Dyad 导入已有项目：保留 React 路由后增加客户详情页
以最小 React 参考项目保存现有路由清单，新增客户详情并对未知 ID 返回明确空状态。
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首页 / 帮助与接入
API 接入与 AI 工具图文教程：第 25 页
从 API Key、Base URL 配置到首次调用，按工具查找接入步骤与常见报错；也可浏览图像、视频、自动化和办公任务教程。
获取 API Key1450 篇教程，当前显示第 1153–1200 篇。选择页码继续浏览，或切换任务主题。
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Dyad 选中组件修改：只调整预约表单并复查其余页面
把修改限定到一个预约表单，增加明确校验，保存其他文件哈希后核对局部修改边界。
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Dyad Supabase 登录：让两名测试用户只看到自己的预约
为两个匿名测试身份写出预约表、RLS策略和真正发到数据库的验证脚本，把“页面没显示”与权限隔离分开验收。
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Grist AI公式教程：预览整列阶梯运费，区别零重量与空白输入
预览整列阶梯运费，区别零重量与空白输入。先下载输入、保留原始文件，再在真实工具执行；人工参考只用于本题事实验收。Grist社区代码Apache-2.0；Legacy仅生成公式，需配置AI provider。本包实际运行人工规则计算器，未运行Grist或AI。
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Grist AI关联表：把八条订单关联到四个客户，保留同名不同ID
把八条订单关联到四个客户，保留同名不同ID。先下载输入、保留原始文件，再在真实工具执行；人工参考只用于本题事实验收。新版Assistant本地需full edition；社区Legacy不足以执行本题。云端额度依实际计划，模型需tools能力。
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HivisionIDPhotos 证件照裁切：头部比例与尺寸
在保留原图的副本上确认 head_measure_ratio、head_height_ratio 与输出尺寸，先比较两种裁切参考，再运行有模型的实际接口。
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HivisionIDPhotos 六寸排版打印：将已有电子照排成真实可下载拼版
用 HivisionIDPhotos 的无模型排版代码，把 295×413 像素电子照放入六寸画布并生成 print-layout.png。读回每张位置和尺寸，打印预览选择实际大小 100%，不让适应页面缩放改变成品规格。
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Krita AI 线稿上色教程：保留原创轮廓与独立结果图层
描述橙色狐狸、青色围巾与浅色背景，控制层保留轮廓。原始线稿锁定在最上方，生成结果放独立层，便于看出生成改线与原线叠加的差别。 7 个步骤使用同一明确输入，真实结果与人工/官方参考分别标识。 已完成原创输入、可下载材料和文件预检；未运行本页工具的模型、TTS、付费 API 或外部生成。
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Krita AI 实时绘画教程：逐层搭建原创狐狸车站场景
切换 Live mode，先把背景设为活动区域，描述站台、色彩与风格。Live mode 主要生成活动图层及周围上下文，不能照生成模式同时作用全部区域理解。 7 个步骤使用同一明确输入，真实结果与人工/官方参考分别标识。
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Krita AI 姿势控制：调整角色单臂指向
在 Krita AI 中配置兼容姿势控制模型，载入原创角色并创建可编辑骨架，只调整肩、肘、腕。固定其余条件生成小样，检查遮挡和关节方向；页面骨架与角色是练习输入，未运行生成模型。
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Krita AI 区域提示词教程：分别控制左蓝杯与右橙碗
将区域分别绑定商品图层，背景使用完全不透明底层；Root 只描述全局桌面和两个物体。覆盖面积来自图层不透明度，不是提示词里写“左边”就建立区域。 7 个步骤使用同一明确输入，真实结果与人工/官方参考分别标识。
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Meetily 导入录音：WAV、AAC 与尾段漏字
用同一内容的 WAV 与 AAC-LC 分别测试实际 Import 入口，先记录解码时长，再检查最后一句和摘要事实。若版本支持 Enhance，保留原结果后重做；包内没有目标工具转写结果。
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Meetily 会议纪要：麦克风与系统声音
先在 Meetily 配置实际麦克风、系统声音权限和转录/摘要提供方，用短测试确认双方都被录到。停止后回听日期与待办，再核对摘要；本页双轨 WAV 是合成输入，未安装或录制 Meetily。
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MinerU 公式转LaTeX：逐项检查分式、负号、上下标与公式编号
只解析含三条公式的一页 PDF，保留 equation 块、源页和编号。将实际 LaTeX 重新渲染，与分式、负号、上下标及 (1)–(3) 编号逐项对照，不能用版面 PDF 相似替代公式文本准确。
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MinerU PDF 导出：比较原版布局与重排版
取得完整 MinerU ParseResult 后，分别以 ORIGINAL 与 REFLOW 导出同一三页 PDF。比较固定位置、表格和中间空白页，再回读文字层中的 QR-LAYOUT-P1/P3；这与公式转 LaTeX 和异步任务恢复是不同输出任务。
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MinerU 异步解析API：先存提交回执，再恢复查询和核对下载文件
MinerU 异步任务提交后立即持久化真实 task_id 与 status_url。重启客户端后继续查询同一任务，下载时同时检查状态、Content-Type 和文件字节，避免因客户端超时重复创建解析任务。
