見危致命網

"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

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

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

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

推文在下麵實驗中 ，我們需要將 風雅一號板-七彩觸控擴展板插入到 風雅一號板-通用兼容擴展板上：在以下例程中，我們通過 Signal 類控製兩個不同電路連接的 LED 燈
，其中 GP17連接的 LED

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

在2025年歲末臨近之際，園子又添驚喜 ，迎來一家新的讚助商——艾思科藍。非常感謝艾思科藍的讚助 ！以下是艾思科藍的介紹：艾思科藍(AiScholar)，立足科研領域的連接者，致力於探索“人工智能+科研學

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

1. 概述過去五年，開發者與 AI 的關係被「Tab 鍵」定義
：模型猜下一行，人決定接不接受。GitHub Copilot 把這件事做到了極致 ，也把很多人鎖在一個錯誤心智模型裏——以為 AI 寫代碼的

電腦連接樹莓派 Pico通過 USB 連接我們可以利用多個遠程控製終端通過 USB 線和樹莓派 Pico 進行連接通信 ，常見的遠程控製終端包括 MobaXterm 、Putty、mpremote、Xsh

1. 概述過去五年，開發者與 AI 的關係被「Tab 鍵」定義：模型猜下一行
，人決定接不接受。GitHub Copilot 把這件事做到了極致
，也把很多人鎖在一個錯誤心智模型裏——以為 AI 寫代碼的

入職多年 ，麵對生產環境 ，盡管都是小心翼翼 ，慎之又慎 ，還是難免捅出簍子 
。輕則滿頭大汗，麵紅耳赤  。重則係統停擺，損失資金
。每一個生產事故的背後
，都是寶貴的經驗和教訓
，都是項目成員的血淚史 。為了更好地防範和

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

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