信息技术 on OHTLY Blog

用 Prometheus 监控 MinIO 对象存储

Fri, 29 May 2026 19:29:59 +0800

前四篇介绍了不同场景的监控方案：

CouchDB 日志告警 → Alloy + Loki + LogQL
Windmill 日志告警 → Alloy + Loki + LogQL
告警通知到飞书 → Alertmanager → transformer → OpenClaw
MinIO 指标监控（本篇）→ 一行配置 + Prometheus 指标告警

这篇最短，因为 MinIO 自带 Prometheus 端点，不需要额外 exporter，也不需要日志采集。

告警通知到飞书：Alertmanager → OpenClaw 中转方案

Fri, 29 May 2026 19:10:00 +0800

前两篇介绍了用 Alloy + Loki Ruler 实现日志告警：

CouchDB 日志监控：文本日志的 LogQL 告警
Windmill 日志监控：JSON 日志的 LogQL 告警

两条链路最终都汇入 Alertmanager，由它统一分派到飞书。但 Alertmanager 原生没有飞书 receiver——它的 webhook 输出的是原始 JSON，飞书看不懂。中间需要一层适配器来转换格式。这个适配器就是 alert-transformer。

Windmill 日志监控：Alloy + Loki Ruler 告警实战

Fri, 29 May 2026 18:20:00 +0800

前一篇介绍了用 Alloy + Loki 给 CouchDB 做日志告警。这篇文章是同一套路在 Windmill 上的应用。

Windmill 是一个工作流调度平台，由多个 Docker 容器组成：server（API 服务）、worker（任务执行）、worker_gpu（GPU 任务）。这些容器的日志里包含各种运行错误——

API Token 权限不足
S3 存储配置丢失
Worker 执行异常

它们不会体现在 Prometheus 指标上，只有查看容器日志才能发现。需要一套日志级的告警来及时发现。

CouchDB 日志监控：Alloy + Loki Ruler 告警

Fri, 29 May 2026 17:57:00 +0800

上篇《用 Prometheus 监控 Docker CouchDB 实例》介绍了用 couchdb-exporter 采集 CouchDB 的运行指标（存活状态、连接数等），通过 Prometheus + Alertmanager 实现指标级告警。

但这个方案有一个盲区：CouchDB 的 Erlang 进程错误不会体现在 Prometheus 指标上。比如 _users 数据库缺失导致的持续报错，exporter 的指标一切正常，只有 docker logs 才能看到 [error]。需要一个日志级别的告警渠道来填补这个空白。

FaceFusion 3.6.1 安装和使用方式：Web UI 和 Headless

Fri, 29 May 2026 17:00:05 +0800

FaceFusion 是一个开源的、业界领先的人脸操作平台，支持换脸、画质增强、唇形同步等功能。基于 Python + ONNX Runtime，提供 GPU 加速推理，同时提供 Web UI 交互界面和 headless 命令行模式。

OpenClaw 异步通知：Agent Turn 与 Wake 选型指南

Wed, 27 May 2026 19:20:00 +0800

为什么需要这个链接到标题

AI Agent 经常需要执行耗时较长的异步任务（视频剪辑、字幕生成、模型推理等）。任务完成后，如何通知用户？

有三种常见实现方式：

方式	过程	优点	缺点
同步等待	发起任务 → 一直等到完成 → 返回结果	实现简单	长时间阻塞，用户体验差
异步轮询	发起任务 → 拿到 job_id → 不断查询 → 完成	不阻塞	对话不能断开，浪费 token
异步+通知	发起任务 → 返回"已提交" → 完成后主动推送	体验最好，资源最优	需要服务端支持回调

OpenClaw 的独特优势在于它拥有 Webhook/Hook 机制，可以作为服务端接收外部回调，主动推送消息到飞书。

对比其他 AI 工具：

OpenCode / Claude Code：纯 CLI 工具，只有"触发→等待→返回"的模式，没有回调机制
OpenClaw：内置 Gateway 服务，支持 /hooks/* 端点，天然适合异步回调

所以 “异步+通知” 是 OpenClaw 的场景的最优解。

整体架构链接到标题

sequenceDiagram participant U as 用户（飞书） participant O as OpenClaw Agent participant W as Windmill / 外部系统 participant H as OpenClaw Hook U->>O: 发消息处理这个视频 O->>W: API 调用（异步） O-->>U: 任务已提交 Note over W: 几分钟后... W-->>H: POST /hooks/agent H->>H: 创建 Agent Turn H->>U: 飞书消息（带下载链接）

