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
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
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
"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
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
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
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
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如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解 ,揭開 ChatGPT、DeepSeek 背後的秘密 ,那一定要認識一下本文的主角 Transformer。當提起 Transformer
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
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
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
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
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背景大家好 ,我是逐日。周末在家裏電腦折騰 ,本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜 ,翻官方文檔的過程中 ,發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口 。試了試 ,連c