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Ana Sayfaya Dön

再一次被 AI Coding 的能力震惊到了 🤯 这是我花了 1 个多小时使用 Devv.AI Coding Agent 为自己创建的一个健康 & 锻炼记录分析工具，支持的功能： 1. 连接 Whoop、Apple Health、Garmin，导入相关的数据 2. 分析健康 & 锻炼数据，展示在 calendar 中 3. AI 教练分析每天数据，给出锻炼建议

Jiayuan (JY) Zhang

116,548 subscribers

52,477 görüntüleme • 1 yıl önce •via X (Twitter)

Sağlık & İyilik Bilim & Teknoloji Eğitim

Anya Rossi• Live Now

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11 Yorum

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jiayuan1 yıl önce

这个 Coding Agent 和 Lovable / Bolt 等产品不同的是，只需要给出简单的指令，Agent 会帮助你自动设计整个产品，然后进行实现。例如这个项目，全程就是告诉 Devv 我需要什么样的功能，如果有了 bug 就点击自动 fix，基本上都能解决对应的问题。现在这个阶段的 Coding Agent 已经和 24 年有了很大的区别，从 demo 变成了能够实际产生价值的工具。

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jiayuan1 yıl önce

现在唯一的缺点就是贵（当然我们还没有做成本优化），这部分还有很大的降低空间，例如这个项目花费了 $10 左右，但是如果是在 Fiverr 等外包平台上，同体量的项目可能会花费上千美金。想象一下一个完全不会编程的人真的可以通过自然语言创建出自己想要的产品了。

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jiayuan1 yıl önce

目前这个功能还在内部测试中，预计过几周就会 launch。另外这个项目我也会继续完善一下，后续会开源 & host 一个云端的版本，让大家能够接入自己的数据 & LLM 来进行分析。做类似事情的 Whoop 每个月的订阅费高达 $30，后续使用任何手环都可以来建立类似的分析系统了。

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MightyBot1 yıl önce

🧠 Unified Search. Smarter Meetings. Effortless CRM. MightyBot is your AI agent platform for seamless workflows—record meetings, automate CRM updates, and find answers across apps in seconds. 🌟 Focus on what matters. We'll handle the grind.

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Sky991 yıl önce

@devv_ai 不知道我们有没有解决这个问题：强agent产品都有一个通用的问题，就是用户其实是不懂表达的，很多时候简单的指令最后产出和预期会有较大偏离。当然有很多prompt技巧能解决，但用户还是又笨又懒...而且现在成本、耗时都很高，不利于通过反复迭代去优化我的指令。

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猫斯基1 yıl önce

@devv_ai 随着需求的复杂，请问项目维护成本是否能接受？

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橙子🍊啊1 yıl önce

@devv_ai jiayuan求devv支持Gemini 2.5 pro呀

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Vic Huang1 yıl önce

@devv_ai 先关注了

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Undefined Coder1 yıl önce

@devv_ai 开源吗

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xxd1 yıl önce

@devv_ai niubi ,一直想要的

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Feng Chen1 yıl önce

@devv_ai @memdotai mem it

Benzer Videolar

数据分析自动化！Cursor Composer 和 Google Data Science Agent 使用指南今天给大家介绍 Cursor Composer 和 Google Data Science Agent，帮你快速分析数据，自动生成交互式图表和报告！时间戳： 0:00 - 0:20 介绍视频主题，两款 AI 工具 0:20 - 1:20 Cursor Composer 实战演示：分析学生饮食数据 1:20 - 1:55 Streamlit 介绍：快速构建数据分析应用 1:55 - 3:27 Cursor Composer 实战演示：分析电视市场数据 3:27 - 6:14 Google Data Science Agent 实战演示：分析全球城市 GDP 数据 #Cursor #数据分析 #编程工具 #效率神器 #datascience

