关于产品设计、技术取舍与实践经验。https://tsagent.cc/zh-CNhttps://tsagent.cc/blog/personal-agent-what-is-it/https://tsagent.cc/blog/personal-agent-what-is-it/一份关于个人代理（Personal Agent）的公开调研报告：用五个问题讲清它和聊天机器人、普通 Agent 的区别，五级主动性刻度，现有产品的真实水平与短板，四层能力的拼装方式，以及普通用户分四步逐步放权的选择建议。Thu, 05 Nov 2026 00:00:00 GMTAI Agent调研报告个人代理https://tsagent.cc/blog/rescue-channel-on-the-broken-host/https://tsagent.cc/blog/rescue-channel-on-the-broken-host/升级 openclaw 后重启失败，我照着报错里的建议停了网关服务——然后飞书 bot 一起哑了：我停掉的，正是一直给我出主意的那个 AI。这篇复盘一次很直白的单点故障，以及为什么真正救场的工具必须能独立于被修的那台机器存在。Mon, 02 Nov 2026 00:00:00 GMT运维单点故障SSHhttps://tsagent.cc/blog/geniusflow-agent-workflow/https://tsagent.cc/blog/geniusflow-agent-workflow/流程数字化的失败，多数不是工具不行，而是把「判断」和「执行」混在了一起。这篇讲 GeniusFlow 的编排思路：哪些节点应该是确定性的规则、哪些适合交给 AI Agent、人工审批应该卡在什么位置。Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 GMT流程管理AI Agent企业应用https://tsagent.cc/blog/pt2rknn-quantization-checklist/https://tsagent.cc/blog/pt2rknn-quantization-checklist/转换成功不等于部署成功。这篇给出从 PyTorch / ONNX 到 RKNN 的完整检查顺序：模型结构选择、INT8 量化的校准集准备、逐层误差定位，以及上板后精度对不上的常见原因，适用于 RK3562 到 RK3588。Tue, 27 Oct 2026 00:00:00 GMTRKNN量化边缘部署https://tsagent.cc/blog/ets-yolo-training-params/https://tsagent.cc/blog/ets-yolo-training-params/训练效果不好时，多数人的第一反应是改学习率。其实更该先看图：Loss 震荡说明什么、mAP 提前平台意味着什么、什么时候该停。这篇讲 Easy Trainer Station 的观察方式，以及几条少走弯路的调参顺序。Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 GMTYOLO训练调参https://tsagent.cc/blog/easyconda-windows-gui-mirror/https://tsagent.cc/blog/easyconda-windows-gui-mirror/conda 命令记不住、镜像源配错、环境换台机器就重建——这些事在 Windows 上尤其烦。这篇讲 Easy Conda 的用法：图形化建环境、切国内镜像、导入导出 environment.yml，以及怎么把环境打成离线包交付。Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 GMTConda环境管理Windowshttps://tsagent.cc/blog/eds-labelme-to-yolo/https://tsagent.cc/blog/eds-labelme-to-yolo/格式互转只是数据准备的第一步。这篇讲 Easy Dataset 的完整链路：LabelMe / VOC / YOLO / COCO 互转之外，还要做质量检测、标签一致性抽查与训练集划分，否则模型学到的可能是标注错误。Sun, 18 Oct 2026 00:00:00 GMT数据集YOLO标注https://tsagent.cc/blog/eis-model-acceptance-rtsp/https://tsagent.cc/blog/eis-model-acceptance-rtsp/训练完两个权重，光看 mAP 决定不了上不上线。这篇给出 Easy Infer Station 的验收流程：固定一组验证集跑批量对比，再用 RTSP 流看实时表现，把差异定位到具体场景，而不是只看一个平均分。Thu, 15 Oct 2026 00:00:00 GMTYOLO模型验证推理https://tsagent.cc/blog/drt-remote-ops-ask-agent/https://tsagent.cc/blog/drt-remote-ops-ask-agent/运维排查最耗时的是「看日志、猜原因、再验证」这三步循环。这篇讲 Dr T 的两种模式怎么配合：Ask 模式快速问清事实、Agent 模式连着做完一串动作，以及为什么关键命令仍然要你自己点头确认，模型只负责提速。Mon, 12 Oct 2026 00:00:00 GMT运维SSHAI 助手https://tsagent.cc/blog/ep-wechat-formatting/https://tsagent.cc/blog/ep-wechat-formatting/很多工具让 AI 从标题到配图全包，结果文章读起来不像你写的。这篇讲 Easy Post 的做法：排版、编号、校验这类确定性工作交给本地 Rust 引擎，创意和最终判断留给自己，顺便给出一个可复用的写作流程。Thu, 08 Oct 2026 00:00:00 GMT内容创作公众号工作流https://tsagent.cc/blog/ai-not-the-master/https://tsagent.cc/blog/ai-not-the-master/这篇文章讲我们做 Easy Post 时的取舍：排版交给本地 Rust 引擎保证确定性，创意交给模型，最终决定权留给你。也聊了为什么把 AI 塞进内容生产的每个环节，反而会让创作者失去对作品的控制，以及我们如何划清这条边界。Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 GMTAI内容创作产品设计