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实践
记录我实际做过的项目、工具改造和技术踩坑。
重点不是系统教学，而是从真实问题出发，说明怎么做、为什么这样做。
共 21 篇公开文章。
抖音链接利润模型：一条商品链接到底赚不赚钱，应该怎么算
从 T-21～T-8 成熟金额退款率、ERP 实际发货、包裹级沉没成本、拍单与售后损耗，到全域、直播和达人实际花费，完整拆解抖音链接预测利润的计算链路。
电商评价分析 Agent：从数据汇总、报告生成到发送回写的完整闭环
从两张钉钉 AI 表格统一事实，到生成日报、发布文档、发送群消息，再到发送成功后的状态回写：这是一个真正能长期运行的评价分析 Agent。
Browser Agent：共享 Chrome 运行时架构与接入手册
把真实 Chrome、固定 Profile、CDP 和恢复流程收敛为一个本地运行时；业务 Agent 只连接、创建页面并完成自己的任务。
给 OpenClaw 装上长期记忆：让 AI Agent 不再每次重新认识你
用一套完整的系统图和操作控制台，讲清 GBrain 如何接入 OpenClaw、形成自动召回与自动写入闭环，以及日常查询、同步、维护和排查方法。
用 Tailscale Funnel 暴露 DevSpace 给 ChatGPT
让 DevSpace 和 Tailscale Funnel 运行在同一个本地环境，用公网 HTTPS MCP 地址把本机项目接入 ChatGPT。
用 Caddy + ChmlFrp 暴露 DevSpace 给 ChatGPT
一份可直接照抄的配置教程：在 WSL 中运行 DevSpace，用 Caddy 提供本地 HTTPS，再通过 ChmlFrp 暴露为公网地址，最终接入 ChatGPT。
AI 新品商品图工作流：从资料整理、视觉规划到生成执行
以一次真实新品项目为背景，讲清楚商品资料、竞品链接和可选用户反馈，如何经过四个 Skill 的分工，在规划阶段变成一套可确认、可执行的商品图任务。
Ulike 客服售后自动化拆解：RPA 实际在后台做了什么？
基于 Ulike 公开案例里的静默单推送、已发货仅退款、留言赠品发货信息三个场景，拆解客服售后 RPA 在订单、聊天、ERP、物流和消息后台里的真实执行过程。
从代码看这个博客：项目结构与运行流程
沿 URL、Content Collections、MDX 渲染、静态生成与 GitHub Pages 发布链路，定位这个 Astro 博客的一次请求和构建。
GitHub Pages 是什么，以及这个博客是怎么部署的
用浏览器请求、Astro 构建、GitHub Actions 发布和分层排错四条链路，图解这个博客从源码到线上静态页面的真实部署原理。