数据分析自动化！Cursor Composer 和 Google Data Science Agent 使用指南今天给大家介绍 Cursor Composer 和 Google Data Science Agent，帮你快速分析数据，自动生成交互式图表和报告！时间戳： 0:00 - 0:20 介绍视频主题，两款 AI 工具 0:20 - 1:20 Cursor Composer 实战演示：分析学生饮食数据 1:20 - 1:55 Streamlit 介绍：快速构建数据分析应用 1:55 - 3:27 Cursor Composer 实战演示：分析电视市场数据 3:27 - 6:14 Google Data Science Agent 实战演示：分析全球城市 GDP 数据 #Cursor #数据分析 #编程工具 #效率神器 #datascience

nicekate

21,949 görüntüleme • 2 yıl önce

酷，一款智能地图分析工具：chat2geo，可以用聊天的方式分析卫星图像和地理数据提供自然语言描述需求，Chat2Geo就能理解并转换为专业的地理分析任务，调用Google地球引擎获取卫星数据进行处理分析支持处理卫星图像、分析地理数据以及各种专业分析比如，分析城市问题，查看城市热度分布，检测空气污染情况，观察城市发展变化；做土地分析，可以了解土地使用以及土地变化情况等支持上传自己的矢量数据，将其与GEE的卫星图像数据结合起来进行分析 #地理数据分析工具 #AI城市地址分析 #chat2geo #AI环境分析工具

酷，一款智能地图分析工具：chat2geo，可以用聊天的方式分析卫星图像和地理数据提供自然语言描述需求，Chat2Geo就能理解并转换为专业的地理分析任务，调用Google地球引擎获取卫星数据进行处理分析支持处理卫星图像、分析地理数据以及各种专业分析比如，分析城市问题，查看城市热度分布，检测空气污染情况，观察城市发展变化；做土地分析，可以了解土地使用以及土地变化情况等支持上传自己的矢量数据，将其与GEE的卫星图像数据结合起来进行分析 #地理数据分析工具 #AI城市地址分析 #chat2geo #AI环境分析工具

AIGCLINK

18,027 görüntüleme • 1 yıl önce

做数据分析的人应该都懂那种崩溃感： Excel 一开就卡、SQL 跑半天、模型调参像瞎猜、报告一写就是一下午。更别说很多人本职工作也不是“数据科学家”，但又不得不啃一堆 CSV、报表和图表。这两天看到人民大学 RUC Datalab 开源的DeepAnalyze，有点眼前一亮。它不是那种“帮你写点分析文案”的 AI，而是想做一个真正的「AI 数据分析师」：能读 Excel/CSV/JSON/TXT，自己规划步骤、清洗数据、建模、画图、最后给你一份完整报告。甚至还能把推理链（reasoning trace）展示出来，让你看到它是怎么一步步想出来的。我自己最有感觉的点有几个：以前 ChatGPT 更像“写稿子、写代码”的助手，但对数据本身不够“懂”； DeepAnalyze 直接把这一块补上了，做到“从数据到报告”的全流程；对普通人来说，可能第一次有机会把“专业的数据分析能力”当成一个工具来用，而不是一门必须自己啃几年的技能。当然，它现在肯定还不完美，落地也需要折腾环境、准备数据。但这个方向我很看好： AI 帮你做繁琐的统计和建模，人类负责问好问题、选好指标、做最后决策。数据分析不再是少数人的特权，而是变成人人可用的一种“智能能力”。简单说：过去是「你学会数据分析再去用工具」，以后可能是「你先有一个 AI 数据分析师，再慢慢学会怎么问对问题」。

