<i id='65C6A68686'><strike id='65C6A68686'><tt id='65C6A68686'><pre id='65C6A68686'></pre></tt></strike></i>
最近在做 Code Review 的時候 ，我發現團隊裏越來越多的年輕工程師 ，開始頻繁提交一些看起來極其規整、甚至連注釋都寫得完美無缺 ，但稍微往深了一看 ，業務邏輯根本跑不通的代碼 。問他們怎麽寫的 ，答案出
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
導讀2026 年 8 月 27 日，Anthropic 開放 MHSModel Hardware Standard ，模型硬件標準）研究預覽版 。消息很快被壓縮成一句話 ：「Claude 長出雙手 ，AI 走
"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
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
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
北航的工作 Mem2Evolve發表於 ACL 2026 ，提出了一種全新的智能體自我進化範式，把"能力擴展"與"經驗蒸餾"兩個過程耦合起來 ，實現更穩定、更高效的智能體持續進化背景LLM 智能體在各類應
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
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
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
近期工作安排包括自動化測試 、自動化運維 、自動化運營和安全等一些工作 。自己做產品 、自己做設計 、自己做開發 、自己驗收上線還是挺爽滴 。這其中工作簡單的就是自動化運維。但我今天真正要講的不是做了什麽 ，或者用了
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
導讀2026 年 8 月 27 日 ，Anthropic 開放 MHSModel Hardware Standard ，模型硬件標準）研究預覽版。消息很快被壓縮成一句話 ：「Claude 長出雙手 ，AI 走
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