Agent Turn 与 Wake 链接到标题

OpenClaw 提供了两种代码触发的消息通知方式，它们都通过 Gateway 的 /hooks/* 端点实现。

OpenClaw 飞书能力实战：踩坑、绕路、最终打通云文档/日历/任务

Wed, 27 May 2026 11:08:00 +0800

为什么选飞书链接到标题

OpenClaw 接入 IM 的几种方式里，飞书是目前最好的选择。Telegram、Discord 都是国外平台，国内访问不稳定；微信个人号方案有封号风险。飞书拥有开放的 API 生态、免公网 IP 的长连接方式，以及云文档、多维表格、日历、任务等一体化工作能力，天然适合作为 AI Agent 的操作界面。

踩坑：飞书官方插件链接到标题

飞书官方推出了 OpenClaw 插件 @larksuite/openclaw-lark，号称可以让 Agent 以用户身份操作飞书资源：创建文档、管理任务、查看日历等。我按照官方文档在服务器上安装并启用后，对话正常，Agent 也能回复消息。

但问题来了——让 Agent 创建一个飞书任务，它回复"已创建"；让创建云文档，也说"已创建"。然而打开飞书，任务列表里空空如也，云文档里也没有任何新文件。

查日志发现了关键错误：

[plugins] plugin must declare contracts.tools before registering agent tools

追到 OpenClaw 主仓库，发现这是 OpenClaw 核心框架的一个 bug（issue #80621）：插件明明正确声明了 contracts.tools: true，但运行时在注册工具时被拒绝。修复补丁（PR #84512）已提交，但尚未合入。

所以 openclaw-lark 本身没有 bug，是上游 OpenClaw 框架的 registerTool 检查逻辑有问题，导致飞书官方插件的所有工具（任务、文档、日历等）都无法注册到 Agent。Agent 回退到用 message 工具发送文本消息，所以"已创建"只是发了一条消息到飞书聊天里，实际什么都没创建。

绕路：内置 feishu 插件 + 飞书 CLI 链接到标题

既然飞书官方插件暂时不可用，替代方案是：OpenClaw 自带的 @openclaw/feishu 插件 + 飞书 CLI。

OpenClaw Tools：异步调用 Windmill Script

Tue, 26 May 2026 20:00:00 +0800

Windmill 提供 MCP Server，可以将脚本/流程暴露给 AI Agent。但 MCP 的脚本调用能力无法同时满足「传参」和「异步执行」两个需求。本文将介绍如何通过编写 OpenClaw Tools Plugin 来绕过这些限制，实现灵活的异步调用。

OpenCode 同步调用 Windmill 脚本：GitOps 工作流实践

Tue, 26 May 2026 11:38:22 +0800

Windmill 支持 GitOps 流程——所有脚本和工作流都可以通过 Git 进行版本管理。本文介绍一种简化的个人/小团队工作流：本地开发，通过 wmill CLI 同步到 Windmill，手动管理 Git 仓库。

Windmill + MCP：构建可编排的 AI Agent 工作流

Mon, 25 May 2026 19:35:00 +0800

AI Agent 开发中，长时间运行的任务是常见痛点。同步等待导致超时、资源占用影响响应速度。如果采用传统异步方案（如消息队列），需要处理队列配置、序列化、消费者逻辑、死信管理等，繁琐且维护成本高。本文介绍如何使用 Windmill 实现异步任务——只需写一个脚本函数，通过 Webhook 或 API 即可触发，并可通过其内置的 MCP Server 让 AI Agent 直接编排，大幅降低开发复杂度。

auto-editor：命令行视频粗剪工具介绍

Mon, 25 May 2026 17:30:00 +0800

什么是 auto-editor 链接到标题

auto-editor 是一个命令行视频自动编辑工具，通过检测音频响度或画面运动来自动识别"死区"（dead space）并进行处理。

核心功能：

自动检测静音/低音量片段
支持多种编辑动作：删除、加速、变速、调音量
纯命令行操作，适合批量处理和集成到工作流

为什么口播视频需要粗剪链接到标题

录制口播视频时，难免会有：

停顿、思考
重复、重录
口头禅、碎语

这些"死区"手动删除枯燥耗时，尤其当视频长达 15-30 分钟时。粗剪工具可以快速定位并处理这些片段，后续再导入专业软件精剪。

环境搭建链接到标题

auto-editor 提供预编译二进制，但需要较新的 glibc 版本（Ubuntu 24.04+）。下面是一个精简的 Docker 镜像：

FROM ubuntu:24.04

RUN apt-get update && apt-get install -y \
    software-properties-common \
    curl \
    && add-apt-repository -y ppa:ubuntu-toolchain-r/test \
    && apt-get update && apt-get install -y libstdc++6 \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

