测试openclaw 的前端版本，和openclaw gateway 版本是否一致；
通常将 openclaw 升级到最新版本
npm update openclaw
npm list openclaw
2fen@ E:\2fen
└── [email protected]
确保本地 llm 服务正常运行,
启动vllmOllama服务已成功启动！
- 服务地址 ： http://127.0.0.1:11434/v1
测试本地llm 运行状态：
curl http://127.0.0.1:11434/v1/models
$env:OPENCLAW_STATE_DIR="e:\指定路径\.openclaw"; $env:OPENCLAW_CONFIG_PATH="e:\指定路径\.openclaw\openclaw.json"; node ./node_modules/openclaw/dist/index.js gateway
用以上命令直接在指定位置运行 openclaw gateway
Trae IDE评测体验：通过 MCP Server - Figma AI Bridge 一键将 Figma 转为前端代码 在现代前端开发中，从设计稿到可用页面的交付往往需要大量重复劳动：切图、手写样式、布局调整……而借助 MCP Server - Figma AI Bridge，我们可以将 Figma 设计稿自动转换成整洁的 HTML/CSS/JS 代码，并立即生成可预览的网页。一键化、傻瓜式操作，让设计交付效率跃升。 先下载 Trae IDE，让我们一起开始吧！ [立即免费获取 Trae]：https://trae.ai 演示环境 本文测试使用的系统环境如下： * Trae IDE 版本：0.
目录 * 1. 基础设施层：OpenClaw 运行环境的初始化 * 2. 算力与模型层：蓝耘 MaaS 平台的接入配置 * 2.1 协议适配与 JSON 配置 * 3. 编排层：OpenClaw 初始化与 Onboarding 流程 * 3.1 模式选择与基础设置 * 3.2 模型提供商与应用集成策略 * 3.3 技能库（Skills）装载与服务启动 * 4. 网络架构与网关（Gateway）配置 * 4.1 网关暴露与安全策略 * 4.2 Web UI 远程访问与设备配对（Device Pairing） * 5. 高级模型编排与 JSON 配置深度解析
1. 中兴B863AV3.1-M2卡刷固件入门指南 第一次接触中兴B863AV3.1-M2刷机的朋友可能会觉得有些复杂，但其实只要跟着步骤来，整个过程并不难。这个固件最大的亮点就是加入了萌虎动画和无线网卡支持，让原本功能受限的机顶盒焕发新生。 我去年第一次刷这个固件时也踩过不少坑，比如U盘格式不对、刷机按键时机没掌握好等等。后来反复尝试了几次，终于摸清了门道。现在我的盒子开机就能看到可爱的萌虎动画，还能用USB无线网卡连接WiFi，彻底摆脱了网线的束缚。 这个固件适合哪些人呢？首先你得有个中兴B863AV3.1-M2的盒子，或者兼容的魔百盒E900V22C/D系列。其次最好有些基础的刷机经验，至少知道怎么进Recovery模式。如果你是纯小白，建议先看看其他基础教程练练手。 2. 萌虎动画的实现原理与定制 2.1 萌虎动画的技术解析 这个固件最吸引人的就是那个虎年主题的开机动画了。我拆解过这个动画包，发现它其实是由一系列PNG图片组成的bootanimation.zip。这个压缩包放在/system/media/目录下，包含三个关键部分： * desc.txt：定义动
用GLM-4.6V-Flash-WEB做智能阅卷系统，老师都说好 在教育信息化不断推进的今天，传统人工阅卷模式正面临效率低、主观性强、反馈慢等多重挑战。尤其是在大规模考试场景中，教师需要花费大量时间批改客观题与基础主观题，难以将精力集中在教学设计与学生个性化指导上。尽管已有OCR+规则引擎的自动化方案，但其对复杂排版、手写体识别和语义理解的支持仍显不足。 而随着多模态大模型的发展，一种全新的智能阅卷范式正在浮现。智谱推出的 GLM-4.6V-Flash-WEB 视觉大模型，凭借其轻量化架构、高效推理能力和开箱即用的部署方式，为构建低成本、高可用的智能阅卷系统提供了理想选择。本文将详细介绍如何基于该镜像实现一个支持图像输入、自动识别题目内容并完成评分建议的智能阅卷系统，并分享实际落地中的关键优化策略。 1. 背景与需求分析 1.1 教育场景下的阅卷痛点 当前中小学及高校日常测验中，试卷形式多样，包括： * 扫描版PDF或拍照上传的学生答卷 * 包含印刷体文字、手写答案、图形标注等多种元素 * 题型涵盖选择题、填空题、简答题等 传统解决方案如纯OCR工具（Tesser