CTF knowledge retrieval RAG
为CTF智能体构建三模态知识引擎
我们如何构建Librarian背后的CTF知识检索系统:用于精确payload的SQLite、用于方法论的ChromaDB,以及用于本地工具的JSON索引——通过单一网关统一,带有自动回退和跨类型增强。
阅读 →构建 Claw-Stack 的笔记——AI智能体架构、记忆系统、多智能体协调,以及那些出了问题的事情。
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阅读 →在 Mac mini 上全天候运行 OpenClaw 的 iMessage 通道,暴露了三个可靠性问题——FSEvents 合并、附件路径沙箱限制、以及 TCC 权限被静默重置。以下是问题根因与修复方式。
阅读 →我们如何构建Claw-Stack记忆系统:作为session启动索引的MEMORY.md、按主题划分的Markdown文件、SQLite FTS5 + QMD向量搜索,以及关于MEMORY.md膨胀的惨痛教训。
阅读 →Claw-Stack Trinity架构在BearcatCTF 2026的全程复盘——什么成功了,什么失败了,以及AI智能体在哪里遇到了天花板。
阅读 →OpenClaw是一个轻量执行引擎。LangChain是一个厚重框架。这种区别为什么重要,以及为什么我们选择了前者。
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