RUN curl -L https://github.com/WyattBlue/auto-editor/releases/download/30.2.4/auto-editor-linux-x86_64 \
    -o /usr/local/bin/auto-editor \
    && chmod +x /usr/local/bin/auto-editor

ENTRYPOINT ["auto-editor"]

注意：预编译版本依赖 GLIBCXX_3.4.32，Ubuntu 24.04 之前的系统需要额外升级 libstdc++ 或自行编译。

FunASR 视频字幕生成原型

Mon, 25 May 2026 15:47:21 +0800

背景链接到标题

最近在研究从视频中自动生成字幕，选中了阿里云的 FunASR（Fun Audio Speech Recognition）模型。FunASR 支持端到端的语音识别和时间戳提取，理论上非常适合用于视频字幕生成。

已知 Bug 链接到标题

FunASR v1.3.1（PyPI 最新版）配合 Fun-ASR-Nano 模型使用时存在两个官方未修复的 bug：

Bug 1: batch decoding is not implemented 链接到标题

VAD 切段后 ASR 模型收到 batch 输入会抛出 NotImplementedError。原因是 auto_model.py 默认将 batch_size 设为 300000，但模型不支持 batch 输入。

修复：传入 batch_size_s=0

详见：#2273 - NotImplementedError: batch decoding is not implemented

Bug 2: KeyError: 0 链接到标题

逐段处理后时间戳偏移时报 KeyError: 0。原因是 Fun-ASR-Nano 返回的时间戳是 dict 格式 {"start_time": ..., "end_time": ...}，而代码假设是 list 格式 [start, end]。

搭建基于 Katago 的围棋游戏

Sun, 24 May 2026 20:00:00 +0800

搭建基于 Katago 的围棋游戏链接到标题

回顾链接到标题

李世石 vs AlphaGo 链接到标题

2016 年 3 月，韩国首尔，全世界都在关注一场特殊的围棋比赛。

李世石九段对战 DeepMind 的 AlphaGo。五番棋，1:4。李世石赢下了第四局——那一步"挖"成了围棋史上的经典。那时候，人们还在讨论：AI 到底能不能真正理解围棋？

答案是：能，而且远超人类。

开源的 KataGo 链接到标题

仅仅几年后，开源的 KataGo 横空出世。它基于 AlphaGo Zero 的论文思路，但做了大量优化——更快的训练速度、更强的网络结构、支持多规则多路盘、还开源。

到今天，KataGo 的官方评级系统中，主力模型 ELO 已经达到 14095。作为参考：职业顶尖棋手在这个标度上大约是 3000-3500 ELO。

差距已经不是"能不能赢"的问题，而是"赢多少"的问题。

平民化部署链接到标题

最让人感慨的是——这样的 AI 不需要 Google 的超级计算机。

一台普通单机服务器 + 一块 NVIDIA RTX 4060 Ti（~3000元级别显卡），配合 TensorRT 加速，就能跑起 KataGo，棋力依然碾压一切人类选手。

这正是本文想要分享的部署方案：用最普通的硬件，搭建一套基于 KataGo 的围棋对弈环境。

使用 OpenClaw 管理 Obsidian 笔记

Sat, 16 May 2026 20:00:00 +0800

概述链接到标题

本文介绍如何配置 OpenClaw AI Agent 来管理 Obsidian 笔记，实现多设备实时同步和 AI 辅助笔记管理。

架构链接到标题

flowchart TB subgraph "本地设备 (Mac Mini)" A["OpenClaw
AI Agent"] -->|obsidian CLI| B["Obsidian CLI
~/Documents/vault"] A -.->|skills| C["obsidian-skills"] end B -.->|"LiveSync"| D[("CouchDB
couchdb:5984")] E["其他设备"] -.->|"LiveSync"| D style A fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0,stroke-width:2px style B fill:#f3e5f5,stroke:#6a1b9a,stroke-width:2px style C fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px style D fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px style E fill:#fce4ec,stroke:#c62828,stroke-width:2px

