本文介绍如何用 Docker 搭建 pgEdge AI DBA Workbench 全本地化技术栈，共七个容器：Postgres、负载生成器、llama.cpp 模型服务、工作台服务器、采集器、告警器和客户端。使用 Qwen3.8-27B 推理模型与 nomic-embed-text 嵌入模型，通过 OpenAI 兼容接口调用，无需外部 AI 服务，适合气隙或敏感环境，可低成本实现 Postgres 智能监控与诊断。

Anthropic将Workbench替换为更精简的Playground，移除保存提示、版本历史等功能，转向无状态设计。作者对比测试了Anthropic与OpenAI的Playground，发现Anthropic在导出代码可直接运行、错误提示清晰方面更优，而OpenAI导出包含冗余对话且难以找到关键设置。结论：Anthropic的Playground虽精简但实用，非敷衍之作。

本文介绍了如何使用MySQL Workbench管理Amazon RDS数据库。用户需通过SSH连接到EC2实例，然后连接RDS，步骤包括创建服务器实例、填写公共DNS和验证连接参数。这种方法简化了数据库管理流程，节省了时间。

人工智能加速靶点发现和药物设计，结合基因组数据推动生命科学变革。基础模型提高药物研发效率，但需解决数据安全和技术复杂性问题。Genesis Workbench为生物AI/ML提供开发蓝图，简化科学家使用复杂模型的流程。

DXC Technology推出DXC AI Workbench，旨在帮助企业整合生成式人工智能。基础设施公司Ferrovial已通过该平台使用30多个智能体，提升运营效率和安全性，优化现场运营并分析竞争态势。

使用Docker安装MySQL服务器，启动容器并查看日志获取根密码。更新根密码并创建新用户，授予其所有权限。使用Workbench连接数据库。

NVIDIA AI Workbench是一个免费工具，通过帮助用户构建自己的项目和定制模型来简化AI开发。它简化了设置过程，与协作工具集成，并确保在不同环境中保持一致性。该工具还提供示例项目，如混合RAG项目，允许用户使用自己的文档运行自定义的RAG Web应用程序。AI Workbench还支持微调和模型量化以进行定制和优化。它可以在各种系统上运行，从本地工作站到云服务器。

作者在一本比较Oracle和MySQL SQL语法的旧书中找到了一张插图，用来解释MySQL Workbench在MySQL数据库中的位置。他希望这张图能帮助读者更好地理解。同时，他也希望有其他有趣的插图可以分享。