从数据读取到清洗转换，本文这五个技巧覆盖了 80% 的日常数据处理场景。 import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') df = pd.read_excel ...

在浏览器里向一个编码 Agent 下发任务（"修复这个 bug"、"实现某某功能"），Agent 自主调用工具——读写文件、搜索代码、执行命令——全程实时展示每一步的流式输出、工具调用、审批与结果。支持 Anthropic Claude / OpenAI / DeepSeek / Ollama 多模型。 界面为中文。

基于 LangGraph 的多 Agent 竞品分析系统，输入产品名，自动拉取本品评价 + RAG 检索竞品情报 + LLM 多维度对比分析 + 短板深挖建议。 所有节点都会往 thought_chain 追加记录，由于 self 和 rival 并行执行，thought_chain 使用 Annotated[list, operator.add] reducer 保证追加而非覆盖。