想用新版本建议参考此文：Nvidia DGX Spark 集群分别使用vLLM和SGLang部署 Qwen3.5-35B-A3B 技术方案-CSDN博客 用老版本模型，可以使用官方步骤：用于推理的 vLLM | DGX Spark | NVIDIA 开发者 测试推理效率 vllm 经过测试DGX Spark 128GB 用vllm运行Qwen/Qwen3.5-35B-A3B-FP8 token大概50token/s速率，占用105GB内存。推理速度OpenClaw勉强可用。 经过测试DGX Spark 128GB …
编写过程 新建目录.openclaw/workspace/skills/helloyyp 新建文件SKILL.md 新建文件：scripts/hello.py 测试结果 总结
VoltAgent/awesome-openclaw-skills: The awesome collection of OpenClaw skills. 5,400+ skills filtered and categorized from the official OpenClaw Skills Registry.🦞 openclaw/skills: All versions of all skills that are on clawhub.com archived 使用一下配置部署后，可以对…
入门课程： https://openclaw101.dev/zhhttps://claw101.com/https://github.com/pudge0313/openclaw-https://www.openclaw101.club/ 参考文章： 一文彻底搞懂 OpenClaw 的架构设计与运行原理（万字图文） - AI架构师汤师爷 - 博客园 1. OpenClaw 软件架构概览 OpenClaw 的架构核心在于**“感知-推理-执行”**的异步循环。它不像传统的线性 API 调用，而是一个基于状态机的自治系…
https://www.ai-elements-vue.com/overview/introduction 使用spring cloud 技术开发的ERP系统，ERP系统包含了很多个微服务，前端是VUEJS。如何开发一个MCP接口给llm agent使用？请详细描述技术方式，并列举案例给一个完整实现。技术上继续使用spring AI最新最成熟架构技术。 下面我直接按 企业级可落地架构 来讲，而不是概念介绍。目标是： ✅ 让 Spring Cloud 微服务 ERP → 暴露 MCP（Model Con…
1. 为什么要强调“端到端 RUL” 在真实制造业场景中，很多所谓“RUL 项目”会失败，原因通常不是算法不先进，而是： 端到端 RUL关注的不是“预测准不准”，而是： 预测结果是否能持续、可信、可解释地驱动维护决策 这意味着：RUL 必须被设计为一个 系统能力（System Capability），而不是一个孤立算法。 2. 端到端 RUL 的总体架构视角 从工程角度，一个完整的 PHM RUL 系统至少包含 6 个层级： 展开为工业可实施架构： 3. 数据层：端到端 RUL 的“地基工程” 3.1 RUL 的三…
1. ABB Ability 在 PHM 领域的真实定位 1.1 ABB 并不是“软件公司起家”的 PHM 这是理解 ABB Ability 的第一关键点。 ABB Ability 的 PHM 能力不是从数据科学实验室反推出来的，而是从以下三个传统工业能力“长出来的”： 这决定了 ABB 的 PHM 具备三个显著工程特征： 特征 含义 强机理 大量使用一阶物理模型（first-principles） 强设备语义 资产模型不是“标签集合”，而是工程对象 强 OT 融合 PHM 深度嵌入控制系统，而非外挂 Verdan…
Emerson AMS 不是一个“单一软件”，而是一整套“过程工业 PHM 基础设施”。所以下文会从理念 → 架构 → 数据 → 模型 → RUL → 决策 → 工程哲学逐层展开。 Emerson AMS PHM 系统深度技术解析 ——过程工业中最“工程化”的资产健康与寿命管理体系 一、Emerson AMS 的 PHM 定位（非常关键） 在讨论 Emerson AMS 之前，必须先明确一个事实： Emerson AMS 并不是“为了 PHM 而生”，而是为了“设备可用性与过程安全”而生。 因此它的 PHM 具备三…
1. GE Digital APM 的根本定位 GE Digital APM ≠ IoT 平台GE Digital APM ≠ 通用 AI PHM 它的真实定位是： 以设备失效机理为中心的工程化 PHM 系统 这是 GE 在航空发动机、燃气轮机、风机等“高价值设备”上几十年工程经验的数字化延伸。 2. 系统整体架构（Predix 技术栈） 2.1 四层典型 PHM 架构 与 Maximo、Bently 的关键差异在于： GE 把“工程模型”放在诊断与预测的核心位置 3. 核心对象模型：Failure Mode Fi…
IBM Maximo Application Suite 中的 PHM 系统 ——面向泛工业资产的工程化健康管理与寿命预测架构 1. IBM Maximo PHM 的本质定位 IBM Maximo 的 PHM ≠ 传感器诊断系统IBM Maximo 的 PHM = 资产级决策系统（Asset-Centric PHM） 它解决的不是： Maximo 站在的是 运维决策层，而不是信号层。 2. 系统整体架构（平台级 PHM） 2.1 应用套件结构 在 MAS 中，PHM 能力分散在多个模块中协同完成： PHM 实际是 …