Claude Desktop 的 Developer mode 可以串第 3 方 LLM provider(例如 LM Studio + qwen3.5-9b ),可以提供沒訂閱任何 Claude 方案一個免費使用 Cowork 的管道。
許一個自己定義的第三人生
如何開始第三人生:寫給自己的全新篇章
人生上半場,我們或許為了學業、事業與家庭奔波;而當來到「第三人生」的十字路口,這是老天賜予我們最棒的禮物——一段完全屬於自己的時光。
如果你正在思考如何開啟這段旅程,以下幾個簡單的指引,希望能為你帶來方向:
【技術更新】從 ClawdBot 到 OpenClaw:系統架構遷移與持久化實踐
在 AI Agent 的開發過程中,Antigravity 協作模型的選擇與工具鏈的穩定性直接決定了開發的品質。近期我將原有的 ClawdBot 專案正式更名為 openclaw,並針對外部整合工具進行了優化。以下是本次技術遷移的重點紀錄。(因 AI 演進快速,故本篇文章會持續更新)
【技術趨勢】這隻「龍蝦」讓 Mac mini 賣到缺貨?深入解析 2026 開源黑馬 Clawdbot 與它的潛在風險 🦞
如果最近你有在關注 GitHub 的熱門趨勢榜(Trending),或者發現身邊的工程師朋友突然開始搶購二手的 Mac mini,那你一定聽過這隻紅透半邊天的「龍蝦」—— Clawdbot。
在 2026 年初的今天,AI 的應用場景已經從單純的「聊天生成」進化到了「代理執行」。Clawdbot 正是這波浪潮中的佼佼者。但與此同時,許多資安專家也對這種賦予 AI 過大權限的工具發出了警告。
這篇文章將帶你認識 Clawdbot 的強大之處,並深入探討在部署這類「本地端 AI Agent」時,絕對不能忽視的安全防護。
【生產力黑科技】3 步驟將 NotebookLM 心智圖轉為「可編輯」格式,筆記效率大升級!
Google 的 NotebookLM 最近非常熱門,它強大的「Audio Overview」和自動生成心智圖(Mind Map)功能,是許多人整理文獻的神器。
但你有沒有發現一個痛點?NotebookLM 生成的心智圖通常只能看、不能改,或者只能下載成圖片/PDF。 如果想要調整分支、增加筆記,往往需要手動重新繪製,非常耗時。
今天這篇文章就要分享一個 「圖片轉文字,文字轉圖表」 的無痛工作流。只需要 3 個步驟,就能將 NotebookLM 的靜態心智圖,復活成可以自由編輯的動態圖表!
迪爾茲邏輯層次模型讓可以我們思考人生成長的方向
Robert Dilts 的「邏輯層次模型」(Logical Levels)之所以在教練(Coaching)、心理諮商和個人成長領域被廣泛使用,是因為它能協助我們跳脫「當局者迷」的困境,將模糊的焦慮轉化為具體的行動層次。
它不只是一個分類工具,更是一個**診斷與校準(Alignment)**的工具。
以下我為您解析這個模型如何具體幫助您思考人生成長的方向:
當古老節氣遇上雲端腳本:一場回歸簡約的數位工藝實踐
引言:從內容管理的焦慮中解放
在數位創作的領域,最耗損靈魂的往往不是美學的追求,而是維護後台的瑣碎。每當需要更新一個日期、替換一張圖片,創作者總得在臃腫的網站後台與複雜的資料庫間掙扎。這種技術門檻,常讓美好的創意淹沒在繁瑣的行政勞動中。
然而,真正的「數位工藝」追求的是一種優雅的簡約。想像一下,將我們最熟悉的 Google 試算表轉化為網站的靈魂,讓更新內容變得像填寫表格一樣直覺。這不只是技術方案的選擇,更是一種將創作者從資料庫束縛中解放的生命哲學。今天,我們將以「24 節氣」為題,探索如何透過雲端工具,親手雕琢出一個充滿溫度的數位曆法。
成果展示 :
https://the-solar-terms.netlify.app/ or https://willhsieh28.github.io/the-solar-terms/
Hugging Face 封鎖 Telegram API?如何用 Gemini + GAS 輕鬆破局!
