Welcome to Allen's Blog

本来只是想学点心理学和逻辑学，结果变成了一次对自己的线上排障：打 log、挖根因、逐段测试，最后开始怀疑，要补的也许不只是能力，还有与人的连接。

刚从大公司跳到电商公司，第一次接到内部知识库需求。我的本能：LangChain + RAGFlow + 自建。同事的做法：开源 MCP + 飞书同步。我盯着屏幕自问——一行核心代码都没手写，这东西还算「我做的」吗？

一篇完整的 OpenClaw 部署记录：从腾讯云服务器搭建、Docker 构建、GFW 绕行（Xray + Chromium 包装脚本翻墙）、Telegram Bot 接入、161 个 Skills 同步、记忆系统配置（远程 embedding 失败 → hf-mirror.com 镜像下载 → 本地 node-llama-cpp 模型）、浏览器自动化（/dev/shm OOM、SingletonLock 残留、CDP 端口推导、Chrome Profile 自动选择陷阱、Playwright snapshot 验证、GFW 导航超时根因分析），到 Claude Code 与 Telegram Bot 的双向记忆同步架构（SQLite → Markdown 导出 → GitHub 私有仓库 → cron 定时推送）。踩了 21 个坑，每个都有完整的根因分析。

最全面的 Transformer 中文教程：从注意力直觉到 Q/K/V 手算，从多头注意力到位置编码，从 Encoder-Decoder 到 PyTorch 实现。涵盖 GPT-4/Claude/DeepSeek/LLaMA 架构对比、LLM 使用技巧的 Transformer 原理解析、2025-2026 前沿趋势（FlashAttention、Mamba/SSM、MoE），附 10 个交互式可视化和完整代码。

一篇从零开始的完整教程：从理解HuggingFace推理、预训练LLM、全量微调，到参数高效微调方法（Adapter、LoRA、QLoRA）的深度解析。包含大量PyTorch代码实现、数学原理和对比实验。