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NocoBase AI自动填表：从需求文字填入借用申请，缺少联系方式时留空
先在 NocoBase 建立六字段练习申请表，再把当前表单区块加入 Dex 上下文，将 request.txt 转为字段预览。数量为整数 6、电话留空、状态待确认；人工提交后重新打开同一记录回读。
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NocoBase LLM结构化输出：用枚举、整数与缺项字段承接实际节点内容
在 NocoBase LLM 节点配置明确的 JSON Schema，使用 request.txt 实际运行后读取 Structured content。写库前验证枚举、整数 4 和缺项列表；合法 JSON 不自动证明模型提取正确，也不同于 Dex 直接填表。
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NocoBase AI 数据权限：不同角色查看客户
在隔离测试实例导入六条虚构客户记录，为两个销售角色配置各自三条读取范围。仅开放所需查询工具，用独立会话问同一问题并比对返回；包内记录是权限基准，不是目标平台执行结果。
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PaddleOCR 印章文字识别：比较弧形示例章、遮挡版本与逐字漏识别
比较弧形示例章、遮挡版本与逐字漏识别。先下载输入、保留原始文件，再在真实工具执行；人工参考只用于本题事实验收。PaddleOCR 代码 Apache-2.0；专用管线、权重和 CPU/GPU 支持需按真实安装版本确认。本包没有运行 OCR。
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PaddleOCR-VL 合并单元格表格识别：检查多级表头、数字零与空单元格归属
检查多级表头、数字零与空单元格归属。先下载输入、保留原始文件，再在真实工具执行；人工参考只用于本题事实验收。PaddleOCR 代码 Apache-2.0，模型及依赖许可另核；需相应运行时和权重。本站未运行 VL 推理。
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PySceneDetect 闪光误判切镜：比较单帧亮闪和真实场景变化
对含单帧白闪与真实切点的同一视频，分别运行 PySceneDetect detect-content 和 detect-adaptive，先固定 min-scene-len=1。保存两组 CSV 与首中尾帧，定位第36帧误切，再调整最短场景长度比较。
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PySceneDetect 自动分镜：镜头 CSV 与视频切片
对四镜头测试片检测场景边界，导出镜头 CSV 和每镜首、中、末帧，再按清单重编码切片。重开每个切片核对长度与漏切；输入是原创程序动画，包内保留真实检测与切割结果。
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pyVideoTrans 批量翻译 SRT：保留时间码
先用 verify.py 检查 UTF-8 字幕和坏时间码，再从翻译字幕入口选择多份文件，固定源语言与翻译渠道，另存输出。逐条比较时间码和译文；这是字幕翻译流程，不会凭空补出没有输入的视频。
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pyVideoTrans 配音不同步：译文与时长对齐
先测每句实际音频时长并缩短冗余译文，再用同一段视频比较当前版本的变速与对齐选项。检查首、中、尾和末句是否被截断；本页准备了十二秒对照输入，目标配音未执行。
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pyVideoTrans 多角色配音：A/B 台词分配音色
导入 A/B 角色表与已有字幕，在实际 GUI 中为每位说话人绑定预设音色，再做一段短配音。逐句核对角色归属与时长；Windows 整合包和源码 CLI 入口不同，练习包不含伪造的 TTS 成片。
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Qwen Image Edit 多图合成：角色拿商品
使用支持多图的实际管线，把角色图与商品图分别声明职责，先生成一张拿杯候选。检查手与杯子的接触、角色特征和商品比例；多图理解不等于多图生成支持，包内参考不是合成实测。
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Qwen Image Edit 改图片文字：替换营业时间
使用虚构招牌作为输入，给当前编辑模型一个明确指令，只替换营业时间。保存原参数与每轮候选，逐字检查目标文字并对照未编辑区域；本页未运行目标模型，不承诺其它像素不变。
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Qwen Image Layered 图片分层：导出 RGBA 图层
选择正确的 Layered 模型和分层数量，将实际返回逐层保存为 RGBA。到编辑器逐层开关，只移动目标商品层再合成，检查边缘补全；练习材料不是目标模型分层输出。
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RAGFlow 知识图谱教程：核对设备、部件、供应方的类型与关系方向
为 RAGFlow Graph 规定 product、part、supplier 类型和有向关系，实际编译两份原文后逐条检查端点。温度单元只建立一次，part_of 指向设备，supplies 由供应方指向部件。
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RAGFlow PageIndex 教程：把借用手册的规则与例外定位回具体章节
在 RAGFlow 为五页借用手册建立 PageIndex 编译流程，先查看章节树，再问主规则和附录例外。每个回答须定位到实际章节和页码，不能只按相近标题判断资料已命中。
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RAGFlow Excel表格知识库：保留每行SKU与单位，区分零重量和未提供
在 RAGFlow 使用 Table parser 导入八行产品表，先查看每行 chunk 是否保留 SKU 和单位，再按准确 SKU 提问。明确的零重量与未提供重量分开，部分召回片段不用于全表总计。
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screenshot-to-code 截图转 React：版式与移动端