開發 n8n Workflows 最崩潰的事,莫過於環境都架好了,才發現 API 被封鎖... 😫
最近在 Hugging Face 上部署專案時,發現其安全政策變更,直接封鎖了對 Telegram API URL 的連線。這對想在 HF Spaces 上跑機器人的朋友來說無疑是個大坑。
決定不手動爬文,而是直接找 AI 夥伴 Gemini 來場「腦力激盪」!🧠✨
n8n Task Runner 深度解析:從概念到實戰部署(重新讓 Code node 能跑 Python 程式)
1. 前言:為什麼 Task Runner 是 n8n 2.x 的一大步?
n8n 2.x 版本引入的 Task Runner 機制,是其發展藍圖中的一個關鍵里程碑。此功能從根本上解放了 Code 節點的潛力,特別是對於 Python 程式碼的執行。它允許使用者在一個隔離且可客製化的環境中,安裝如 pandas 和 numpy 等強大的資料科學與數據處理函式庫。這意味著,以往需要在外部系統完成的重型運算、複雜的資料轉換與分析任務,現在都能無縫整合到 n8n 的自動化工作流程中。
本文件的核心目標,是引導您從理解 Task Runner 的底層運作原理出發,逐步完成一套穩定、可擴充的「External Mode」部署方案,並最終掌握常見的錯誤排除技巧與最佳實踐。這方面也是很多人的痛點,常常無法部署成功。
接下來,我們將首先深入剖析 Task Runner 的核心架構,為後續的實戰部署打下堅實的理論基礎。
n8n 零成本部署實戰:在 Hugging Face Spaces 架設並串接 Supabase 雲端資料庫
簡要概述:
本文旨在教您如何在 Hugging Face Spaces 上零成本部署 n8n 自動化平台。我們將採用社群優化的 Docker 映像檔,並強制透過環境變數,將 n8n 的核心資料(如 Workflow 與 Credentials)寫入 Supabase (PostgreSQL)。
此架構巧妙地實現了「運算」與「儲存」分離的高效免費輕量化方案。它徹底解決了 Hugging Face Spaces 免費層容器重啟後資料遺失的痛點,確保您的自動化流程能夠透過 Supabase 資料庫獲得永久且可靠的儲存。
✅ 優點 (Pros)
公網存取 (Public URL):
這是最大的優勢。你立刻擁有一個 https://... 的網址。
Webhook 友善: 外部服務(如 Line, Telegram, Stripe, GitHub)可以直接把資料推送到你的 n8n,不需要繁瑣的穿透設定 (Tunneling)。
隨處編輯: 你可以在公司、家裡或手機上登入 n8n 進行編輯。
免硬體維護:
不需要擔心電腦關機、斷電或網路中斷的問題。Hugging Face 的基礎設施相對穩定。
零成本入門:
Hugging Face 的免費層級 (Free Tier) 提供基本的 CPU (2 vCPU) 和 RAM (16GB),對個人自動化來說相當大方。
n8n 報錯別抓狂!用 Gemini 三步搞定 Workflow 除錯
在自動化流程的世界裡,n8n 是強大的工具,但當 JSON 報錯、變數抓不到、或者邏輯卡住時,盯著螢幕找 Bug 往往非常耗時。
現在,你可以把 Gemini 當作你的資深後端工程師。透過這三個簡單步驟,我們能讓 AI 直觀地「看見」你的問題並給出精準的修改建議。
更新在 Hugging Face 的 Dockerfile for Execute Command node after n8n V2.x
有在Hugging Face上架設n8n的朋友,當升級V2.x後,是不是 Execute Command node 會變成有 ? 的node,而無法使用呢? 要如何解決呢?
請在 Dockerfile 中,增加以下環境設置,就可以正常使用 Execute Command node 了!
ENV NODES_EXCLUDE=[]
ENV N8N_PROXY_HOPS=1
ENV N8N_BLOCK_FILE_ACCESS_TO_N8N_FILES=false
ENV N8N_RESTRICT_FILE_ACCESS_TO=
如下圖紅框所示:
24個超高人生回報率的習慣
哈佛推薦:24個超高人生回報率的習慣入門指南
簡介:為你的人生安裝複利引擎
這不是又一份普通的勵志清單。這是一份經過哈佛研究驗證的實踐藍圖,旨在為你的人生安裝一個強大的「複利引擎」。這裡的核心概念是「人生回報率」。它指的是透過在日常生活中投入微小但持續的努力,在未來收穫不成比例的巨大正面效益。這就如同華倫・巴菲特所說的「複利魔法」——起初看似微不足道的改變,隨著時間的推移,將會累積成你無法想像的成就。這份指南中的每一個習慣,都是一個為你人生安裝「複利引擎」的機會。請以開放和實踐的心態來閱讀,並記住:任何宏大的改變,都始於你下定决心邁出的第一個小步驟。
當n8n升級V2.0後,「儲存」不等於「上線」








