项目 GitLaughs/chatbot-qq
聊天记录别原样塞给模型
chatbot-qq 里的消息、文件事件、画像更新和错误日志,会被脚本清洗成证据包,再交给模型读。
1949 字
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10 分钟
聊天机器人把原始 JSONL 清洗成紧凑证据包后再交给模型阅读的流程图
项目 GitLaughs/chatbot-qq
QQ 机器人安装指南要写到第一次跑通
只写安装命令不够。新手第一次部署还要关注依赖、配置、服务启动、健康检查、群内验证和隐私检查。
1780 字
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9 分钟
QQ 机器人安装从依赖准备、交互配置、服务启动、健康检查、群内验证到隐私检查的首跑流程
项目 GitLaughs/chatbot-qq
聊天机器人做长期记忆,要想清楚什么时候该想起来
看完 chatbot-qq 的记忆升级计划,我觉得第一步不是上向量库,而是排清时效、重要性、相关性和注入阈值。
2290 字
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11 分钟
聊天机器人记忆从消息记录、显式记忆、排序检索到反思压缩的流程图
项目 GitLaughs/chatbot-qq
群聊机器人想主动说话前,得先学会接话和闭嘴
我更想补会话连续性、反馈记录和少打扰规则。主动参与要能关闭、能解释,也能降级。
2143 字
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11 分钟
群聊机器人从会话连续性、情绪能量、反馈回路到主动参与的分层流程图
项目 GitLaughs/chatbot-qq
聊天机器人加功能时,我会先写插件清单
新功能不该直接塞进 OneBot 代理。我会先写 manifest,把权限、配置和健康检查定下来,再动手写功能代码。
1522 字
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8 分钟
QQ 机器人插件从 manifest、权限、配置 schema、hook、health 到本地测试的功能隔离流程图
项目 GitLaughs/chatbot-qq
聊天机器人公开前,我翻了一遍私有数据
chatbot-qq 公开前,我检查了配置、群文件和运行记录,确认哪些不能进仓库,哪些代码和文档可以留下。
1443 字
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7 分钟
聊天机器人仓库从运行现场经过私有数据审计检查门后进入公开发布区的流程图
项目 GitLaughs/chatbot-qq
QQ 机器人接自然语言任务时,模型只负责整理计划
用户的话会被整理成 spec。后面的校验、追问、确认和执行,交给本地脚本处理。
1940 字
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10 分钟
自然语言任务从用户目标流向结构化 spec、schema 校验、本地执行器、确认门控和结果回执的流程图
需要想清楚的事 self-iteration-safety-notes
自我迭代机器人,第一步不是让模型自己改代码
我更愿意先把检索、记录、校验这些稳定动作交给代码,再让模型做审查。真要写入,也得看 diff、跑验证、能回滚。
1995 字
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10 分钟
自我迭代机器人从命令、模型审查、确认、验证到回滚的流程图
实验 windows-bot-memory/simulation-bridge
聊天里跑仿真:把请求收敛为本地任务包
仿真请求变成任务包后,再交给固定 runner。跑完只列成果,确认后再回传,避免一句话变成本机命令。
1872 字
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9 分钟
仿真请求先进入任务包,再分发到 Vivado、HSPICE、LTspice 固定 runner,最后生成成果清单并等待回传确认
项目 openclaw-memory/skills-plugins
我把本地 skills 清单整理成了一张路由表
本地 skills 和 plugins 越攒越多以后,我最常卡住的不是有没有工具,而是这一步到底该叫谁来做。
1899 字
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9 分钟
一张把本地 skills 和插件按触发场景分组的路由表
实验 analogexp/state-variable-filter
状态变量滤波器实验:我差点把峰值当成通带增益
这次整理状态变量滤波器报告时,我发现 HP/LP 的通带增益和 BP 的中心峰值不能混着读,尤其是 Q=10 时,10 kHz 附近的峰值很容易误导判断。
1050 字
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5 分钟
状态变量滤波器三路输出幅频响应示意图
课程 GitLaughs/Verilogexp
数字系统实验多了以后,顶层最容易乱
Verilog 综合实验里,模块单独能跑还不够。顶层选择、板卡资源复用和报告材料也得重新梳理。
2182 字
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11 分钟
多个 Verilog 实验模块通过独热选择进入同一套板卡外设的顶层集成示意图