AI 驱动的个人云存储，上传、理解并管理你的全部文件。
AI 模拟面试与简历分析，给出针对岗位的真实反馈。
AI 创作者驾驶舱，一处创作、全网生长。
更多项目正在路上 —— 持续构建中。
我在关注和推荐的开源项目 —— 星数实时来自 GitHub。
文章对比国产大模型与ChatGPT在中文理解、合规性、成本及使用场景上的差异，指出无绝对优劣，建议消费者依据具体需求（办公写作、编程、日常查询）灵活选择或组合使用，强调场景适配而非盲目跟风，适合职场人士与AI工具选型参考。</summary> <parameter name="title">国产大模型对比ChatGPT怎么选？6大真实场景告诉你答案
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本文系统梳理2026年下半年AI编排框架的五大核心趋势（状态持久化、多智能体协议标准化、可观测性成熟、Human-in-the-Loop普及、记忆系统整合），并提供三步选型评估方法与LangGraph/AutoGen/LlamaIndex横向对比，帮助技术决策者规避选型陷阱、降低框架迁移风险，适合AI架构师与CTO参考。
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本文系统讲解2026年全栈代码库长期可维护性结构设计，涵盖分层模型、Feature-Sliced前端组织、六边形后端架构、AI组件适配器隔离、API契约管理、ADR决策记录及可观测性七大步骤，面向工程师与技术决策者，核心结论是以变化频率分层、适配器隔离外部依赖、自动化CI强制结构健康。
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我相信 AI 不该只停在 Demo 和惊叹里，而要真正长进产品、跑在真实场景中。上面的每个项目都是这个想法的验证 —— 把智能做成每天用得上的能力，而不是一次性的炫技。
所以它们有个共同点：AI 是原生能力，而不是附加的按钮；并且全部部署在真实域名上、此刻就在运行。让 AI 读懂你的文件、给面试真实的反馈、让创作一处生长又全网分发 —— 好用，才是 AI 真正的门槛。