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Agent Skills 是继 MCP 后 Anthropic 推出的又一个 Agent 领域的行业标准。它的成长路线和 MCP 也非常像，25 年 10 月份发布时只有 Anthropic 自家产品支持，后来 Cursor、Codex、Opencode、Gemini CLI 等产品看到了 Skills 的优势于是纷纷开始支持。再后来社区开始涌现大量的开源 Skills 以及 Skills 开放市场，当下大家已经默认 Skills 成为了又一个扩展 Agent 能力的标准实践。
简单来说，Skills 的作用就是将那些重复性的、专业的流程进行打包封装。当你需要使用某种能力时，不再需要像过去那样每次都去查阅手册或重新输入冗长的提示词，而是像调用工具一样直接使用。
那个搞远程的向日葵也出 AI 了？！不用买设备，不用复杂配置，还支持多平台 * 写在最前面 * 比openclaw更简单的配置过程，没有特定环境的需求 * 真正实用的地方，是它更接近现实场景 * 多平台、可查看、可接手，才是它更适合大众的原因 * 结语 🌌你好！这里是 晓雨的笔记本在所有感兴趣的领域扩展知识，感谢你的陪伴与支持~👋 欢迎添加文末好友，不定期掉落福利资讯 写在最前面 版权声明：本文为原创，遵循 CC 4.0 BY-SA 协议。转载请注明出处。 最近一段时间，“AI 操作电脑”这件事越来越火。很多人第一次看到这类演示时，都会觉得有点神奇：原来 AI 不只是会聊天、会写文案，居然真的开始会“用电脑”了。 也正因为这样，很多人会下意识觉得，所有“AI 控电脑”
目 录 * 前言 * 第一章：为什么选 OpenAkita，而不是直接用 OpenClaw？ * 1.1 当前 AI 助理的几个现实痛点 * 1.2 OpenAkita 的核心优势（对比 OpenClaw） * 1.3 谁最适合用 OpenAkita？ * 第二章：Windows 下安装 OpenAkita（两种方案） * 2.1 准备工作 * 2.2 方案一：一键脚本安装（适合能接受 PowerShell 的用户） * 2.3 方案二：桌面安装包（最像普通软件，新手友好） * 第三章：配置蓝耘（Lanyun）平台 API 密钥
引言 2026年，生成式AI已从技术爆发期全面进入产业落地深水区。从通用大模型的持续迭代，到垂直领域的深度渗透，再到多模态、Agent、端侧AI的规模化落地，AI行业的人才需求已从“抢人红利期”进入“精细化筛选期”。 无论是字节、阿里、腾讯、百度等互联网大厂，还是金融、国央企的核心AI团队，LLM相关岗位（算法研发、推理优化、应用落地、产品设计）的招聘门槛都在持续提升。很多求职者反馈：背了无数面试题，却还是答不出面试官的连环追问；懂基础的模型原理，却讲不清工程落地的核心细节；能调通开源模型的Demo，却拿不出解决业务痛点的闭环方案。 本质上，当下的LLM面试早已不是“背概念、记公式”的应试游戏，而是对候选人底层认知的扎实度、工程落地的实战能力、问题解决的闭环思维、行业前瞻的认知高度的全维度考察。 这篇文章基于一线大厂AI岗的面试实战经验，结合2026年行业最新技术趋势与招聘需求，系统梳理了LLM全栈面试的核心考点、底层逻辑、避坑指南与前瞻趋势。它不仅是一份面试通关手册，更是一套完整的LLM知识体系搭建指南，帮你从“会背题”到“
目录 一、前言 二、Dify 概述 2.1 Dify是什么 2.2 Dify核心特性 2.2.1 Dify特点 2.2.2 多模型支持 2.3 传统发票识别技术与AI识别方案对比 2.3.1 传统发票识别技术方案 2.3.2 传统发票识别技术方案局限 2.3.3 基于Dify 搭建发票识别应用优势 三、Dify 搭建发票识别助手操作过程 3.1 前置操作说明 3.1.1 安装必要的插件 3.2 提取图片发票的内容 3.