llama-mtmd-cli -m Qwen2.5-VL-3B-Instruct-q8_0.gguf --mmproj Qwen2.5-VL-3B-Instruct-mmproj-f16.gguf -p "Describe this image." --image ./car-1.jpg **模型主gguf文件要和mmporj文件从一个库里下载，否则会有兼容问题，建议从ggml的官方库里下载
Multimodal GGUFs官方库
看官方文档
要使用LlamaChatHandler类，官方已经写好了不少多模态模型的加载类，比如qwen2.5vl的写法：
from llama_cpp import Llama 
前言 当下 AI 编程工具层出不穷，而OpenCode凭借开源免费、多模型兼容、多端适配、项目级上下文感知的核心优势，成为了程序员的新晋效率神器。它不是简单的代码补全工具，而是能真正理解项目架构、帮你从需求分析到代码落地的 AI 编码代理，支持终端、桌面应用、IDE 扩展等多种使用方式，还能对接国内外 75 + 种 LLM 模型，兼顾便捷性和代码隐私性。 本文结合 OpenCode 官方文档和实际使用经验，用最通俗易懂的语言，从安装配置、核心操作、实战技巧、高级玩法四个维度，带你彻底玩转 OpenCode，不管是编程新手还是资深开发者，都能快速上手并提升开发效率！ 一、先搞懂：OpenCode 到底适合谁？有啥核心优势？ 1. 适用人群 * 编程新手：不用死记硬背语法，自然语言描述需求就能生成代码，快速入门； * 资深开发者：摆脱重复编码、重构老项目、
前言 作为 Java 开发者，我们每天都在重复编写 CRUD 代码、调试语法错误、优化性能问题 —— 这些机械性工作占用了大量时间，而市面上的通用 AI 代码助手（如 Copilot）往往无法精准感知项目上下文（比如项目的包结构、依赖版本、数据库表结构），生成的代码需要大量修改才能落地。 笔者近期基于 Spring AI+IDEA 插件开发了一款定制化 AI 代码助手：后端基于 Spring AI 整合 JavaParser、Maven API 实现代码解析与生成，前端通过 IDEA 插件提供对话窗口和一键插入代码功能，支持需求描述→完整代码生成代码优化、上下文感知、补全三大核心能力。本文将从实战角度，完整拆解这款 AI 代码助手的开发全流程，所有代码均为生产环境可直接复用的实战代码，同时结合可视化图表清晰呈现核心逻辑，希望能帮你打造专属的 AI
1. 【AI Coding 工具】Claude Code 终于有了"长期记忆"——claude-mem 爆红 Claude Code 用起来顺手，但每次开新会话就像把同事的记忆清零——项目背景要重新交代，之前做过的决策一问三不知。现在有个叫 claude-mem 的开源插件彻底改变了这件事。 它的工作方式很直接：自动抓取每次会话里的工具调用记录（读了哪些文件、改了哪些代码、跑了什么命令），会话结束后用 AI 把这些信息压缩成结构化摘要，下次开工时自动注入进来。一万 Token 的操作记录，最终压缩到 500 Token 左右，同时还支持自然语言检索历史（"上次那个 React 重复渲染是怎么解的？"）。 目前已有超 3 万人收藏，宣称能节省 90% 的 Token
📚 目录 一、问题背景：Codex 一直“正在思考”却没有回答 二、第一步：查看本机代理端口 三、第二步：测试代理是否可用 四、第三步：给 Codex App 配置代理 五、让 Codex 代理配置生效 六、验证代理是否生效 七、如何取消代理配置 八、代理配置是否会影响国内软件 九、开发者推荐的代理配置方式 十、完整流程总结 一、问题背景 最近在 Windows 上使用 Codex 时遇到了一个很奇怪的问题： 输入问题后，界面一直显示： 正在思考 但是 没有任何回答。 最开始以为是： * Codex Bug * API Key