一切的起點是一頓臭罵上個月,我被領導叫進辦公室罵了整整二十分鍾 。起因是這樣的——我們部門負責維護一套內部知識庫係統,裏麵沉澱了公司近五年的技術文檔、故障處理手冊、還有各種規範流程 。問題是 ,這玩意兒除了
AI 範式越遷 :使用 XXL-BOOT SKILL 實現一句話直生業務從「一行 SQL 生成代碼」到「一句需求直生業務」——業務開發正式進入 AI 範式新時代 。隨著大模型編程助手的成熟 ,業務交付範式正
大家好 ,我是Java烘焙師 。最近利用業餘時間,完成了博客建站+RAG知識庫的搭建,分享一下過程中遇到的選型問題 、實現步驟。搭建博客站點和RAG知識庫的初衷,是因為日積月累寫了幾十篇技術文章,希望有一個
讓 Codex 少走彎路 :一份全局 AGENTS.md 的取舍Codex GPT-5.6、Claude Fable 這一代模型變強後,我反而開始刪 Prompt。以前總怕 AI 理解錯。恨不得把“先看
openclaw就目前對我來說,感覺幫助不是很大 ,這隻是AI智能未來路上的一個小步驟 。當我讓ai生成內容時 ,網頁上一行一行的跳動,我離開電腦,孩子盯著那跳動的頁麵,感覺到無限的好奇。回想到自己小時候的
訂單含金量在下降 ,訂單研發的含金量在上升。01產品體係中 ,訂單管理作為交易鏈路上最核心的模塊,其流程的難度和複雜度都比較高 ,尤其是在經典的電商業務中,訂單幾乎和係統中所有核心的模塊都有交互 ,在訂單設計
在把大模型接入日常工作流之後 ,筆者很快遇到了一個新問題:模型到底被用了多少次 ?每天的高峰時段是什麽時候?周末是不是真的沒人調用 ?如果對這些數據一無所知 ,就談不上優化成本、排查異常,更談不上為後續擴容做
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這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇。我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的,於是花了很長時間去拆這個東西——手機為什麽換了發型還能認出你 ,ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽,AI 為
如果你所在的團隊是 .NET 技術棧,又想把大模型推理收進自己的進程裏,這篇文章值得你花五分鍾。8 月 26 日 ,智譜 GLM-5.3-FlashMIT 許可,首日開源)和阿裏 Qwen3.8-Fla
一台人形機器人裏跑著五層軟件 ,頻率從 10Hz 到 20kHz,差三個數量級 。這個頻率斷層把每層軟件的地盤劃死了,也把集成商的邊界劃死了 :五層裏集成商能碰的隻有中間件那一層 ,你的代碼活在它之上,值錢的
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傳統 async/await.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型,這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼,從而簡化了異步編程的複雜性。async/await 機製本質上是