基于coze平台，小胖今天开发出了飞牛NAS的问答知识库助手，涵盖官网帮助中心内容，并计划增加公众号文章和社区求助信息。用户可体验问答助手并补充反馈意见，共同完善知识库。公众号的体验链接为[链接1]，coze平台体验链接为[链接2]。此外，欢迎大家关注公众号“编程挺好玩”进行交流讨论。

摘要： 本文介绍了如何使用Lucky反向代理工具轻松实现安全公网访问。文章首先简要概述了Lucky是什么以及为什么选择Lucky。接着详细阐述了如何安装Lucky，包括环境准备、飞牛应用中心安装、Docker Compose部署等步骤。之后，文章介绍了安装完成后的重要事项，如修改默认账号密码、设置DDNS和SSL证书、配置反向代理规则等。此外，文章还涉及安全入口、重定向、更安全的ip白名单、配置WebDAV等内容。最后，文章进行了推广，提及了腾讯云的年底促销及购买云服务器的建议。全文旨在帮助读者全面了解Lucky的使用方法和特性，以实现安全公网访问。

本文深入盘点了当前市场上热门的AI搜索API：Tavily、博查AI、百度AI搜索（千帆AppBuilder）和阿里云IQS UnifiedSearch。文章从技术开发者和API集成者的角度，详细解析了这些搜索API的核心技术、独特功能、API调用示例（Python）、成本与用量，并提供了详细的选型建议，以帮助开发者为智能应用如RAG、知识问答、AI Agent找到最佳的实时信息检索方案。通过对比分析，开发者可以根据自身需求选择合适的AI搜索API技术选型。

摘要： 本文介绍了如何在FastAPI后端服务中使用SlowAPI进行接口限流，以解决小程序功能增加后可能出现的滥用问题。文章首先指出部署架构中的IP获取问题，特别是当服务通过Nginx反向代理时获取真实用户IP的挑战。接着，详细说明了如何配置FastAPI、Gunicorn和Nginx以获取正确的用户IP，并正确实施限流策略。最后总结了实施限流和获取真实IP的最佳实践，包括选择合适的限流库、正确配置服务器和代理等关键步骤。文章关键词：fastapi, python, nginx, FastAPI使用SlowAPI增加接口限流，Nginx获取真实用户IP。

文章主要介绍了关于使用Cloudflare的经历，包括使用其CDN加速、DNS服务、WAF等功能，以及其免费的产品线如何满足开发者的需求。文章还详细描述了为何选择Cloudflare以及如何使用其worker自定义路由和配置sitemap，同时分享了主项目的sitemap如何加上子项目的页面链接。最后，作者还介绍了当前项目的流量情况以及结语，呼吁读者关注其公众号进行交流讨论。 关键词：Cloudflare、自定义路由、sitemap、worker

摘要： 本文深入探讨了 Deer Flow 的核心架构，特别是它如何利用 LangGraph 进行状态管理。Deer Flow 选择 LangGraph 作为其核心流程控制框架，主要是因为其在构建复杂代理（Agent）系统方面的强大能力。文章详细解释了以下几个关键点： 一、LangGraph 简介：为什么选择 LangGraph？ LangGraph 的核心设计是围绕状态（State）进行的，在多步骤、多Agent协作的复杂流程中，能够清晰地定义、传递和更新状态至关重要。Deer Flow 正是利用这一点来管理其研究过程中的各种信息和中间结果。 二、Deer Flow 中的“状态”核心 在 Deer Flow 中，整个研究流程的状态管理是通过一个核心的 State 类来实现的。这个类定义在 src/graph/types.py 文件中，并扩展了一些 Deer Flow 特有的状态属性，用于在不同的Agent节点之间传递信息、控制流程。 三、图的构建 Deer Flow 的核心工作流程是通过 LangGraph 构建的一个状态图（StateGraph）来驱动的。这个文件负责定义和构建整个Agent工作流图，包括协调器节点、背景调查节点、计划器节点、报告节点等。 四、Agent 如何成为图中的节点 src/graph/nodes.py 文件定义了图中各个节点的具体行为。每个节点通常对应一个Agent或者一个特定的处理阶段，如协调器节点、计划器节点、研究员节点等。每个节点函数接收当前的 State 对象作为输入，执行特定逻辑，并返回一个 Command 对象或一个字典来更新状态，指定下一个要跳转到的节点。 五、状态在图中如何流转与更新 状态的流转和更新是 LangGraph 的核心机制。工作流从 workflow.py 中定义的初始状态开始，根据图的定义（边的连接和条件）将当前状态传递给不同的节点。每个节点执行其特定逻辑后，会更新状态并传递给下一个节点，形成状态的流转与更新。 通过本文的解析，读者可以深入了解 Deer Flow 的核心架构和 LangGraph 状态管理的细节。

飞牛nas储存空间重建后，备份照片显示已完成但实际无照片。建议清除飞牛手机APP的缓存数据，包括已备份的照片视频，因为可能有缓存导致显示异常。删除前请确认APP内是否有下载的视频文件。

摘要： 本文主要介绍了字节跳动的开源项目Deer Flow，它是一个基于LangGraph的多智能体框架，专为自动化研究任务打造。Deer Flow采用了多智能体协作机制，通过MCP协议支持多个Agent分工明确、配合默契，从任务规划到执行再到结果生成，一气呵成。该项目集成了多个专业搜索引擎，满足不同场景需求，同时支持爬虫、Python REPL执行等实用工具。上手需要一定门槛，但一旦掌握，它可以成为打造AI应用的黄金框架基座。文章还提到了项目的增长速度和潜在的应用价值。

该文章介绍了GitHub上的一个项目system_prompts_leaks，该项目收集了包括Claude在内的大型模型的提示词（Prompt）。文章强调了提示词的重要性，它们是AI模型执行任务的关键指导。文章从五个部分详细介绍了Claude的提示词特点：全面的工具编排与调用、结构化且目标明确的内容生成、成熟的搜索与研究策略、强大的安全、道德和版权保护机制以及情境感知与个性化。这些提示词不仅结构清晰、指令明确，而且考虑了各种场景和约束条件，显示出其复杂性和精细度。虽然这些提示词的学习难度较大，但对于理解和应用AI模型具有借鉴意义。

作者近期对以前开发的rag系统进行了升级，并研究了多个GraphRag框架，如fast-graphrag和lightrag。作者打算搭配nebula数据库实现GraphRag，并分享开发过程中的经验。文章通过展示一个实例，使用Llama-index和deepseek-v3技术，展示了如何从自媒体文章和百度简介中提取图结构，并成功关联“何同学”和“何世杰”两个实体。