做数据分析的人应该都懂那种崩溃感： Excel 一开就卡、SQL 跑半天、模型调参像瞎猜、报告一写就是一下午。更别说很多人本职工作也不是“数据科学家”，但又不得不啃一堆 CSV、报表和图表。这两天看到人民大学 RUC Datalab 开源的DeepAnalyze，有点眼前一亮。它不是那种“帮你写点分析文案”的 AI，而是想做一个真正的「AI 数据分析师」：能读 Excel/CSV/JSON/TXT，自己规划步骤、清洗数据、建模、画图、最后给你一份完整报告。甚至还能把推理链（reasoning trace）展示出来，让你看到它是怎么一步步想出来的。我自己最有感觉的点有几个：以前 ChatGPT 更像“写稿子、写代码”的助手，但对数据本身不够“懂”； DeepAnalyze 直接把这一块补上了，做到“从数据到报告”的全流程；对普通人来说，可能第一次有机会把“专业的数据分析能力”当成一个工具来用，而不是一门必须自己啃几年的技能。当然，它现在肯定还不完美，落地也需要折腾环境、准备数据。但这个方向我很看好： AI 帮你做繁琐的统计和建模，人类负责问好问题、选好指标、做最后决策。数据分析不再是少数人的特权，而是变成人人可用的一种“智能能力”。简单说：过去是「你学会数据分析再去用工具」，以后可能是「你先有一个 AI 数据分析师，再慢慢学会怎么问对问题」。

sitin

15,309 görüntüleme • 9 ay önce

Pipe3 这周的更新集成了 OpenAI 的能力，还在 beta 阶段。可以基于 GPT-3 来创建一个链上数据分析的通知机器人，例如视频中的例子就是解析 USDT Transfer 事件的数据，并发送通知到 Telegram 中。

Pipe3 这周的更新集成了 OpenAI 的能力，还在 beta 阶段。可以基于 GPT-3 来创建一个链上数据分析的通知机器人，例如视频中的例子就是解析 USDT Transfer 事件的数据，并发送通知到 Telegram 中。

Jiayuan (JY) Zhang

16,260 görüntüleme • 3 yıl önce

🚨 终于有人把“金融数据 + AI Agent”这件事打通了 OpenBB 目前 GitHub 上已有近 7 万 star，是一个开源的金融数据与研究平台，被很多人称为「开源版 Bloomberg Terminal」以前做金融研究，最烦的不是不会分析，而是数据太散：一个终端看行情，一个表格存模型，一个网站翻 SEC 文件，一个工具跑图表，最后还要复制给 AI 总结。现在它把过去只有机构才能轻松获取的专业数据，整合成了人人可用的工具，核心亮点： > 覆盖股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益等多个市场 > 包含财务数据、高管信息、股东结构、地区分布等细粒度信息 > 支持 AI 集成，一条指令就能让 AI 调取数据并生成深度研报 > 数据可自部署，保护隐私和数据安全只输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了做股票研究、量化分析、基金投研、AI 金融 Agent 的，强烈建议保存看看

🚨 终于有人把“金融数据 + AI Agent”这件事打通了 OpenBB 目前 GitHub 上已有近 7 万 star，是一个开源的金融数据与研究平台，被很多人称为「开源版 Bloomberg Terminal」以前做金融研究，最烦的不是不会分析，而是数据太散：一个终端看行情，一个表格存模型，一个网站翻 SEC 文件，一个工具跑图表，最后还要复制给 AI 总结。现在它把过去只有机构才能轻松获取的专业数据，整合成了人人可用的工具，核心亮点： > 覆盖股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益等多个市场 > 包含财务数据、高管信息、股东结构、地区分布等细粒度信息 > 支持 AI 集成，一条指令就能让 AI 调取数据并生成深度研报 > 数据可自部署，保护隐私和数据安全只输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了做股票研究、量化分析、基金投研、AI 金融 Agent 的，强烈建议保存看看

爱吃折耳根的Ace

18,508 görüntüleme • 2 ay önce

美团这个ai浏览器tabbit越用越好用，已经取代我的Arc了。目前内测状态所有模型都免费用，智能标签页分组，分屏协作就是常规操作。它有一个能力叫妙招，我可以把高频使用的提示词，脚本，Agent保存为妙招，下次只需输入「/」即可快速调用。比方说让Tabbit 用SWOT法分析我的账号的优势和改进建议，还给出了具体行动计划，数据建议。（1/5）

