<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom"> <id>https://roooyhe.github.io/</id><title>RoooyHe</title><subtitle>A minimal, responsive and feature-rich Jekyll theme for technical writing.</subtitle> <updated>2026-08-30T17:36:23+00:00</updated> <author> <name>RoooyHe</name> <uri>https://roooyhe.github.io/</uri> </author><link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://roooyhe.github.io/feed.xml"/><link rel="alternate" type="text/html" hreflang="zh-CN" href="https://roooyhe.github.io/"/> <generator uri="https://jekyllrb.com/" version="4.4.1">Jekyll</generator> <rights> © 2026 RoooyHe </rights> <icon>/assets/img/favicons/favicon.ico</icon> <logo>/assets/img/favicons/favicon-96x96.png</logo> <entry><title>mongolicus introduction</title><link href="https://roooyhe.github.io/posts/mongolicus/" rel="alternate" type="text/html" title="mongolicus introduction" /><published>2026-08-30T17:18:08+00:00</published> <updated>2026-08-30T17:18:08+00:00</updated> <id>https://roooyhe.github.io/posts/mongolicus/</id> <content type="text/html" src="https://roooyhe.github.io/posts/mongolicus/" /> <author> <name>RoooyHe</name> </author> <summary>Mongolicus 基于 MNN 推理引擎与 Qwen 模型构建的端侧（On-device）LLM 聊天应用。所有推理均在设备本地完成，无需云端 API。 使用 Kotlin、Jetpack Compose 与 C++（JNI） 开发。 功能特性 🧠 完全本地推理 — 基于 MNN-LLM，使用 Qwen ChatML 对话格式 ⚡ 流式生成 — 逐 token 实时输出，并带有动画指示器 💬 多会话支持 — 自动以第一条用户消息命名会话 📱 自适应布局 — 手机端单栏、平板/宽屏（≥ 600dp）侧边栏 + 聊天区双栏 🎛️ 可调节生成参数 — 温度、Top-P、重复惩罚、最大 token 数 🌗 浅色 / 深色主题 — 基于 Material 3 📋 消息气泡支持文本复制（SelectionContainer） 架构 ...</summary> </entry> <entry><title>humulus introduction</title><link href="https://roooyhe.github.io/posts/humulus/" rel="alternate" type="text/html" title="humulus introduction" /><published>2026-08-30T16:57:00+00:00</published> <updated>2026-08-30T16:57:00+00:00</updated> <id>https://roooyhe.github.io/posts/humulus/</id> <content type="text/html" src="https://roooyhe.github.io/posts/humulus/" /> <author> <name>RoooyHe</name> </author> <summary>Humulus 啤酒花智能巡检系统 基于 YOLOv8 的啤酒花图像分析系统，集成 ROS2 机械臂控制、FastAPI 后端和 Vue 前端。 系统架构 ROS2 (humulus_bridge) │ │ HTTP POST /api/v1/ingest/detection ▼ FastAPI 后端 ├─ 文件存储: data/images/, data/visualizations/ ├─ 数据库: SQLite (data/humulus.db) via SQLAlchemy 2.0 ├─ ETL 服务: 接收检测数据，运行分析管道，持久化结果 └─ API: /api/v1/tasks, /api/v1/growth, /api/v1/trajectories | ▼ Vue 前端（巡...</summary> </entry> <entry><title>druce introduction</title><link href="https://roooyhe.github.io/posts/druce/" rel="alternate" type="text/html" title="druce introduction" /><published>2026-08-30T16:54:00+00:00</published> <updated>2026-08-30T16:54:00+00:00</updated> <id>https://roooyhe.github.io/posts/druce/</id> <content type="text/html" src="https://roooyhe.github.io/posts/druce/" /> <author> <name>RoooyHe</name> </author> <summary>Druce — 多视角 AI 金融投研助手 零幻觉底座 · 多 Agent 博弈 · 可追溯核查 花五分钟得到别人花五小时手动搜索才能凑齐的行业情报。 Druce 是一个面向个人投资者的 AI 投研助手。它通过 确定性代码计算 保证财务数据零幻觉，通过 多视角 Agent 并行推演（价值派 / 成长派 / 风控派）打破单一 LLM 的平庸观点，通过 反思核查 Agent 逐句比对数据来源、剔除数字幻觉。 项目演示视频地址 1. 产品定位与架构 1.1 双路共存 Druce 同时支持两种报告路径，用户在侧栏 radio 切换： 路径 名称 数据基底 输出形态 延迟 路径 1 广域搜集报告 Tavily/Bing 搜索...</summary> </entry> <entry><title>kuntze next introduction</title><link href="https://roooyhe.github.io/posts/kuntze-next/" rel="alternate" type="text/html" title="kuntze next introduction" /><published>2026-08-30T16:24:00+00:00</published> <updated>2026-08-30T16:24:00+00:00</updated> <id>https://roooyhe.github.io/posts/kuntze-next/</id> <content type="text/html" src="https://roooyhe.github.io/posts/kuntze-next/" /> <author> <name>RoooyHe</name> </author> <summary>Kuntze — 茶叶价格追踪器 记录茶价，算清斤价 — 把每一次买入变成可比较的价格数据。 Kuntze 是一个单租户的内部茶叶价格追踪工具。录入一次买入记录 —— 总价、单份克重、份数 —— Kuntze 会自动换算克价、斤价（每 500 克）以及各泡法单价（5g / 6g / 7g / 8.3g），并把价格走势绘制成随时间更新的曲线。 技术栈：Next.js（App Router）+ Supabase（认证 + Postgres）。 功能 快速录价（/）— 搜索或选择系列/套装，输入总价，回车即可。规格自动带出，录入后价格走势图即时更新。可切换为仅展示追踪系列。 价格监控（/price）— 某一 SKU 的全部价格记录，含走势图（总价与标价、斤价、常见规格价），支持完整的新增/查看/编辑/删除。 系列管理（/series）— 品牌、产地、年份、规...</summary> </entry> <entry><title>acuminata introduction</title><link href="https://roooyhe.github.io/posts/acuminata/" rel="alternate" type="text/html" title="acuminata introduction" /><published>2026-08-30T16:24:00+00:00</published> <updated>2026-08-30T16:24:00+00:00</updated> <id>https://roooyhe.github.io/posts/acuminata/</id> <content type="text/html" src="https://roooyhe.github.io/posts/acuminata/" /> <author> <name>RoooyHe</name> </author> <summary>Acuminata Acuminata 是一款隐私优先、由 AI Agent 驱动的浏览器历史追踪与分析引擎。它通过 Electron 桌面端与 Chrome 插件的深度联动，将传统的“浏览记录”转化为可供智能体推演、学习并自动管理的“数字记忆资产”。 核心特性 1. 智能定向追踪与“伪装组”逻辑 定向监控 (Watchlist)：不同于全量记录，只针对您关心的站点进行追踪。 伪装归类 (Camouflage Grouping)：支持将多个域名（如镜像站）归类为一个逻辑站点，一律使用最新访问的域名跳转，彻底解决死链烦恼。 正则级过滤：为每个站点配置针对 URL 或标题的正则规则，精准拦截首页垃圾信息或特定的编号（如番号格式匹配）。 2. 深度 AI Agent 交互 可视化思维链：Agent 的每一步推演（思考、计划、调用工具）都会实时广播到极客感十...</summary> </entry> </feed>
