AI教程

在 Coze 创建对话智能体时先定义单一任务、角色边界和开场白，再用正常、追问、越界和失败用例验收。

估算 Ollama 运行 DeepSeek 的配置时，结合具体标签、量化文件、上下文 KV Cache、系统内存和 GPU 支持，不只看参数量。

电脑重启后按系统服务、本地模型和 API 三层检查 Ollama DeepSeek，定位服务未启动、模型缺失或前端连错地址。

在 Ollama 中并行保留多个 DeepSeek 标签，通过准确模型名切换，并用相同提示与参数比较速度和输出。

核对 Ollama 中 DeepSeek 模型的来源、具体标签、参数规模与量化文件，避免把所有标签称为官方原版。

解释 Ollama 与 DeepSeek 的层级差异：一个是本地模型运行工具，一个是模型与研发组织，并说明下载和数据流向边界。

从知识库、工作流、部署和 API 四个维度比较 Dify 与 Coze，并用团队场景做选择，不给脱离条件的胜负结论。

用 Dify Webhook Trigger 接收外部事件，先校验来源和字段，再运行智能体，并从运行历史核对一次请求只处理一次。

在 Dify Workflow 中加入 Human Input 节点，展示待执行内容，记录批准、修改或拒绝，并从正确分支恢复流程。

比较 Dify Iteration 与 Loop：前者面向数组逐项处理，后者按退出条件反复改写同一状态，并给出两类验收用例。