美团这个ai浏览器tabbit越用越好用，已经取代我的Arc了。目前内测状态所有模型都免费用，智能标签页分组，分屏协作就是常规操作。它有一个能力叫妙招，我可以把高频使用的提示词，脚本，Agent保存为妙招，下次只需输入「/」即可快速调用。比方说让Tabbit 用SWOT法分析我的账号的优势和改进建议，还给出了具体行动计划，数据建议。（1/5）

卡尔的AI沃茨

27,675 görüntüleme • 5 ay önce

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl，一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。一句话总结：它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说：网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。现在很多 AI 项目的数据流程其实都是：网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl，一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。一句话总结：它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说：网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。现在很多 AI 项目的数据流程其实都是：网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

开发者Hailey

140,708 görüntüleme • 5 ay önce

开工大吉🔥CoinAnk上线了三个新功能： 1/Ai智能分析当前数据页面，降低分析时间，提高交易胜率 2/重构代币详情页，一个页面看完代币所有数据 3/上线毫秒级盯盘工具CoinAnkFlow，毫秒无死角盯盘转发/点赞，48小时抽3位平分188 usdt！

开工大吉🔥CoinAnk上线了三个新功能： 1/Ai智能分析当前数据页面，降低分析时间，提高交易胜率 2/重构代币详情页，一个页面看完代币所有数据 3/上线毫秒级盯盘工具CoinAnkFlow，毫秒无死角盯盘转发/点赞，48小时抽3位平分188 usdt！

Gary💙CoinAnk

65,818 görüntüleme • 6 ay önce

卧槽 !! ChatGPT 4o 简直逆天了。我在小红书搜集“算法”爆款笔记，颗粒度到了每篇热帖的赞数，收藏数和评论数刚好想把整理过的笔记数据，都放在一个网页里供大家耍耍，一打开 ChatGPT, 就提示我，新东西来了接下来3分钟 4o 的数据分析，惊掉了我的灵魂。多年的 SQL CRUD 功力，瞬间凝固脑子里炸了海，除了“卧槽”，已无词可用。推油们，你们能懂我此刻的心情么

卧槽 !! ChatGPT 4o 简直逆天了。我在小红书搜集“算法”爆款笔记，颗粒度到了每篇热帖的赞数，收藏数和评论数刚好想把整理过的笔记数据，都放在一个网页里供大家耍耍，一打开 ChatGPT, 就提示我，新东西来了接下来3分钟 4o 的数据分析，惊掉了我的灵魂。多年的 SQL CRUD 功力，瞬间凝固脑子里炸了海，除了“卧槽”，已无词可用。推油们，你们能懂我此刻的心情么

黄赟

160,963 görüntüleme • 2 yıl önce

🚨爆料：中共相关部门早就做过三峡大坝崩溃的分析，几百页，72小时分析，一周分析，3个月分析，半年分析等。数据很详实，作为内部相关人员，拍了些东西。让更多人有知情权！请生活在长江流域的群体，做好自救和逃生准备‼️

🚨爆料：中共相关部门早就做过三峡大坝崩溃的分析，几百页，72小时分析，一周分析，3个月分析，半年分析等。数据很详实，作为内部相关人员，拍了些东西。让更多人有知情权！请生活在长江流域的群体，做好自救和逃生准备‼️

踩旗哥8964

276,435 görüntüleme • 1 ay önce

销售数据分析skills 生成交互式html图表很多职场人做数据分析，最大的问题不是 Excel 技能不够。而是他们被困在“整理数据”里太久了。我刚用 AntV 的 chart visualization skills 做了一个实验：把一份虚拟淘宝店铺 2025 年经营 Excel，直接变成可交互 HTML 分析页。效果比我预期更适合职场场景。

