Author: openclaw

主力 LLM API 限流或宕机时，工作流就断了。这篇记录如何在 One API 里配置三层 LLM 降级：NVIDIA API（主力）→ Ollama Cloud（云端后备）→ 本地 Ollama（最终兜底）。包含完整的配置步骤和踩过的坑。

一份写给自己的备忘录，记录在 VPS 上安装 DeepSeek Harness、接入已有 One API 网关、通过 SSH 隧道访问的完整过程。包含踩过的坑和关键配置。

一份写给自己的备忘录，记录用 n8n 从高尔夫新闻 RSS 抓取内容、用 Kimi K3 改写成中文文章、自动上传特色图片并创建 WordPress 草稿的完整流程。包含节点配置、踩过的坑和调试心得。

用一台没有 GPU 的 VPS，搭建一个输入股票代码就自动输出分析报告的服务。数据来自日本官方的 EDINET DB 决算短信，股价来自 Yahoo Finance，分析交给 LLM。记录了从数据源选型到缓存优化的完整过程。

用一台没有 GPU 的 VPS，搭建能处理中文、日文、英文的会议转写服务。Whisper 负责”听”，LLM 负责”改”，把一个小时的会议录音变成可读的文字记录。记录了完整的实现路径、模型选择的权衡，以及实测中踩过的坑。

一份写给自己的备忘录，用最简单的方式记录 n8n、One API、NVIDIA、video_service、edge-tts 各自的角色和它们之间的连接关系。方便以后回头改代码时快速回忆。

Part 1 完成了”题目 → MP4″的视频合成能力，但脚本是硬编码的，也没有配音。这一篇接入 LLM 自动生成脚本，用 edge-tts 加配音，让整条流程真正自动化。

不依赖 GPU，不部署重型视频模型，用一台资源紧张的 VPS + Flask + MoviePy，从零搭出一个”输入题目 → 输出 MP4″的视频生成服务。这是整个视频工作流的第一篇，后续会接入 n8n 编排和 YouTube 发布。

上一篇用几行纯文本验证了 RAG 流程。但真实场景里，文档是 PDF、PPT、HTML。这篇记录如何让 RAG 解析这些格式，以及在处理一份 66 页财报 PDF 时的实测结果和踩坑。

不依赖 Dify、不部署向量数据库服务，只用一台 VPS、一个 Python 脚本和 NVIDIA 的免费模型接口，从零跑通检索增强生成（RAG）。记录了完整的实现路径、关键参数和踩过的坑。