快乐冲浪与生活

本文是 T 系列的第 00 篇，主要介绍下一代 Chatbot：MCP 扩展对话。

T 系列为技术文章翻译系列，加以本人的一些拙见，如有雷同，实属正常，如有不同，欢迎交流。

放在以前，单个这个标题，我一般就直接关闭了。因为我会想：

“7 天开发一个系统，哪怕二次开发、CURD 也要半个月吧，做出来也是个没用的系统。”

现在，对上述的观点，我保留一半，能不能用要在后续的开发中持续验证。

最近一直在捣鼓 AI 工具，想着说给我的开发工作提供强有力的帮助，但在使用的过程中，token 成本太高是我急需解决的一个问题。

这让我想起了 Ollama，网上也查了相关资料，Claude Code 通过配置是可以和本地的大模型进行通信的，所以有了这篇文章。

昨天在本地搭建了 Agent 协作平台 Multica，并且我目前也在开发一款生信可视化桌面应用 BioScope，正好可以试试 Multica，看看实际效果。

经同事介绍，了解到 Multica 平台，故希望在本地部署并对接已知大模型，看看具体的效果，并希望在未来的工作中能派上用场。

本地化部署的教程详见 https://github.com/multica-ai/multica/blob/main/SELF_HOSTING.md ，在部署中的过程，我也会详细介绍其中的一些具体工作。

Connectivity-based Outlier Factor，连通离群因子算法是 2002 年提出的改进 LOF 算法的无监督异常检测算法。LOF 算法的局限在于：它是基于“球形局部密度”假设，对带状、曲线、链式、流形连续分布的数据缺陷极大，会把长条簇两端的正常样本误判为离群点。

LOF 是无监督、基于密度的异常检测算法，核心思想：异常点的局部密度显著低于周边邻居，通过量化「局部密度差异」给出每个样本的异常分数。

LOF 的适用场景：

1. 数据集存在多个疏密不同的聚类
2. 不需要异常标签，纯无监督筛查离群点

核心公式

当前距离公式采用欧式距离。

forwardRef 和 useImperativeHandle 是 React 提供的两个 Hook，分别用于：

• forwardRef 是 React 提供的一个 Hook，解决父子组件传递 Ref 的问题；
• useImperativeHandle 是 React 提供的一个 Hook，用于自定义 Ref，将子组件的方法暴露给父组件。

forwardRef

举个例子：

本文在 LLM 对话中学习、总结、记录

响应式 API

响应式 API 是 Vue 官方提供的一组函数，专门用来把普通变量 / 对象变成自动监听变化、自动更新视图的接口。Vue3 响应式 API共分成 4 类：

FAIR 是一套科研数据与资源可发现、可访问、可互操作、可复用的国际通用准则。

F = Findable、A = Accessible、I = Interoperable 、R = Reusable

F

数据、流程、工具、样本资源容易被检索、定位