目前llama cpp官方提供的llama.cpp提供的docker 镜像下载命令：docker pull ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda-b6222
服务器下载速度非常的慢。
比较好的方法是把ghcr.io替换为国内镜像源地址ghcr.nju.edu.cn进行下载：
// 官方命令： docker pull ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda //国内源地址命令 docker pull ghcr.nju.edu.cn/ggml-org/llama.cpp:server-cuda 速度快了几十倍，非常节约时间 推荐给大家！
OpenClaw Skills 安装与实战：打造你的 AI 技能工具箱 本文介绍如何使用 ClawHub 安装和管理 OpenClaw 技能包，并通过实战案例演示多个技能的协同使用。 前言 OpenClaw 是一个强大的 AI 助手框架，而 Skills（技能包）则是扩展其能力的核心方式。通过安装不同的技能包，你可以让 AI 助手具备搜索、总结、开发指导、自我学习等能力。 本文将带你完成： * ClawHub CLI 的安装与使用 * 多个实用技能包的安装 * Self-Improving 记忆系统的初始化 * 一个综合实战案例演示 一、ClawHub：技能包管理器 1.1 什么是 ClawHub ClawHub 是 OpenClaw 的官方技能包市场，提供了丰富的技能包供用户安装使用。 安装 ClawHub
目录 现代 AI 核心术语学习笔记｜从 RAG、Agent 到 MCP，一篇看懂所有热门概念 一、核心概念类（必须吃透） 1. LLM（Large Language Model） 2. Prompt（提示词） 3. Context（上下文） 4. Memory（记忆） 5. Agent（智能体） 6. RAG（Retrieval-Augmented Generation） 7. Search（搜索） 8. Function Calling（函数调用） 9. MCP（Model Context Protocol） 10. Langchain 11. Workflow（
AI的提示词专栏：错误定位 Prompt，快速定位异常堆栈 本文聚焦错误定位 Prompt 的设计与应用，先阐释异常堆栈的核心构成及开发者定位错误时的信息过载、经验依赖等痛点，明确错误定位 Prompt 需实现信息提取、根因推测、行动指南三大目标。接着分别给出适用于新手的基础模板与面向资深开发者的进阶模板，结合 Python 索引越界、微服务订单创建错误等案例展示模板实战效果。还介绍了针对 Java、Python、JavaScript 等多语言及数据库、分布式链路等特殊场景的 Prompt 适配技巧，提出通过约束输出细节、添加负面清单、示例引导优化模型输出的方法，最后以章节总结和含思路点拨的课后练习巩固知识，助力开发者借助 Prompt 高效定位不同场景下的程序错误。 人工智能专栏介绍 人工智能学习合集专栏是 AI 学习者的实用工具。它像一个全面的 AI 知识库，把提示词设计、AI 创作、智能绘图等多个细分领域的知识整合起来。无论你是刚接触 AI 的新手，还是有一定基础想提升的人，都能在这里找到合适的内容。
🎯 项目背景 为什么做这个项目？ 最近 OpenClaw 特别火🔥，这是一个强大的个人 AI 助手网关，支持接入 WhatsApp、Telegram、Discord 等 15+ 个消息平台。作为一个技术爱好者，我决定深入学习一下它的架构设计。 学习目标： * ✅ 理解多通道 AI 网关的架构模式 * ✅ 掌握 OpenClaw 插件化开发技能 * ✅ 实践 WebSocket 实时双向通信 * ✅ 为社区贡献一个实用的教学案例 项目定位：这不是一个生产级项目，而是一个学习性质的教学案例，帮助其他开发者快速上手 OpenClaw 插件开发。 技术栈 前端层：Vue 3 + WebSocket ↓ 服务端：Python + aiohttp + uv ↓ 通道层：Node.js + ws + OpenClaw Plugin SDK