登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
暂无图片
为遵守国家网络实名制规定,未绑定将限制内容发布与互动
近期,诸多科研与知识工作者在处理长线项目时遭遇了“上下文知识断层”的异常现象。2026年8月25日,Anthropic 正式将 Claude chat 与 Claude Cowork 的记忆系统合并为统一的 Topic Memory(跨会话记忆),实现了从“会话结束后汇总”到“对话中实时更新”的无缝衔接,且默认覆盖 Free / Pro / Max 全计划。
本文写了vs code的配置以及如何使用vs code结合claude code使用,其实可以直接使用cc switch一键替换模型,可自行研究,不难,插件模式和终端模式
<think>我们只需要根据用户要求生成一个≤150字的摘要,反映文章核心内容。注意摘要要简洁,涵盖问题、解决方法和关键要点。</think>Windows环境下Codex CLI排障:错误源于残留MCP配置与PowerShell执行策略拦截codex.ps1。通过清理MCP、重命名ps1启动器改用codex.cmd,不修改执行策略即可恢复。需区分远程工具、命令解析及策略三
判断力——能判断 AI 输出对不对、需求该不该做、架构怎么选实战案例——能讲清楚你用 AI 解决了什么具体问题、结果如何结构化思维——能把模糊需求拆解成清晰的 AI 指令不可替代性——AI 是放大器,你才是那个对结果负责的人AI 不会取代你,但会用 AI 的人会取代你。而天天 AI Coding 的你,要做的不是「会用」,而是「用得比别人好」。祝你面试顺利。
核心观点:这是协作范式的突破,不是模型智能的突破。真正的产品不是那个 358 年的定理,而是一条能把「十年人力验算」压成「十一天机器验算」的流水线。我判断,自动形式化不可逆,但「谁来审计机器生成的证明」会成为下一个硬问题。:[A] 官方/一手 [B] 2+可靠来源 [C] 单一来源 [D] 个人判断。
而 Claude Code、Codex 这类终端 Agent 的崛起,则让 AI 开始自己读代码、跑测试、改文件、提交——人只在关键节点说"对"或"不对"。:导入项目后自动识别可运行入口,覆盖 Spring Boot、Java、Maven、Gradle、npm、Cargo、Go、Python、Make、Docker Compose、Procfile 和 Shell。:双击 Shift 打开全局搜索
装进 Cursor、Claude Code、Codex CLI 或 OpenCode 里,让 AI 联网读需求、看代码,再接收管后续的结构保存、检查、渲染和交付。但它的校验器检查的是格式、几何和已写入的关系,代码分析有没有漏掉组件或调用链,它无法证明——涉及真实项目时,仍需要熟悉系统的人做最终确认。装好后不用记参数,直接在 Agent 对话里描述想要的图,比如"使用 Archify 画出一张高层运
在长周期软件工程测试 DeepSWE v1.1 上,按谷歌公布的口径,3.8 Flash 拿到 73.7%,接近 Claude Opus 5 的 74.0%,高于 GPT-5.6 Sol 的 72.7%。普通版 3.8 Flash 定位是面向编程和智能体的主力工作模型,支持文本、图片、音频、视频、PDF 输入,上下文约 100 万 token,单次最多输出约 6.5 万 token,带代码执行、函
—指围绕"模型该看到什么"做的系统性设计,是 Harness 工程里最核心的一块,Fowler 那篇文章的原文观点是:上下文工程就是把 guides 和 sensors 交付到 Agent 面前的手段[1]。它标准化的是 Harness 里"工具层"的接口,是 Harness 的一个零件,不是 Harness 本身。Claude Code、Codex、开源的 opencode,内核都是这个循环的工
当工程、产品、设计在 AI 面前熔合成一种新角色,团队里真正存在的是什么角色?Claude Code 之父 Boris Cherny 给出的答案是五种工作原型:原型者、建造者、清扫者、增长者与守护者。本文从他的观察出发,聊聊 AI 原生团队中职称压缩及分工形态的重排现象。