架构说明：

OpenClaw：AI Agent Gateway，通过自然语言管理笔记
Obsidian CLI：命令行工具，依赖 Obsidian 图形界面
Vault：~/Documents/
LiveSync + CouchDB：多设备实时同步方案
obsidian-skills：让 AI 理解如何正确使用 Obsidian 语法的技能包

准备工作链接到标题

Obsidian CLI 链接到标题

Obsidian 提供官方 CLI 工具，需要配合 Obsidian 图形界面使用。

用 Prometheus 监控 Docker CouchDB 实例

Sat, 16 May 2026 10:00:00 +0800

最近在项目中使用了 CouchDB 作为文档数据库，考虑到生产环境的需求，研究了一套基于 Prometheus 的监控方案。这套方案全部跑在 Docker 环境下，现在整理成文，供有需要的同学参考。

用 Slidev 打造你的幻灯片

Mon, 11 May 2026 12:40:00 +0800

基于真实项目 slidev-in-action 的完整实战指南

生成的幻灯片项目截图：

1. 为什么选择 Slidev？链接到标题

传统的 PPT 工具（PowerPoint、Keynote）虽然功能强大，但在开发者场景下存在明显痛点：

版本控制困难：二进制文件难以用 Git 管理，协作时冲突频发
代码展示简陋：粘贴代码后丢失高亮，更新代码需要手动同步
排版效率低：调字体、拉对齐线耗费大量时间
分享不灵活：导出 PDF 后无法交互，网页分享需要额外上传

Slidev 是一个基于 Vue 的幻灯片引擎，它将 Markdown 文件渲染为交互式网页演示。对开发者而言，它的优势显而易见：

✅ 用 Markdown 编写内容，专注表达而非排版
✅ 代码高亮 原生支持，支持行号、聚焦、动画
✅ 版本控制友好，Git diff 清晰可读
✅ 内置 Mermaid 图表、LaTeX 公式、Vue 组件 支持
✅ 一键导出 PDF / PPTX，也可部署为静态站点

如果你经常做技术分享、内部培训或开源项目演示，Slidev 几乎是最佳选择。

2. 环境准备与安装链接到标题

前置要求链接到标题

Node.js >= 18.0（推荐 LTS 版本）
包管理器：npm、yarn 或 pnpm

安装 Slidev CLI 链接到标题

在已有 Node.js 环境的项目中，直接安装 Slidev 的命令行工具：

GPU 自动巡检与自愈：从掉卡到飞书通知的自动化链路

Tue, 05 May 2026 22:30:00 +0800

GPU 在虚拟化直通（Passthrough）环境下运行时，偶尔会出现驱动丢失、NVML 报错等问题，导致容器内无法使用 GPU。本文介绍一个轻量级的自动巡检自愈方案，从检测到修复再到飞书通知，全自动闭环。

问题背景链接到标题

在 PVE 虚拟机中通过 PCIe Passthrough 直通 NVIDIA GPU 时，容器内偶尔会出现：

Failed to initialize NVML: Unknown Error

重启容器后可短暂恢复，但一段时间后再次失效。这类问题在虚拟化环境中难以彻底根治（涉及 ASPM 电源管理、驱动状态等问题），需要一个主动巡检 + 自动修复的兜底机制。

架构总览链接到标题

graph LR GC[gpu-checker
每 60s 巡检] -->|docker exec nvidia-smi| OS[GPU 应用容器] GC -->|异常| A[自动修复] A -->|1.告警| AT[alert-transformer] A -->|2.重启| OS A -->|3.重检| B{恢复?} B -->|是| AT B -->|否| C[人工介入] AT -->|hooks| OC[OpenClaw] OC -->|飞书机器人| FS[飞书通知]

部署 gpu-checker 链接到标题

巡检容器是一个独立的 Docker 容器，使用 docker:cli 镜像，通过挂载 docker.sock 来操作宿主机上的其他容器：

使用 DCGM-Exporter 实现 GPU 智能告警

Tue, 05 May 2026 21:53:58 +0800

GPU 是生产环境中重要的计算资源，温度过高、显存泄漏、硬件故障等问题如果不及时发现，可能影响线上服务。本文记录一套完整的 GPU 监控告警方案，从指标采集到飞书推送的全自动链路。

