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逆向1 篇
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把微信 4.x 的聊天记录导出来:LLDB 抓 passphrase、PBKDF2 解密与 wxecho 导出
微信 4.x 把聊天记录放进了加密的 WCDB 库。这条导出管线用 LLDB 抓 passphrase、按同一套参数走 PBKDF2 派生 key,再解密 db_storage/*.db,最后写出 chat.txt。
微信1 篇
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把微信 4.x 的聊天记录导出来:LLDB 抓 passphrase、PBKDF2 解密与 wxecho 导出
微信 4.x 把聊天记录放进了加密的 WCDB 库。这条导出管线用 LLDB 抓 passphrase、按同一套参数走 PBKDF2 派生 key,再解密 db_storage/*.db,最后写出 chat.txt。
SQLCipher1 篇
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把微信 4.x 的聊天记录导出来:LLDB 抓 passphrase、PBKDF2 解密与 wxecho 导出
微信 4.x 把聊天记录放进了加密的 WCDB 库。这条导出管线用 LLDB 抓 passphrase、按同一套参数走 PBKDF2 派生 key,再解密 db_storage/*.db,最后写出 chat.txt。
macOS1 篇
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把微信 4.x 的聊天记录导出来:LLDB 抓 passphrase、PBKDF2 解密与 wxecho 导出
微信 4.x 把聊天记录放进了加密的 WCDB 库。这条导出管线用 LLDB 抓 passphrase、按同一套参数走 PBKDF2 派生 key,再解密 db_storage/*.db,最后写出 chat.txt。
RAG2 篇
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为什么个人知识库不用向量库:Index-first 文件系统 RAG 的四步路由
几十上百个 Markdown 的个人知识库,上向量库往往是成本大于收益。kb-rag 用 REGISTRY → PACK.md → rg → Read 四步做检索,同轮最多深读 2 个 pack 并强制标注 packs_used。
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用 RAG 做电商客服:怎么用知识库边界把售后强制转人工
让 AI 不谈退款,靠提示词不够稳;rag-cs-bot 的做法是知识库里根本没有售后内容,从机制上强制转人工,并顺带记下索引卡死的那个坑。
Agent Skill2 篇
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为什么个人知识库不用向量库:Index-first 文件系统 RAG 的四步路由
几十上百个 Markdown 的个人知识库,上向量库往往是成本大于收益。kb-rag 用 REGISTRY → PACK.md → rg → Read 四步做检索,同轮最多深读 2 个 pack 并强制标注 packs_used。
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先对齐坑,再写修复:一个 Flutter 缺陷分诊 Skill 的设计
Flutter Web 与多宿主 WebView 的缺陷很少是「写错一行 CSS」。这个 skill 强制 Agent 动代码前完成四件事:选业务包、扫坑、坑点对齐、窄修复。
知识库1 篇
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为什么个人知识库不用向量库:Index-first 文件系统 RAG 的四步路由
几十上百个 Markdown 的个人知识库,上向量库往往是成本大于收益。kb-rag 用 REGISTRY → PACK.md → rg → Read 四步做检索,同轮最多深读 2 个 pack 并强制标注 packs_used。
检索1 篇
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为什么个人知识库不用向量库:Index-first 文件系统 RAG 的四步路由
几十上百个 Markdown 的个人知识库,上向量库往往是成本大于收益。kb-rag 用 REGISTRY → PACK.md → rg → Read 四步做检索,同轮最多深读 2 个 pack 并强制标注 packs_used。
Playwright1 篇
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确定性优先的浏览器自动化:规则写进代码,LLM 只做兜底
利润试算用有界二分防死循环,登录用钉钉扫码加 storageState,默认干运行,每一步都用 DOM 状态验收 —— 一个上架自动化引擎的安全设计。
浏览器自动化1 篇
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确定性优先的浏览器自动化:规则写进代码,LLM 只做兜底
利润试算用有界二分防死循环,登录用钉钉扫码加 storageState,默认干运行,每一步都用 DOM 状态验收 —— 一个上架自动化引擎的安全设计。
Python1 篇
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确定性优先的浏览器自动化:规则写进代码,LLM 只做兜底
利润试算用有界二分防死循环,登录用钉钉扫码加 storageState,默认干运行,每一步都用 DOM 状态验收 —— 一个上架自动化引擎的安全设计。
工程化1 篇
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确定性优先的浏览器自动化:规则写进代码,LLM 只做兜底
利润试算用有界二分防死循环,登录用钉钉扫码加 storageState,默认干运行,每一步都用 DOM 状态验收 —— 一个上架自动化引擎的安全设计。
AI Agent1 篇
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用 RAG 做电商客服:怎么用知识库边界把售后强制转人工
让 AI 不谈退款,靠提示词不够稳;rag-cs-bot 的做法是知识库里根本没有售后内容,从机制上强制转人工,并顺带记下索引卡死的那个坑。
Dify1 篇
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用 RAG 做电商客服:怎么用知识库边界把售后强制转人工
让 AI 不谈退款,靠提示词不够稳;rag-cs-bot 的做法是知识库里根本没有售后内容,从机制上强制转人工,并顺带记下索引卡死的那个坑。
客服1 篇
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用 RAG 做电商客服:怎么用知识库边界把售后强制转人工
让 AI 不谈退款,靠提示词不够稳;rag-cs-bot 的做法是知识库里根本没有售后内容,从机制上强制转人工,并顺带记下索引卡死的那个坑。
Flutter1 篇
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先对齐坑,再写修复:一个 Flutter 缺陷分诊 Skill 的设计
Flutter Web 与多宿主 WebView 的缺陷很少是「写错一行 CSS」。这个 skill 强制 Agent 动代码前完成四件事:选业务包、扫坑、坑点对齐、窄修复。
缺陷分诊1 篇
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先对齐坑,再写修复:一个 Flutter 缺陷分诊 Skill 的设计
Flutter Web 与多宿主 WebView 的缺陷很少是「写错一行 CSS」。这个 skill 强制 Agent 动代码前完成四件事:选业务包、扫坑、坑点对齐、窄修复。
Cursor1 篇
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先对齐坑,再写修复:一个 Flutter 缺陷分诊 Skill 的设计
Flutter Web 与多宿主 WebView 的缺陷很少是「写错一行 CSS」。这个 skill 强制 Agent 动代码前完成四件事:选业务包、扫坑、坑点对齐、窄修复。
前端1 篇
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用 Vite + PixiJS + Three.js 写一个纯前端 FPS 瞄准训练器
无后端、无框架、无运行时依赖,构建产物直接静态部署。2D/3D 双模式、参数化准星、分轨音效与缺省回退,是这篇文章要讲的全部工程细节。
PixiJS1 篇
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用 Vite + PixiJS + Three.js 写一个纯前端 FPS 瞄准训练器
无后端、无框架、无运行时依赖,构建产物直接静态部署。2D/3D 双模式、参数化准星、分轨音效与缺省回退,是这篇文章要讲的全部工程细节。
Three.js1 篇
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用 Vite + PixiJS + Three.js 写一个纯前端 FPS 瞄准训练器
无后端、无框架、无运行时依赖,构建产物直接静态部署。2D/3D 双模式、参数化准星、分轨音效与缺省回退,是这篇文章要讲的全部工程细节。
游戏1 篇
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用 Vite + PixiJS + Three.js 写一个纯前端 FPS 瞄准训练器
无后端、无框架、无运行时依赖,构建产物直接静态部署。2D/3D 双模式、参数化准星、分轨音效与缺省回退,是这篇文章要讲的全部工程细节。