本地跑大模型：Apple Silicon 上的 LLM 实践指南 →
不依赖云端 API，在自己的 Mac 上运行 70B 参数模型。一份从硬件选择到模型调优的完整指南。
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OpenClaw+本地AI模型：数据不出Mac的oMLX方案 →
前三篇我们聊了 OpenClaw 怎么装、怎么防、为什么火。有个问题一直没解决
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龙虾热的真相：算力过剩时代的个人AI →
这段话写于 2025 年底。三个月后，一只小龙虾用数据证明了它
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OpenClaw安全加固：用魔法打败魔法 →
上一篇我们讲了怎么在 Windows 上把 OpenClaw 装起来。装好了，跑起来了，能聊天了——然后呢？
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Win上OpenClaw避坑指南：从安装到真正能用 →
最近有朋友问我：OpenClaw 怎么在 Windows 上装？
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Prompt 工程入门：和 AI 对话的正确姿势 →
90% 的人还在用最原始的方式和 AI 交流。掌握这些技巧，让 AI 的输出质量提升一个量级。
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Mac本地跑大模型：MLX部署实战 →
不是那种"下个 App 聊两句"的玩具级别，而是真正的、参数量以百亿计的大语言模型——就跑在你的桌面上，不联网，不花 API 费用，数据不出家门
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树莓派+AI+19个RSS源=你的私人情报站 →
我算了一下：刷 X 十五分钟，翻 HackerNews 十分钟，扫 36 氪五分钟，查几个 AI 公司博客又十分钟——加起来每天至少四十分钟
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AI 越强，需求管理越重要 →
对 Claude 说"加个暗色模式"，它刷刷写了 200 行代码
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Context7：给 AI 加个"实时文档大脑"，再也不怕框架 API 变更 →
上周我让 Claude 帮我写个 React 表单组件，它信心满满地用了 `componentWillMount`。
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我给自己造了个"双重人格" AI 助理：会聊天也能干活 →
深夜 11 点，你躺在床上，想跟 AI 聊聊今天的焦虑。
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我用 3 个月，训练 Claude 成为我的内容创作搭档 →
2025 年 10 月，我启动了公众号「AI时代漫游指南」。
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AI 时代，文科生需要懂多少代码？ →
她回：你忘了我没学过计算机啊………我现在打算从初中数学开始复习，学到微积分再看计算机……
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AI小白入门：你可能学错了 →
群友问："AI 小白，该学哪些理论知识？"
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