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同事小李用 AI 半小時拚完周報，會議室裏老板隻問了一句 ：「第三段數據從哪來的？錯了你負責嗎 ？」小李愣住——他隻點了發送 ，從沒點開過鏈接 。這不是 AI 不行，是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件
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
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
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
.NET 數組的上限這些年經常看到有人抱怨 .NET 數組的最大長度 。在 .NET 裏，數組 、集合 、Span 以及很多相關 API 都是圍繞 32 位長度和索引設計的 。GitHub 上曾經有一個很長的
同事小李用 AI 半小時拚完周報 ，會議室裏老板隻問了一句：「第三段數據從哪來的 ？錯了你負責嗎 ？」小李愣住——他隻點了發送 ，從沒點開過鏈接 。這不是 AI 不行 ，是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件
在數學建模比賽中 ，優化模型是最常見的數學模型 。引言在實際問題中 ，優化模型是在一組約束條件下 ，使得具體目標的評判標準達到最優 ：例如公司經理要根據生產成本和市場需求確定產品價格 ，使所獲利潤最高；調度人員要
"測試隻能證明 bug 的存在 ，卻永遠無法證明 bug 的缺席。"—— Edsger Dijkstra寫在前麵最近讀到一篇基於 OCaml 之父 Xavier Leroy 深度訪談的文章 ，標題叫《編程
為什麽說 IO 操作異步才有意義 ，CPU 密集操作異步沒有太大意義背景與問題在後端開發中 ，我們經常討論異步編程模型 ，尤其是在 Node.js、Netty 等技術棧中 。一個普遍的共識是 ：異步對於 IO
背景：有監控node節點pod的CPU等資源 ，實現自動擴縮容的需要下 ，需要安裝metrics-serverk8s版本：1.30.14kubadm安裝） 對應metrics-server版本 ：0.8x本
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
當業務係統沒有API、命令行接口或可直接集成的數據通道時 ，桌麵自動化往往是打通業務流程的最後一公裏 。pywinauto庫通過Win32 API與Microsoft UI AutomationUIA）訪
基於NetCorePal Cloud Framework的DDD架構管理係統實踐前段時間在做一個管理係統的項目 ，想嚐試一下DDD架構在實際項目中的應用 。經過一番調研 ，最終選擇了NetCorePal C
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
在AI代碼生成工具大行其道的今天 ，一個大膽的論斷正在開發者社區流傳 ：有一個WEB框架，其開發效率可以超越AI 。這聽起來像是天方夜譚，但PasteApeart即升級版PasteForm）正將這一設想變為
