GlimmerAI
我在研究怎么让 AI 从 Notebook 走到生产环境。
不是 demo，不是 PPT，是真的跑在服务器上、有人用的那种。
技术栈
当前专注：AI 编排 RAG 管线 容器化部署
2026 年 5 月
一二三四五六日
少
多
项目案例
每一个项目都不是孤立的存在 — 它们是博客系列中技术栈的实战落地，形成"学 → 用"的完整闭环。
LangChain + RAG 实战
Docker × AI 应用部署
FastAPI 全栈后端
OpenClaw Skills
为 AI Agent 生态打造的 3 个技能包，已开源在 GitHub。不是写给别人看的文档，是给 AI 用的工具。
技术系列
9 个系列、67 篇文章、横跨全栈技术栈。点击卡片进入系列目录。
LangChain + RAG 实战
8 篇文章
56 分钟阅读
从 LLM 调用到全栈 AI 知识库，覆盖 RAG 评估与迭代优化
浏览系列 →FastAPI 全栈后端
8 篇文章
52 分钟阅读
从路由数据模型到部署运维，含 JWT 三种方案压测数据
浏览系列 →React 从入门到生产
8 篇文章
130 分钟阅读
性能优化实战：500 卡片看板渲染次数减少 87%
浏览系列 →Docker × AI 应用部署
8 篇文章
23 分钟阅读
GPU 容器部署：利用率 15%→78% 的排查全记录
浏览系列 →TypeScript 全栈类型安全
8 篇文章
90 分钟阅读
类型挑战实战：15 行实现深度 Partial<T>
浏览系列 →AI 工程化与 MLOps
8 篇文章
84 分钟阅读
Qwen2.5-7B 微调实战：准确率 45%→78%
浏览系列 →LoRA 微调：从小白到精通
8 篇文章
25 分钟阅读
r×alpha 超参网格搜索数据全公开
浏览系列 →Vue 3 组合式开发
8 篇文章
29 分钟阅读
响应式系统深度解析：60 行实现 reactive/effect
浏览系列 →Docker 与 K8s 容器化部署
1 篇文章
16 分钟阅读
Prometheus + Grafana 监控体系搭建全流程
浏览系列 → 浏览全部系列 →精选文章
精选
常用 Agent 提示词
2026-06-09
用 OpenClaw + Qwen3.7-Plus 造一个网站开发智能体：从人设定义到差异化竞争
我用 OpenClaw 框架搭载 QClaw 客户端，接入 Qwen3.7-Plus 大模型，用提示词工程造出了一个「网站匠人」智能体。它能审计网站、执行修复、学习竞品、开发新功能。本文完整复现了从人设定义到功能落地的全过程，所有提示词模板可直接复制使用。
学习路径
从入门到实战，每个阶段都有对应系列文章作为阶梯。
阶段二：进阶
技术层级
从 AI 编排到 DevOps，覆盖完整技术栈。附个人偏见。
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