人工智能

三条测试流式curl命令（OpenAI / Anthropic，分别对应 /chat、/responses、/message 流式接口）

本文提供了OpenAI和Anthropic三家主流AI接口的流式curl调用示例。涵盖OpenAI的/chat和/new Responses接口，以及Anthropic的/message接口。详细展示了SSE流式请求的关键参数、头部设置及JSON体结构，并补充了调试技巧如-N参数和无缓冲输出，帮助开发者快速实现流式响应对接。

Claude Code与Codex安装配置指南

本文详解如何在本地安装并配置 Claude Code 和 Codex CLI 工具，通过环境变量和配置文件将 API 请求路由至阿里云百炼等第三方服务商。涵盖从 Node.js 环境准备、npm 全局安装到 settings.json 及 config.toml 的具体参数设置，助你灵活调用多种大模型，提升开发效率。

CCX + CC-Switch + OpenAI Codex桌面版 全平台部署安装文档

本文档介绍了CCX API网关、CC-Switch可视化配置管理器和OpenAI Codex桌面版的全平台部署安装步骤。整体架构为CCX→CC-Switch→Codex，支持Windows10+/macOS12+/Ubuntu22.04+/Debian11+。包含前置依赖安装、三大组件安装（二进制/Docker/桌面版/CLI）、联动配置及常见故障排查。

为OpenClaw添加扩展/Skill

本文介绍了如何为OpenClaw项目添加扩展或技能模块，包括相关实现步骤与方法，帮助开发者增强游戏或应用的扩展能力。

为OpenClaw添加新的自定义模型

安装OpenClaw然后配置Nginx反向代理

本文介绍了OpenClaw的安装（使用npm全局安装并配置守护进程）、更新、启动方法，以及通过Nginx反向代理（端口18789）的配置示例。同时提供了OpenClaw.json配置模板、常见错误（如配对请求、HTTPS要求、源允许列表）的解决方案，以及Gateway管理、配置管理和诊断工具的使用说明。

使用resnet34来进行图片分类

本文介绍了使用ResNet34预训练模型进行农业疾病图像分类的项目。通过自定义数据集包含61个类别，采用数据增强（随机旋转、颜色抖动、翻转等），使用PyTorch框架训练20个epoch，并保存验证集上最佳准确率的模型。