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注：本文是親身經曆企業級的 Vibe coding 項目後的經驗總結，有趣的是在寫這篇文章過程中 ，查到一個很好玩的資料 ，就是 Vibe Coding 這個詞的發明者 Andrej KarpathyOp
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