销售数据分析skills 生成交互式html图表很多职场人做数据分析，最大的问题不是 Excel 技能不够。而是他们被困在“整理数据”里太久了。我刚用 AntV 的 chart visualization skills 做了一个实验：把一份虚拟淘宝店铺 2025 年经营 Excel，直接变成可交互 HTML 分析页。效果比我预期更适合职场场景。

libapi

11,997 görüntüleme • 2 ay önce

今天又搞了一个小红书爆款复刻的Agent，用时半小时，不说很完美，那也是完美。 1、先通过抓取爆款的内容（使用了云抓取Apify）里面的点赞，评论内容按不同内容分类，如需求，差评等，收藏，爆款量，图片及文字内容等数据； 2、拿到数据从内容，标题，图片设计，互动，时间等维护度全方向分析为什么会爆； 3、分析完成后，按这些结果数据，给我复刻出3-5个爆款内容，给给出他们的内容优势； 4、然后再给出对应的运营策略。

今天又搞了一个小红书爆款复刻的Agent，用时半小时，不说很完美，那也是完美。 1、先通过抓取爆款的内容（使用了云抓取Apify）里面的点赞，评论内容按不同内容分类，如需求，差评等，收藏，爆款量，图片及文字内容等数据； 2、拿到数据从内容，标题，图片设计，互动，时间等维护度全方向分析为什么会爆； 3、分析完成后，按这些结果数据，给我复刻出3-5个爆款内容，给给出他们的内容优势； 4、然后再给出对应的运营策略。

老杨啊 | AI产品商业化

109,183 görüntüleme • 3 ay önce

介绍一个AI图表生成和美化应用Graphy。生成的图表非常漂亮，而且不用自己手动创建，用自然语言输入需求之后他会自动创建对应的图表。同时也支持对你上传的数据进行分析，给出对应的结论。做PPT必备家人们。这里使用：

介绍一个AI图表生成和美化应用Graphy。生成的图表非常漂亮，而且不用自己手动创建，用自然语言输入需求之后他会自动创建对应的图表。同时也支持对你上传的数据进行分析，给出对应的结论。做PPT必备家人们。这里使用：

歸藏(guizang.ai)

108,777 görüntüleme • 3 yıl önce

兄弟们！第一个专门给 A 股做的多智能体投资 Agent，2.4K stars，MIT 开源！ A 股散户终于有自己的 AI 投研团队了！不是美股版的翻译搬运，是从数据源到策略逻辑到风控全部围绕 A 股生态重新设计的。基本面分析、技术面分析、市场情绪、宏观经济——每个角色一个 Agent，分工协作，像一家迷你券商研究所。核心特点如下： 1️⃣ 多 Agent 架构：技术、基本面、情绪、估值、宏观等分析师分工 2️⃣ 多空辩论机制：看多和看空研究员先辩论，再由 LLM 做中立评估 3️⃣ 风险管理和组合决策环节 4️⃣ 数据来自 AkShare，并带本地缓存 5️⃣ 支持新闻搜索和情感分析 6️⃣ 提供 FastAPI 接口，方便调用以前用 AI 做 A 股：用美股框架硬套 → 数据源不对 → 财报格式不对 → 放弃了。现在 A_Share_investment_Agent 从数据到模型到报告全是 A 股原生。对想研究 AI Agent 在投资分析中的应用，或者关注 A 股智能化研究的人来说，值得看看。

