Llm on TPOW Lab

claude-real-video 教學 — 讓 Claude 真正看懂影片

Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 +0000

claude-real-video (Claude 實時影片) 教學

1. 專案定位

claude-real-video (Claude 實時影片)，CLI 指令別名 crv，解決的是一個很具體的痛點：LLM 沒辦法真正「看」影片。

現況盤點：

Strands Evals 完整教學

Thu, 18 Jun 2026 00:00:00 +0000

Repository: https://github.com/strands-agents/evals Stars: 144 | Forks: 39 | Language: Python | License: Apache-2.0 Tags: Evaluation, Testing, LLM, Agentic AI, Machine Learning PyPI: strands-agents-evals | Python: 3.10+ Homepage: https://strandsagents.com

1. 專案概覽 (Project Overview)

1.1 這是什麼

Strands Evals 是 Strands Agents 生態系 中的綜合評估框架 (Comprehensive Evaluation Framework)，由 AWS 開源團隊開發維護。它為 AI Agent 與 LLM 應用提供從簡單的輸出驗證 (Output Validation) 到複雜的多 Agent 互動分析 (Multi-Agent Interaction Analysis)、軌跡評估 (Trajectory Evaluation)、自動化實驗生成 (Automated Experiment Generation) 等全方位評估能力。

Ponytail 完整教學 — 讓 AI Agent 像最懶的資深工程師一樣寫程式

Wed, 17 Jun 2026 00:00:00 +0000

Ponytail 完整教學

讓 AI Agent 像最懶的資深工程師一樣寫程式 — 最好的程式碼，就是你從來沒寫的那段。

1. 專案定位

這是什麼？

Ponytail 是一個跨平台的 AI agent skill / plugin，它把一個理念灌輸到你的 AI coding assistant 裡：寫程式之前，先問「這段程式碼真的需要存在嗎？」。

Tutorial: deepforestsci/DeepRetro — LLM 驅動遞歸逆合成完整解析

Fri, 05 Jun 2026 00:00:00 +0000

DeepRetro 完整教學

本文目的：把 DeepRetro 的「為什麼要用 LLM 做逆合成」、「整個 pipeline 怎麼運作」、「怎麼跑起來然後接進你的 lead optimization 工作流」一次講清楚。重點放在架構理解、實務操作、幻覺防護機制、以及對你場景的適用性評估。

AnythingLLM 完整教學 — All-in-One Self-Hosted AI Application（含 Odysseus 詳細比較）

Thu, 04 Jun 2026 00:00:00 +0000

AnythingLLM 完整教學 — All-in-One Self-Hosted AI Application

1. 專案定位

AnythingLLM 是 Mintplex Labs 開發的 all-in-one (一站式) self-hosted AI application (自建 AI 應用)，定位為「你一直在找的那個 AI app」——私有、功能完整、無需複雜設定。它解決的核心問題是：讓非技術使用者也能在幾分鐘內部署一個功能齊全的私有 ChatGPT，支援文件 RAG (Retrieval-Augmented Generation; 檢索增強生成)、AI agent、多用戶管理。

Headroom 完整教學 — AI Agent Context Compression Layer

Thu, 04 Jun 2026 00:00:00 +0000

Headroom 完整教學 — AI Agent Context Compression Layer

1. 專案定位

Headroom 是一套 AI agent 的 context compression (上下文壓縮) layer (層)，目標是把 LLM 收到的所有輸入——tool output (工具輸出)、log (日誌)、RAG chunk (檢索增強生成區塊)、檔案內容、對話歷史——在送達 LLM provider 之前進行智慧壓縮，達成 60–95% 的 token (語元) 節省，同時維持回答品質不變。

Odysseus 完整教學 — Self-Hosted AI Workspace

Thu, 04 Jun 2026 00:00:00 +0000

Odysseus 完整教學 — Self-Hosted AI Workspace

1. 專案定位

Odysseus 是一個 self-hosted (自建) AI workspace (工作空間)，目標是成為 ChatGPT 和 Claude 的自建替代品。它運行在使用者自己的硬體上，所有資料本地儲存，不外送任何內容至第三方服務（除非使用者主動設定 API provider）。

llm-neuron-atlas 詳細教學 — 3D LLM Neuron Atlas Tutorial

Thu, 28 May 2026 00:00:00 +0000

llm-neuron-atlas 詳細教學

Live demo: https://charenix.com/qwen3b-atlas Repo: https://github.com/norika1207-lab/llm-neuron-atlas 作者: Norika Oda (ORCID 0009-0006-6816-9891) License: MIT

1. 專案定位

llm-neuron-atlas 屬於 mechanistic interpretability (機械式可解釋性) 工具範疇，但與既有工具有結構性的差異：

工具	視角	規模	互動
BertViz	attention 矩陣	單 head / 單層	2D
Neuronpedia	SAE feature dashboard	單 feature	2D 圖卡
Anthropic circuits	手繪電路圖	局部 (~10 nodes)	靜態
llm-neuron-atlas	per-neuron + 全層 + cross-arch	73,728 nodes / 716K edges	3D 即時

核心定位：把整個 transformer 的「神經元城市」(neuron-as-city / weight-as-road) 一次性渲染出來，讓使用者用空間導航的方式探索 LLM 的內部結構。

Webwright 完整教學 — 把 LLM 當寫程式的 SWE 來操作瀏覽器

Thu, 28 May 2026 00:00:00 +0000

Webwright 完整教學

Microsoft Research 出品的極簡瀏覽器 agent framework — 用 ~1.5k LoC 在 Online-Mind2Web 拿下 86.7% SOTA，在 Odysseys long-horizon benchmark 上比前一 SOTA 高 15.6 點。

1. 專案定位

1.1 一句話

Webwright 不是另一個「點擊機器人」，是「會寫 Playwright 程式的 LLM 工程師」。

daily_stock_analysis 詳細教學 — LLM 股票分析全棧系統

Wed, 20 May 2026 00:00:00 +0000

daily_stock_analysis (DSA) 詳細教學

本教學對應 repo commit 8be6546 (2026-05-20, v3.17.1 之後)，最後驗證日 2026-05-20。 涵蓋專案定位、安裝（4 種方案）、核心架構、CLI 詳細用法、應用場景、資安、FAQ、進階技巧、整合 9 個章節，重點是「多供應商抽象 + GitHub Actions 排程 + 多通道通知」三個可移植 pattern。

RTK (Rust Token Killer) 完整教學 — Claude Code / Copilot / Cursor 的 token 殺手

Wed, 20 May 2026 00:00:00 +0000

RTK (Rust Token Killer) 完整教學

一句話：在 LLM agent 跑 shell 命令前先過濾、分群、去重、截斷輸出，把 token 消耗砍 60–90%。

1. 專案定位

RTK (Rust Token Killer; Rust token 殺手) 是 Rust 寫的 CLI proxy，定位是「AI agent 與 shell 之間的壓縮層」。和其他類似工具比較：

NVIDIA VSS Blueprint 完整教學 — Video Search and Summarization (v3.1.0)

Mon, 18 May 2026 00:00:00 +0000

NVIDIA VSS Blueprint 完整教學 — Video Search and Summarization (v3.1.0)

本教學以 2026-05-15 main 分支快照 為基礎，搭配 v3.1.0 release 對照撰寫。對應的 metadata 報告：2026-05-17-github-NVIDIA-AI-Blueprints-video-search-and-summarization.md 對應的 quarkdown HTML：projects/video-search-and-summarization/quarkdown-out/02-tutorial/index.html