用 AI 自动生成流程图？这款开源工具做到了！ 文 / 陈文茂发布时间：2025 年 12 月 2 日 最近一直在思考一个问题：有没有可能通过自然语言，或者一张草图，自动生成结构清晰的流程图或架构图？没想到，真的有开发者把这件事做成了——而且做得相当出色！ 今天要向大家强烈推荐一款开源项目：**next-ai-draw-io**。它将大语言模型（LLM）与 draw. Io 深度

重新理解延迟满足：不是忍耐，而是相信 第一次听说“延迟满足”，是在M.斯科特·派克的《少人们走的路》里。那个著名的“棉花糖实验”令人印象深刻：给小朋友一颗糖，告诉他如果能忍住不吃，等一小时后就能得到两颗。结果，那些能等到两颗糖的孩子，长大后似乎更容易成功。 这个故事像一句咒语，被无数父母和成年人反复传颂。我们把它当作一种“忍耐力”的训练，以为延迟满足就是压抑欲望、咬牙坚持。于是，对孩子，我们开

Power BI 通过 API 构建数据看板之数据获取在构建现代化数据看板的过程中，数据获取是第一步，也是最关键的一步。传统方式多依赖数据库直连或 Excel 手动导入，但对于越来越多部署在业务系统中的 RESTful API，Power BI 提供了强大而灵活的支持。 本文将以一个真实场景为例——从某环保业务系统中获取市级及下辖区县的固体废物填埋率预测数据，手把手演示如何通过 Power

让碎片化想法变成成长资产一、我们为什么需要记录思考?先说个扎心的事实。 你有多少次在洗澡时想到绝妙的点子,结果穿上衣服就忘了?有多少次在通勤路上思考清楚了一个问题的解决方案,到公司却想不起细节?又有多少次,在年底复盘时,明明这一年经历了很多,却说不出自己到底成长了什么? 问题不是你没有思考,而是思考没有被记录、整理、沉淀。 传统的解决方案是写日记。但我们都知道,写日记这件事有多难坚持: 白天太忙

引言：环保监管的“最后一公里”挑战随着我国生态文明建设的深入推进，固体废物特别是危险废物的环境监管日益严格。然而，在海量的企业生产活动中，如何高效、准确地识别出那些应产危废但未纳入申报系统（即“未纳管”）的企业，一直是基层监管工作的难点和痛点。 传统的监管方式依赖人工比对多个独立系统的报表，效率低下且容易遗漏。我们面临的挑战是： 数据多元异构：环评、排污许可、固废申报、用电监测等数据分散

为什么需要 DropIt？在快节奏的工作和生活中，我们的电脑桌面、下载文件夹常常会变得一团糟，各种文件堆积如山，找起来费时费力。你是否也曾为这些数字“垃圾”感到头疼？我一直在寻找一款高效的文件整理工具，直到最近，我“挖”到了一款虽然有些年头，但依然强大且实用的软件->DropIt。 DropIt 以其极致简洁的界面和强大的自动化能力征服了我。它能帮你轻松实现文件的批量移动、复制和智能归类

引言随着智慧城市和智慧管网项目的日益普及，将传统的 CAD 图纸数据转换为 Web 前端友好的 JSON 格式，已成为我们经常面临的挑战。这个过程不仅涉及数据格式的转换，更重要的是对原始 CAD 数据进行高效、精准的清洗。本文将详细记录我如何将某区域的 CAD 管网图纸清洗并转换为 Web 前端友好的 JSON 数据，希望能为遇到类似问题的你提供一份实用的操作指南。 项目背景与资料概况本次项目资料

🌊 n8n 实战：从零搭建智能水质查询机器人久违的更新，本次将深入探讨智能体（Agent）的构建实践。在众多工具的对比与探索中，我们发现开源工作流自动化平台 n8n 凭借其卓越的易用性和全面性脱颖而出。其在 GitHub 上迅速积累了超过 13 万星标，充分证明了其强大的社区支持和广泛认可度。 本文将以构建一个智能水质查询机器人为例，详细介绍如何利用 n8n 搭建一个能够理解自然语言、调用

前言之前我实现了用AI 识别视频截图内容，现在进一步进行优化，将模型分析结果推动到钉钉群，实现 AI 的业务应用。 背景与挑战随着环境保护意识的不断提升，水质监测已成为城市管理的重要组成部分。传统的水质监测主要依赖人工巡检和定点采样，这种方式存在效率低、成本高、实时性差等问题。特别是在河流、湖泊等大面积水域环境中，如何实现高效、准确、实时的水质监测成为了一个重要挑战。 现代城市拥有大量的视频监控设

目录 为何选择 ipywidgets？ 环境配置：快速启动 常用交互式控件详解 3.1 下拉菜单 Dropdown 3.2 数值滑块 IntSlider / FloatSlider 3.3 复选框 Checkbox 3.4 颜色选择器 ColorPicker 3.5 文本输入 Text 3.6 交互魔法 @interact：快速原型开发 与主流可视化库的无缝联动 4.1 Matp