库分表中间件，分了8个库，每个库16张表。用Re...

大部分离职后，退了群，基本就没啥联系了，逐渐就淡忘了。职场都是打工的牛马，哪来的好朋友？而且在同一家单位、同一个行业、同一职位，很可能是争夺饭碗的竞争对手，哪来的友谊？所以顺其自然吧，按部就班，完成本职工作即可，清楚自己的定位，是牛马，打工纯属于为了养家糊口，别多想其他的。