上传清晰的自有截图并选择 React 输出，对照原文、图片和手机布局检查生成页面。官方当前 React 输出约定是单 HTML；包内 React 页面由作者手写，工程化到 Next.js/Vite 属于后续步骤。
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screenshot-to-code 录屏转原型：筛选与展开状态
先录制筛选、展开详情、切换报名三个完整操作，包含每次变化前后状态，再用实际可用的录屏模式生成。对产物重复同样操作并检查空结果；包内交互页是作者参考，未提交工具生成。
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VideoLingo 双语字幕：导出 SRT 与视频
在固定版本 VideoLingo 中导入英文原片，配置翻译渠道和中英语言，先修正源字幕再生成译文。选择双语烧录，分别打开 SRT 与 MP4 检查切点；包内原片和人工字幕是输入，目标模型未运行。
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VideoLingo 术语表：统一品牌名与技术词
先导入带上下文的 SRT 并开启术语校对暂停，修改实际生成的术语文件后恢复翻译。逐次回查 apizt、cache、token 与 SKU 的译法；仅输入 SRT 时输出字幕，不会自动生成原视频。
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VideoLingo 竖屏字幕换行：长度、字体与边距
先在竖屏原片定位商品区域，压缩过长译文而不删事实，再调当前版本的字幕长度、字体和边距。导出后在手机尺寸检查遮挡与缺字；页面材料是待执行输入，不能用编辑器预览代替烧录结果。
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Anki AI 填空卡 CSV 导入：校验 Cloze 字段后预览八张卡片
用原生 Cloze 笔记类型导入 cards.csv，把 Text、Extra 等列映射到正确字段。先校验每行恰好一个 {{c1::术语}}，再在 Anki Browse 逐张预览八张卡的题面和答案。
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AnythingLLM 本地文档自动同步：修改原文件后核对新版标记与同步时间
在 AnythingLLM Desktop 启用 Automatic Document Sync 并 watch 原本上传的本地路径。修改 handbook.md 的版本标记后等实际同步状态，再开新线程查新版内容；移动或替换上传副本不能代替修改被监视原文件。
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AnythingLLM 删除文档教程：区分工作区移除与从资料库彻底删除
把同一虚构手册加入 A、B 两个工作区。先仅从 A 移除，并用各自新线程检查检索范围；再从 My Documents 删除，分别回查文档关联和引用。工作区移除与全局删除是两个操作。
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AnythingLLM 定时日报：手动试跑与计划执行
在支持 Scheduled Jobs 的 AnythingLLM 单用户实例建立只读日报任务，先用 Run Now 检查输出归档，再核对时区和 next run 后观察一次计划执行。测试结束停用临时作业。
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BiRefNet 透明抠图：处理毛绒与薄纱软边
准备毛绒和薄纱原创素材，使用作者 HR-matting 权重导出连续 alpha，并检查真实灰度分布与双底色软边。
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BiRefNet HR 高分辨率抠图：1024 与 2048 输入的细孔对照
固定 BiRefNet_HR 权重，对同一张椅背和灯架图片使用 1024/2048 预处理，按同坐标比较细孔、支架和实际 mask。
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browser-use 上传 CSV 教程：限定文件访问后核对真实上传回执
先启动自己的本地上传表单，再给 browser-use 的 available_file_paths 只列 participants.csv，并限定练习域。实际 Agent 上传后，以服务器 receipt.json 的文件摘要、八个唯一 ID 和行数确认收到的是原文件。
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browser-use 下载文件校验教程：检查日期、表头并拒绝 HTML 错误页
给 browser-use 设置独立下载目录，按任务选择日期后下载报表。对真实文件检查表头、日期范围和数据行，返回 200 的 HTML 错误页也必须被拒绝。 已真实解析原创六行报表并通过 HTML 错误页拒绝测试；未运行 browser-use Agent 或模型下载。
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Crawl4AI 动态网页加载更多教程：从三条卡片采集到九条并按 ID 去重
用 Crawl4AI 的同一 session 访问三条初始卡片，再点击加载更多并等待 DOM 增长。抽取稳定 data-id、标题和时长，按 ID 合并到九条，并用末项 C09 检查采集完整性。
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Crawl4AI 嵌套 JSON 提取教程：保留每个商品的规格归属与缺项
用 Crawl4AI 的商品卡 baseSelector 建立嵌套 schema，通过 nested_list 读取各商品的 options。按商品 ID 验证规格归属，缺价格保存 null，没有规格保存空数组。
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DeepFilterNet 录音降噪：清理风扇声
将练习 WAV 保持为 48kHz 单声道，以固定 DeepFilterNet3 入口降噪，再回听“十二台设备”和弱读字。已知干净轨可用于对齐比较，不能把本页合成加噪的 SNR 改善外推到所有真实录音。
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把想用的模型，接入你的工具与应用
注册后创建 apizt API Key，选择客户端和模型，再生成接入配置。从一次简单请求开始，按实际用量付费。
创建 API Key
在控制台创建令牌，选择需要使用的模型权限。
填写接入配置
按工具要求填写 API Key、接口地址与模型 ID。
发起第一次调用
确认收到有效结果，再到控制台查看用量与费用。