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AI 解读 PLC 程序:用 Claude 读懂梯形图
我在Python、MATLAB和C++中实现PID控制的次数已经数不清了。但是梯形逻辑?那是一种完全不同的视觉语言,是为思考继电器电路的电工设计的,而不是为思考微分方程的控制工程师设计的。
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我在Python、MATLAB和C++中实现PID控制的次数已经数不清了。但是梯形逻辑?那是一种完全不同的视觉语言,是为思考继电器电路的电工设计的,而不是为思考微分方程的控制工程师设计的。
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在终端中审查计划的两个问题,以及为我解决这两个问题的技能。
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我们在模型前面放的词上投入了巨大的关怀,几乎没关注我们放在其后的知识的形状。
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事实核查流程的核心:网络搜索、开源工具、Python和AI代理
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你的代理只有六行Python代码。Harness则是其余的一切。
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这篇文章做两项工作。首先是解释:OpenWiki实际上是什么,它的自纠正机制如何工作。其次是路测。
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下一个有用的抽象不是另一个工具集成。它是一个可移植的能力包。
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为什么关键词和向量搜索都碰到了天花板——以及SCIP、Tree-sitter和框架适配器能构建什么来替代它们。
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在使用LangGraph时,我遇到了一种情况:我不希望代理自行做出最终决定。
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深入解析DeepSeek的开源、插件优先的代理运行时——以及它为何与Claude Code和Codex有根本性的不同。
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Pi的初衷很简单:保持编码代理的极简。没有庞大的框架,没有无尽的配置。只是一个小巧灵活的基础,开发者可以随心所欲地扩展。
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难点不在于连接语音识别、LLM 和语音。而是在一切都在流式传输时,保持轮次、中断、工具、传输、延迟和对话状态的一致性。