本文更新于 2026-09-15。早期版本只覆盖 6 个模型、6 个科目，如今项目已演进为 70+ 模型、7 科目的持续测评，本文改为从整体介绍项目本身：考什么、怎么考、怎么判分，不再针对某个具体模型展开。

现在的模型榜单很多，但站在中文语境下看逻辑、知识和综合能力，没有什么比高考更合适：题目公开、难度稳定、有标准答案，还自带文理分科。

我做的 llm-gaokao（大模型高考成绩榜），就是让大模型去做一整套高考卷：从抽题、答题、阅卷到榜单，全流程自动化，可重复、可追溯。在线榜单见 https://wycode.cn/gaokao。

在日常开发和数据分析中，我们经常需要从数据库中提取关键信息并将其可视化。虽然有很多优秀的 BI 工具（如 Metabase, Superset 等），但它们对于个人开发者或小型项目来说，往往存在以下问题：

1. 学习成本高：需要学习复杂的 SQL 编写和报表配置流程。
2. 部署繁琐：通常需要配套复杂的后端服务和权限管理系统。
3. 响应不够直观：从数据到图表的转化过程不够"智能"，依然需要大量手动调整。

为了解决这些痛点，我开发了 AI-Powered Data Visualizer。它的目标非常明确：让数据可视化变得像聊天一样简单。

• AI 智能驱动：通过自然语言对话，自动生成 SQL 并转化为可视化图表。
• 全栈 Next.js 架构：极致的响应速度和现代化的 UI 体验。

同时，这也是一个非常好的 Next.js + AI 全栈开发实践项目。

OpenClaw (龙虾) 是一个强大的个人 AI 助手，它可以连接各种消息平台并执行工具。本文介绍如何通过 Docker Compose 安全地部署 OpenClaw，并解析其中的关键配置。

在日常开发和运维中，我们经常需要查看服务器上的 SQLite 数据库文件。虽然有很多优秀的 SQLite 管理工具（如 DBeaver, SQLite Browser 等），但它们大多是桌面端软件，无法直接在浏览器中运行。而现有的 Web 版 SQLite 管理工具，往往存在以下问题：

1. 体积过大：动辄几百兆的 Docker 镜像，对于小型的 VPS 或者边缘设备来说，显得过于臃肿。
2. 内存占用高：一些基于 Python 或 Node.js 的解决方案，运行时内存占用较高。
3. 部署复杂：依赖繁多，配置麻烦。

为了解决这些痛点，我开发了 Rust SQLite WebUI。它的目标非常明确：极致轻量 ， 高性能 并且 支持AI 。

• Docker 镜像大小：仅约 10MB。
• 运行时内存占用：仅约 1MB。
• 支持 AI 智能助手：自然语言转 SQL、SQL 纠错，兼容 OpenAI 及 DeepSeek 协议。

同时，这也是一个非常好的 Rust (Axum) + Solid.js (Vite 7 + Tailwind 4) 全栈开发实践项目。

项目已开源在 GitHub: https://github.com/wangyucode/rust-sqlite-webui

在人生的旅途中，也许有人与你同行，也许没有。有旅伴也许是幸运的，也可能不幸。有时候，旅伴确实能为我们的人生增光添彩。不过到头来，终究是孤身一人。只要做好这样的思想准备，便不难做出选择了。

《始于极限》是上野千鹤子和铃木凉美在新冠疫情，历时一年，十二次通信，由书信整理的一本关于恋爱与性、婚姻、男人、工作、独立、自由等，围绕 12 大主题聊透女性内心深处的愤怒与困境的书。

本文摘抄了《始于极限》一些原文：