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各类免费 AI 产品可用地址分享（持续更新）【置顶】
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docker 部署 n8n 及汉化教程
n8n 是一款开源、灵活且高度可定制的工作流自动化平台，其核心理念是通过可视化拖拽界面将不同的应用、服务、API或数据源连接起来，实现复杂的自动化任务，而无需编写大量代码。n8n 的核心功能完全开源免费：n8n 采用 MIT 开源许可，源代码托管于 GitHub，用户可自由查看、修改与部署。可视化工作流编排：通过直观的拖拽式界面构建多步骤自动化流程，降低技术门槛。丰富的集成生态：官方支持 1700
解决 Git 大文件仓库推送报错问题
此问题是某合作大型项目代码仓库原因，项目依赖不采用 maven 私服引入，直接采用原始办法直接将 lib 包放在项目中进行 Git 提交，导致整个项目高达 1G+，今日推送到远程仓库发现直接报错：fatal: protocol error: bad line length 8192 send-pack: unexpected disconnect while reading sideband pa
Dify 安全优雅升级到新版本指南
因为前段时间的 react 的漏洞，导致前面部署的 dify 版本都没有逃过，官方最新版本才解决，要解决的话可以选择自己修改自己部署的版本依赖然后重新打包镜像，或者是升级升级到官方修复 bug 的最新版本，众所周知 dify 的更新频率是非常快的，你几周不更新就发现跨越了多个大版本，好歹官方提供了完整的 docker 方案，并且能够轻松的一键保留数据并升级到最新版本，官方虽然有写如何升级，但是只是
实现 Knife4j swagger 文档自动追加注解描述
做 Java 开发的对 swagger 二次封装的 Knife4j 应该并不陌生，它是一个美化过后的在线 swagger 文档，方便开发人员以及前后端联调时候的重要利器，可能少许公司是使用类似于 apipost、apifox、postman 之类的工具进行测试，更甚至是 IDEA 中自带的 rustfulbox 之类的插件实现自测或者调试。但是为了和前后端以及测试人员同步查看接口，现公司我们采用的
小米最新 MoE 大模型 MiMo-V2-Flash 限时免费公测
就在昨天 2025 年 12 月 16 日小米的MiMo-V2-Flash 正式开源！这是一个专为极致推理效率自研的总参数 309B（激活 15B）的 MoE 模型，通过 Hybrid 注意力架构创新及多层 MTP 推理加速，在多个 Agent 测评基准上保持进入全球开源模型 Top 2；代码能力超过所有开源模型，比肩标杆闭源模型 Claude 4.5 Sonnet，但推理成本仅为其 2.5%，生
开源 LLM 应用开发平台 Dify 部署教程
最近出了 react 和 next.js 出了远程执行漏洞，包括 dify 在内的产品无疑幸免，在最新版本中 v1.11.1版本中才修复，虽然本站出了很多一些关于 dify 的使用教程，但是很多人还没有部署过这个平台，今天就趁到全新安装 v1.11.1为例带大家部署一下这个 AI 应用开发平台 dify，从本文中你可以找到修改默认 80 端口占用冲突问题，插件老是下载失败超时等等一些列问题的答案，
RAGFlow 开源检索增强 AI 知识库部署教程
使用过 dify 和 fastgpt 的产品大家都知道还有一款增强 RAG 平台 RAGFlow，博主早在 2023 年 AI 盛行的时候就调研过这款产品，现在已经 2025 年，截止目前最新版本已经来到了 0.22.1了，为什么一直没有选用这款产品最大的特点就是吃内存，给人一种非常卡顿，相比 dify 和 fastgpt 平台 4c8h 的配置都能流畅使用来说，劝退大家的还是资源占用问题，但是最
私有化部署 TrendRadar 开源项目 实现实时追踪热点咨询
你是否有这样的烦恼，想跟上信息潮流及时获取自己想关注的新闻，但是新闻咨询网站太多，又不想自己花大把时间每天去看，以前你可能会选择 rss 这类的订阅一堆网站然后每天花半小时去筛选一下，那么有没有一种程序能够实现定时爬虫然后通过办公软件或者微信推送给自己，然后在通勤上下班时间里拿出来看看。没错，有一款开源项目能够满足你这样的需求，那就是TrendRadar。
利用 cloudstudio 免费 GPU 时长部署 DeepSeek-OCR
就在上周，人工智能团队DeepSeek AI正式发布全新多模态模型 DeepSeek-OCR。这款模型以 “探索视觉 - 文本压缩边界” 为核心目标，从大语言模型（LLM）视角重新定义视觉编码器的功能定位，为文档识别、图像转文本等高频场景提供了兼顾精度与效率的全新解决方案，引发技术领域与行业应用端的广泛关注。本文将带领大家部署在cloudstudio 利用免费时长的GPU资源部署一下带 web 端
Dify 文件通用提取文字工作流分享
在配置 dify 工作流的时候有一种场景就是需要解析用户上传的文件内容，比如询问用户必要关键信息的时候，用户可以通过上传图片或者 word、pdf 文件等，方便用户去手动输入的步骤，那么我们可以通用抽象出一个工作流，当接收到是文件类型的时候先进行文字提取放入对话上下文，模拟用户输入的是文字，然后交给大模型去做后续操作准确率很高。