兄弟们！第一个专门给 A 股做的多智能体投资 Agent，2.4K stars，MIT 开源！ A 股散户终于有自己的 AI 投研团队了！不是美股版的翻译搬运，是从数据源到策略逻辑到风控全部围绕 A 股生态重新设计的。基本面分析、技术面分析、市场情绪、宏观经济——每个角色一个 Agent，分工协作，像一家迷你券商研究所。核心特点如下： 1️⃣ 多 Agent 架构：技术、基本面、情绪、估值、宏观等分析师分工 2️⃣ 多空辩论机制：看多和看空研究员先辩论，再由 LLM 做中立评估 3️⃣ 风险管理和组合决策环节 4️⃣ 数据来自 AkShare，并带本地缓存 5️⃣ 支持新闻搜索和情感分析 6️⃣ 提供 FastAPI 接口，方便调用以前用 AI 做 A 股：用美股框架硬套 → 数据源不对 → 财报格式不对 → 放弃了。现在 A_Share_investment_Agent 从数据到模型到报告全是 A 股原生。对想研究 AI Agent 在投资分析中的应用，或者关注 A 股智能化研究的人来说，值得看看。

爱吃折耳根的Ace

28,782 görüntüleme • 18 gün önce

在日常工作中，需要调试网络问题或监控系统流量，工具要么界面复杂难用，要么功能单一无法满足，要么需要付费。无独有偶，在 GitHub 上发现了 Oryx 这个功能强大的开源工具，可在终端上直观的监控和分析网络。通过 eBPF 在内核层面捕获网络数据包，提供实时流量可视化、统计分析和防火墙功能。 GitHub：主要功能： - 实时网络流量检测和可视化展示 - 全面的流量统计和分析报告 - 内置防火墙功能，可直接管理网络规则 - 指标浏览器，深度分析网络性能数据 - 模糊搜索功能，快速定位特定数据包 - 支持数据导出，便于后续分析处理需要 Linux 6.10+ 内核版本，通过包管理器安装或从源码编译使用，适合运维人员和网络工程师。

在日常工作中，需要调试网络问题或监控系统流量，工具要么界面复杂难用，要么功能单一无法满足，要么需要付费。无独有偶，在 GitHub 上发现了 Oryx 这个功能强大的开源工具，可在终端上直观的监控和分析网络。通过 eBPF 在内核层面捕获网络数据包，提供实时流量可视化、统计分析和防火墙功能。 GitHub：主要功能： - 实时网络流量检测和可视化展示 - 全面的流量统计和分析报告 - 内置防火墙功能，可直接管理网络规则 - 指标浏览器，深度分析网络性能数据 - 模糊搜索功能，快速定位特定数据包 - 支持数据导出，便于后续分析处理需要 Linux 6.10+ 内核版本，通过包管理器安装或从源码编译使用，适合运维人员和网络工程师。

GitHubDaily

15,459 görüntüleme • 1 yıl önce

平时分析数据，从清洗、探索到建模、可视化，再到撰写报告，整个流程非常耗时，当要面对多个不同格式的数据文件时更是头疼。恰巧，找到了 DeepAnalyze 这个开源项目，它能让 AI 自主完成整个数据科学流程，真正做到无需人工干预。基于 DeepSeek-R1 和课程学习训练方法开发，支持数据准备、分析、建模、可视化到报告生成的全流程。可以处理数据库、CSV、Excel、JSON、XML 等各种格式数据，最终直接生成专业级的研究报告给我们。 GitHub：同时提供 50 万条训练数据集，完全开源模型和代码，方便我们二次开发。只需克隆代码到本地并下载模型后，通过 vLLM 部署即可使用。

平时分析数据，从清洗、探索到建模、可视化，再到撰写报告，整个流程非常耗时，当要面对多个不同格式的数据文件时更是头疼。恰巧，找到了 DeepAnalyze 这个开源项目，它能让 AI 自主完成整个数据科学流程，真正做到无需人工干预。基于 DeepSeek-R1 和课程学习训练方法开发，支持数据准备、分析、建模、可视化到报告生成的全流程。可以处理数据库、CSV、Excel、JSON、XML 等各种格式数据，最终直接生成专业级的研究报告给我们。 GitHub：同时提供 50 万条训练数据集，完全开源模型和代码，方便我们二次开发。只需克隆代码到本地并下载模型后，通过 vLLM 部署即可使用。

GitHubDaily

22,027 görüntüleme • 10 ay önce