监控目标链接到标题

维度	指标	告警阈值
温度	GPU 核心温度 / 显存温度	> 83°C / > 100°C
显存	VRAM 使用率	> 90%
功耗	GPU 功率	> 150W
硬件健康	PCIe 重连、行重映射错误	任何异常
可用性	DCGM-Exporter 进程是否存活	宕机 1m

架构总览链接到标题

部署 DCGM-Exporter 链接到标题

在 GPU 节点上通过 Docker 部署 DCGM-Exporter。使用 DaoCloud 镜像加速国内拉取：

Hugo 博客配置 Mermaid 图表支持

Tue, 05 May 2026 17:06:49 +0800

Hugo 博客配置 Mermaid 图表支持链接到标题

本文说明基于 hugo-coder 主题的博客如何集成 Mermaid 图表。

前提条件链接到标题

使用支持 Mermaid shortcode 的 Hugo 主题（如 hugo-coder）
主题的 baseof.html 中包含以下逻辑：

{{ if .HasShortcode "mermaid" }}
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mermaid@9.3.0/dist/mermaid.min.js"></script>
<script>mermaid.initialize({startOnLoad: true});</script>
{{ end }}

正确写法链接到标题

Mermaid 图表必须使用 Hugo Shortcode 语法，而非标准 Markdown 代码块：

类型	写法
✅ Shortcode	`{{< mermaid >}} ... {{< /mermaid >}}`
❌ Markdown 代码块	```mermaid ... ```

图表类型示例链接到标题

流程图链接到标题

flowchart TD A[开始] --> B{判断} B -->|条件A| C[处理A] B -->|条件B| D[处理B] C --> E[结束] D --> E

时序图链接到标题

sequenceDiagram participant 客户端 participant 服务器 participant 数据库客户端->>服务器: 请求服务器->>数据库: 查询数据库-->>服务器: 返回结果服务器-->>客户端: 响应

甘特图链接到标题

gantt title 项目计划 dateFormat YYYY-MM-DD section 设计设计方案 :done, d1, 2026-05-01, 3d 设计评审 :done, d2, after d1, 1d section 开发编码实现 :active, dev1, after d2, 5d 单元测试 :dev2, after dev1, 2d section 部署部署上线 :deploy, after dev2, 1d

注意事项链接到标题

必须使用 Hugo Shortcode 语法 {{< mermaid >}}，不要用 ```mermaid Markdown 代码块
编写时注意 Shortcode 前后各有一个空行，确保 Hugo 正确解析
提交后等待 Cloudflare Pages 自动构建部署（约 1-2 分钟）
如需本地预览，运行 hugo server 后访问 http://localhost:1313

智能监控技术方案：OpenClaw + Prometheus + Loki

Tue, 05 May 2026 13:49:54 +0800

智能监控技术方案链接到标题

概述链接到标题

本文档描述基于开源组件构建的智能监控告警体系，实现从指标采集到飞书通知的完整告警流程。

架构概览链接到标题

告警处理流程

flowchart TD A["node-exporter
:9100"] B["Prometheus
:9090"] C["Alertmanager
:9093"] D["alert-transformer
:9091"] E["OpenClaw
:18789"] F["飞书 Webhook"] G["告警规则
alerts.yml"] A -->|指标采集| B B -->|告警评估| C B -.->|加载| G C -->|Webhook| D D -->|格式转换| E E -->|飞书通知| F

指标采集流程

flowchart LR subgraph 指标 H["node-exporter
:9100"] I["Prometheus
:9090"] H -->|"Prometheus 抓取 (15s)"| I end subgraph 日志 J["Docker 日志"] K["Alloy
:12345"] L["Loki
:3100"] J -->|采集| K K -->|发送| L end

组件职责链接到标题

组件	职责	端口	部署位置
node-exporter	系统指标采集 (CPU/内存/磁盘/网络)	9100	每台被监控主机
Prometheus	指标抓取、存储、告警规则评估	9090	监控服务器
Alertmanager	告警去重、分组、路由、抑制	9093	监控服务器
alert-transformer	告警格式转换为 OpenClaw API	9091	监控服务器
OpenClaw	AI 决策、自然语言处理、飞书通知	18789	OpenClaw 服务器
Loki	日志存储和查询	3100	监控服务器
Alloy	Docker 日志采集	12345	监控服务器

