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]]>查了 Gemini Pro,才知这是很多 LLM 的通病。在长上下文的情况下，只关注靠后的，前面的内容会降低注意力，导致会出现“失忆”。
调用 DeepSeek API 时，System prompt 放在历史对话记录前面，当历史对话的 Token 数超过 4K,System prompt 就会被忽略，导致结果出现幻觉。
解决方法很简单，在 Dify 的 LLM 节点或 Agent 节点，修改“USER”或“查询”，在用户输入之后添加“提示”让 LLM 严格遵守 System prompt 。
]]>1. https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1qb4zi4/deepseek_introduces_engram_memory_lookup_module/
2. https://www.infoq.cn/article/Iz1JUWqd0FvejBXDKWk3 ]]>
于是自己动手撸了一套方案，并把其中最关键的 Markdown 转微信排版 环节封装成工具开源了。
技术栈：
n8n：作为全流程自动化编排中心。
DeepSeek：负责高质量文本生成。
Gemini (Image Generation)：根据内容自动生成配图作为头图。
自建 API (markdown2wechat)：解析 mdnice 主题并将 MD 转换为适合微信预览的 HTML 格式。
全流程逻辑：
定时触发或 Webhook 触发。
调用 DeepSeek API 生成符合排版规范的 Markdown 。
调用 Gemini 生成文章封面图并自动上传。
通过我的工具接口，将 MD 自动套用 mdnice 主题模板并转换为 HTML 。
推送到草稿箱。
工具开源地址： https://github.com/koala9527/markdown2wechat
欢迎 V 友们拍砖，如果大家有更好的全自动发布 API 思路也欢迎交流。
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