最近在用vscode中的GitHub copilot，发现无法使用claude系列的模型
很多小伙伴知道要开代理，开往带你以后claude确实会出来，本地使用没有任何问题，但是如果使用远程服务器ssh，claude系列的模型就消失了，参考这篇博客https://blog.ZEEKLOG.net/qq_40620465/article/details/152000104
按照博主的方法，需要加一个改动，在设置远程服务器（注意不是“用户”）的setting.json时需要加入"http.useLocalProxyConfiguration": true,
完成后再重启vscode，claude就有了：
Lostlife2.0整合LLama-Factory引擎，重塑NPC对话逻辑 在文字冒险游戏的世界里，玩家最怕什么？不是任务太难，也不是剧情平淡——而是和一个“话术机械、反应呆板”的NPC对话时，那种瞬间出戏的割裂感。明明世界观设定是末世废土，结果NPC张口就是“绝绝子”“破防了”，这种语言风格的崩塌足以让沉浸感荡然无存。 《Lostlife2.0》作为一款以深度叙事和角色互动为核心卖点的文字冒险游戏，在开发过程中就直面了这一难题。早期版本中，NPC的对话依赖传统的决策树系统：每句台词都由编剧手动编写，每个分支都需要精确配置。这不仅导致内容维护成本极高，更带来了“选项爆炸”问题——新增一条剧情线，往往要额外添加数十个节点，最终形成一张难以管理的复杂网络。 真正的转机出现在团队引入 LLama-Factory 之后。这个开源的大模型微调框架，原本主要用于科研与企业级AI定制，但《Lostlife2.0》团队敏锐地意识到：它或许能成为解决NPC智能瓶颈的关键工具。通过将LLama-Factory深度集成到开发流程中，他们成功构建了一套动态、可进化、风格一致的对话生成系统，彻底改变了传
图数据库领域的核心工具 ——Neo4j，同时详细拆解其在线预览控制台（https://console-preview.neo4j.io/）的使用方法，以及查询工具（https://console-preview.neo4j.io/tools/query）的模块功能。 一、Neo4j 核心知识铺垫 在使用工具前，我们需要先理解 Neo4j 的本质和核心概念，这是后续操作的基础。 1. 什么是 Neo4j？ Neo4j 是世界上最流行的原生图数据库（Native Graph Database），专门用于存储、查询和分析 “实体之间的关联关系”。它与我们熟悉的 MySQL 等关系型数据库的核心差异的是： * 关系型数据库（MySQL）：用 “表 + 行 + 外键” 间接表示关联，查询多表关联时需频繁 JOIN，效率低； * 图数据库（Neo4j）
RTK免像控验证：大疆RTK无人机免像控飞行与有像控成果精度对比 引言 传统无人机摄影测量依赖于地面控制点（Ground Control Points, GCPs）进行几何纠正和精度控制，存在外业布点成本高、周期长等痛点。随着RTK（Real-Time Kinematic）技术集成至无人机平台，特别是大疆RTK无人机（如Phantom 4 RTK、Matrice 300 RTK搭载P1/Zenmuse L1）的出现，实现了通过高精度POS（Position and Orientation System）直接获取影像外方位元素，从而理论上实现“免像控”作业。本文旨在通过理论分析、代码模拟及实测数据对比，验证RTK无人机免像控技术的可行性、精度极限及其与有像控成果的差异。 技术背景 RTK免像控技术的核心在于POS辅助光束法区域网平差（POS-assisted Bundle Adjustment）。传统空中三角测量（空三）严重依赖地面控制点进行绝对定向，而RTK无人机通过以下技术链条实现免像控： 1. GNSS-RTK定位：无人机搭载RTK模块，
本文介绍了基于飞书的多Agent系统架构设计，通过OpenClaw Gateway实现飞书应用与AI Agent的对接。系统采用多Agent架构，每个飞书机器人对应独立的AI Agent，拥有专属的工作空间、知识库和模型配置。 本文可以参考的内容： * 多agent对接单个飞书账号 * openclaw多agent群聊 * 飞书机器人群聊 * 多agent数据隔离 * 多agent单独安装skills 隔离性说明： * 每个 Agent 的模型状态完全独立 * 每个 agent 对应一个飞书机器人 * 每个 agent 的技能单独安装维护 * 模型切换仅对当前会话生效（持久化到 Agent 配置） * 严格隔离：每个 Agent 独立 workspace 和 data 添加新的 agent # 添加agent openclaw agents add finance_agent #openclaw agents add code_agent # 设置身份