部署配置链接到标题

node-exporter 部署链接到标题

每台被监控主机部署 node-exporter，建议使用 Docker Compose：

Elasticsearch IK 中文分词索引环境的部署

Thu, 16 Apr 2026 19:58:59 +0800

Elasticsearch 中文分词索引环境的部署链接到标题

背景链接到标题

在 RAG（检索增强生成）和中文搜索场景中，Elasticsearch 默认的标准分词器无法正确处理中文文本，会将每个汉字单独切分，导致搜索效果极差。IK 分词器（analysis-ik）是 Elasticsearch 最流行的中文分词插件，支持两种分词模式：

ik_smart：最少切分（粗粒度），适合搜索场景
ik_max_word：最细粒度切分，适合分析场景

本文记录在 Docker Compose 环境下部署带 IK 分词器的 Elasticsearch 单节点服务，并配置安全认证。

版本选择说明链接到标题

为什么选择 Elasticsearch 8.x 而不是 9.x？

本文部署的是 Elasticsearch 8.17.4，主要原因是当时 IK 分词器尚未支持 Elasticsearch 9.x。

根据 infinilabs/analysis-ik 官方发布页面的版本记录：

IK 插件对 ES 8.x 的支持：持续更新到 8.19.x
IK 插件对 ES 9.x 的支持：从 2025 年 5 月才陆续发布（9.0.0 于 2025-05-17 发布）

因此，在 2026 年初进行技术选型时，考虑到 IK 插件的稳定性和生态兼容性，选择了 ES 8.17.4。

由 OpenClaw 驱动的自动化博客生产线

Fri, 03 Apr 2026 23:33:33 +0800

笔记存在本地，由OpenClaw协助编写。如果再让它驱动 Hugo+GitHub+Cloudflare Pages，就可以再提炼出可分享可公开的博客日志。

搭建步骤链接到标题

Hugo 初始化链接到标题

brew install hugo
hugo new site my-blog
cd my-blog
git init

选用 hugo-coder 主题，支持中文，排版干净。

本地写作流程链接到标题

hugo new content/posts/2026-04-03-my-first-post.md
# 编辑文件，将 draft = true 改为 false
hugo server -D  # 本地预览 http://localhost:1313

推送到 GitHub 链接到标题

git remote add origin git@github.com:你的用户名/my-blog.git
git add .
git commit -m "first post"
git push

Cloudflare Pages 接入链接到标题

登录 Cloudflare Dashboard → Workers & Pages → Create application → Pages
Connect to GitHub，选择仓库
Build 设置：
- Build command: hugo
- Build output目录: public
绑定自定义域名（如 blog.ohtly.com）

自动化发布链接到标题

以后只需：

Hello World - 用 Hugo 建博客

Fri, 03 Apr 2026 19:48:10 +0800

Hugo 初体验链接到标题

Hugo 是一个用 Go 语言写的静态网站生成器，速度极快，主题丰富，适合搭建博客、文档、个人站点。

只需要一个 hugo.toml 配置文件 + content/ 目录下的 Markdown 文件，几秒钟就能编译出完整的静态网站。

部署流程：Hugo → GitHub → Cloudflare Pages，完全自动化，域名和托管都不依赖任何单一平台，永久可访问。

Hello World（Go 语言）链接到标题

package main

import "fmt"

func main() {
    fmt.Println("Hello, World!")
}

运行：

go run hello.go

输出：

Hello, World!

