这次用 Codex 读 Typer，最重要的一点是：面对一个新项目，第一步先别急着让它写代码。比较稳妥的做法，是先让 Codex 读目录、找入口、解释核心文件，再沿着一个具体功能追下去，最后通过测试理解项目如何验证行为。 ...

从一段模板说起 <div id="app"> <my-header :title="pageTitle"></my-header> <my-content :posts="posts"></my-content> <my-footer></my-footer> </div> <my-header> ...

该园区引入北京四度科技搭建数字孪生平台。他们没有一开始就做高模渲染，而是先梳理了园区18个系统、2000余个设备的数据接口。从能耗监测到安防摄像头，再到车辆出入系统，所有数据在30秒内完成采集与同步。大屏上，建筑内部的能耗变化、人员流动热力图实时刷新，调度员一眼就能发现异常。 ...

数据是投票平台的核心资产。一次成功的投票活动会产生大量有价值的数据：投票时间分布反映用户活跃规律，候选人票数变化揭示内容吸引力，渠道数据展示传播路径，地域分布描绘用户画像。这些数据不仅服务于即时的活动运营，更为长期的产品优化和商业决策提供支撑。 然而，很多投票平台在数据建设方面投入不足。运营者想要分 ...

前段时间看了贾冰的电影《末路狂花钱》，其被误诊的情节，想起自己几年前被误诊的情况，这还是2015年的事情，到现在已经10年多，光阴很快，都没什么感觉，以前写过那次误诊右下腹痛的文章，这次就写一下以前的全部经历： 从数据库优化到治病(1) 绝境求生 时间是从2013年开始，自己有时右下腹痛，有时一直到 ...

前两天刷知乎的时候，看到一个很有意思的帖子，标题叫：《面试官问：你用 AI 编程半年了，那怎么保证 Claude Code 写出来的代码是对的？》 翻完评论区，我没有找到特别满意的答案，反而越发有感触。 借着这个话题，今天来简单聊聊。 不知道正在看文章的你，还记不记得自己第一次体验 Vibe Cod ...

过去一年，很多开发者都开始使用 AI 辅助开发。 从写接口、补单元测试、生成 SQL，到解释老代码、改前端样式、生成文档，AI 确实能帮开发者节省不少时间。我们内部也做过一些评估，整体效率有提升，但并没有外界宣传中那么夸张。更真实的情况是：AI 在一些明确、局部、重复性强的任务上非常有效；但在复杂业 ...

拆解 Workflow Runtime 如何用代码接管 Agent Loop，让长任务更稳定、可复盘、可复用。 原文链接：AI 小老六 导语 过去一两年，很多人都在想同一个问题：Agent 为什么一到长任务就开始飘？ 单轮问答里，模型很聪明。给它一个目标、几条约束、几个工具，它经常能给出不错的结果。 ...

魔珐星云SDK实战测评：重构数字人交互的底层逻辑 2025年，AI Agent 彻底爆发。从 Cursor 重新定义编程，到通义灵码、Copilot 占据开发者心智，再到大模型（Qwen、DeepSeek、豆包）不断刷新能力边界——整个行业都在追逐一个目标：让机器响应像人一样自然、即时。 在数字人赛 ...

目前正在学习嵌入式应用开发，非科班，非系统学习，半路出家型选手，但是有一定Linux基础，手头正好有一个嵌入式开发设备，硬件资源如下： 主要参数 配置 处理器 单核792MHz Cortex® A7处理器 内存 DDR3 512MB 存储 eMMC 4GB/8GB RS232 1路调试串口 RS48 ...

一个能让后端开发效率翻倍的“自动构建工坊”长什么样？ 先说点掏心窝子的话做后端开发的朋友都知道，每个项目启动时，我们都在重复做同一件事： 建表 → 写实体类 → 写Repository → 写Service → 写Controller → 写Swagger注解 → 写数据库文档 → ... 一套流程 ...

先前我们基于React实现了视图层的适配，以此实现React组件生态的复用，降低了开发成本。接下来我们需要讨论的是，编辑器的操作管理并且支持回溯，通常来说可以称之为Redo/Undo功能，而在协同编辑场景下，本地和远程变更同步的实现会更加复杂。 开源地址: https://github.com/Wi ...

三个月前，我把从各路博客扒来的 Skills 一股脑装进 ~/.claude/skills/，总共 34 个。 效果怎样？说实话，Claude Code 确实变聪明了一些——但也开始变慢，有时候明明只是问个代码问题，它会莫名其妙地触发一堆不相关的 Skill，token 飞速消耗。最夸张的一次，一个 ...

大家好，我是小林。 如果你在准备 2026 的 AI 岗面试，先把这个网站收藏了： 小林面试笔记：https://xiaolinnote.com 专注 AI Agent 开发方向的面试题网站，图解 Agent + RAG + LLM 面试题，让一部分人先跑赢 AI Agent 开发面试。 为什 ...

Spring、MyBatis如何在运行时动态创建对象和调用方法？答案就是Java反射。本文从实际困惑出发，用代码实战讲解反射核心API，揭秘框架底层原理，并分析反射的性能代价与使用建议。 ...

一份现代知识系统的全景地图 PKM、RAG、Wiki、AI 记忆系统，以及如今实用的 AI 辅助工作流，常常被放在一起讨论，仿佛它们解决的是同一个问题。事实并非如此。它们都与知识有关，但运作在不同层面： PKM 帮助人类思考。 Wiki 帮助团队保存共享知识。 RAG 帮助机器检索外部知识。 记忆系 ...

很多人第一次接触AI Agent，会有一种类似"读医学教材"的困惑：单词都认识，但读完不知道在讲什么。 "规划"、"记忆"、"工具调用"、"ReAct框架"……这些词经常一起出现，但彼此的关系说不清楚，看起来像是四套不同系统硬拼在一起。 这篇文章，我想把这四个东西的逻辑关系说透。它们不是并列的，更不 ...

Modbus Studio (免费的Modbus主从机软件) 1. 软件用途 Modbus Studio 是一个用于 Modbus RTU / Modbus TCP 调试的桌面工具，主要用于： 作为 Client 连接真实设备并读取、写入点位。 作为 Server 模拟从站，供其他主站软件或设备读取 ...

线程池这个问题，平时写业务时好像没什么存在感，很多代码里随手就是一个： ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10); 看起来也能跑，任务也能异步执行，线上一开始也不一定会出问题。 但如果面试官问一句：你们项目里的线程池是怎么 ...

当工具在执行过程借助注入对话历史的消息来描述当前的情况，以辅助LLM后续能够更加精准的推理，这是非常有价值的。比如工具在执行过程中发现验证的风控风险，可以注入一条`Assistant`消息模拟LLM的回复来提示用户风险的存在。 ...