博客搭好了，接下来会陆续把一些可公开的笔记整理发上来。

信息技术 on OHTLY Blog

用 Prometheus 监控 MinIO 对象存储

告警通知到飞书：Alertmanager → OpenClaw 中转方案

Windmill 日志监控：Alloy + Loki Ruler 告警实战

CouchDB 日志监控：Alloy + Loki Ruler 告警

FaceFusion 3.6.1 安装和使用方式：Web UI 和 Headless

OpenClaw 异步通知：Agent Turn 与 Wake 选型指南

为什么需要这个 链接到标题

整体架构 链接到标题

Agent Turn 与 Wake 链接到标题

OpenClaw 飞书能力实战：踩坑、绕路、最终打通云文档/日历/任务

为什么选飞书 链接到标题

踩坑：飞书官方插件 链接到标题

绕路：内置 feishu 插件 + 飞书 CLI 链接到标题

OpenClaw Tools：异步调用 Windmill Script

OpenCode 同步调用 Windmill 脚本：GitOps 工作流实践

Windmill + MCP：构建可编排的 AI Agent 工作流

auto-editor：命令行视频粗剪工具介绍

什么是 auto-editor 链接到标题

为什么口播视频需要粗剪 链接到标题

环境搭建 链接到标题

FunASR 视频字幕生成原型

背景 链接到标题

已知 Bug 链接到标题

Bug 1: batch decoding is not implemented 链接到标题

Bug 2: KeyError: 0 链接到标题

搭建基于 Katago 的围棋游戏

搭建基于 Katago 的围棋游戏 链接到标题

回顾 链接到标题

李世石 vs AlphaGo 链接到标题

开源的 KataGo 链接到标题

平民化部署 链接到标题

使用 OpenClaw 管理 Obsidian 笔记

概述 链接到标题

架构 链接到标题

准备工作 链接到标题

Obsidian CLI 链接到标题

用 Prometheus 监控 Docker CouchDB 实例

用 Slidev 打造你的幻灯片

1. 为什么选择 Slidev？ 链接到标题

2. 环境准备与安装 链接到标题

前置要求 链接到标题

安装 Slidev CLI 链接到标题

GPU 自动巡检与自愈：从掉卡到飞书通知的自动化链路

问题背景 链接到标题

架构总览 链接到标题

部署 gpu-checker 链接到标题

使用 DCGM-Exporter 实现 GPU 智能告警

监控目标 链接到标题

架构总览 链接到标题

部署 DCGM-Exporter 链接到标题

Hugo 博客配置 Mermaid 图表支持

Hugo 博客配置 Mermaid 图表支持 链接到标题

前提条件 链接到标题

正确写法 链接到标题

图表类型示例 链接到标题

流程图 链接到标题

时序图 链接到标题

甘特图 链接到标题

注意事项 链接到标题

智能监控技术方案：OpenClaw + Prometheus + Loki

智能监控技术方案 链接到标题

概述 链接到标题

架构概览 链接到标题

组件职责 链接到标题

部署配置 链接到标题

node-exporter 部署 链接到标题

Elasticsearch IK 中文分词索引环境的部署

Elasticsearch 中文分词索引环境的部署 链接到标题

背景 链接到标题

版本选择说明 链接到标题

由 OpenClaw 驱动的自动化博客生产线

搭建步骤 链接到标题

Hugo 初始化 链接到标题

本地写作流程 链接到标题

推送到 GitHub 链接到标题

Cloudflare Pages 接入 链接到标题

自动化发布 链接到标题

Hello World - 用 Hugo 建博客

Hugo 初体验 链接到标题

为什么需要这个链接到标题

整体架构链接到标题

为什么选飞书链接到标题

踩坑：飞书官方插件链接到标题

为什么口播视频需要粗剪链接到标题

环境搭建链接到标题

背景链接到标题

搭建基于 Katago 的围棋游戏链接到标题

回顾链接到标题

平民化部署链接到标题

概述链接到标题

架构链接到标题

准备工作链接到标题

1. 为什么选择 Slidev？链接到标题

2. 环境准备与安装链接到标题

前置要求链接到标题

问题背景链接到标题

架构总览链接到标题

监控目标链接到标题

架构总览链接到标题

Hugo 博客配置 Mermaid 图表支持链接到标题

前提条件链接到标题

正确写法链接到标题

图表类型示例链接到标题

流程图链接到标题

时序图链接到标题

甘特图链接到标题

注意事项链接到标题

智能监控技术方案链接到标题

概述链接到标题

架构概览链接到标题

组件职责链接到标题

部署配置链接到标题

node-exporter 部署链接到标题

Elasticsearch 中文分词索引环境的部署链接到标题

背景链接到标题

版本选择说明链接到标题

搭建步骤链接到标题

Hugo 初始化链接到标题

本地写作流程链接到标题

Cloudflare Pages 接入链接到标题

自动化发布链接到标题

Hugo 初体验链接到标题

Hello World（Go 语言）链接到标题