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刚刚,Cursor宣布上线一个全新的代码托管平台——Origin,并开启早期Beta测试,即日起向所有付费方案用户推送。这是Cursor第一次把「代码存放在哪里」纳入自己的产品边界。此前,Cursor主要负责写代码、改代码和调用AI Agent,项目仓库、Pull Request 以及团队协作流程,大多仍然发生在 GitHub 上。现在,Cursor开始自己提供代码仓库,让开发者可以直接在Curs
根指令文件。agent 每次开工会先读这个文件。它定义了工作规则:写代码前要做什么、工作过程中怎么守规矩、收尾时要检查什么。用AGENTS.md给 Codex 或其他 agent。用CLAUDE.md给 Claude Code——内容一样,格式按 Claude 的指令风格来的。
8月17日,AI 编程工具 Cursor 正式向付费用户开放自研代码托管服务 Origin 的早期测试版(据报道)。Cursor 从"AI 编辑器"跨进"代码仓库"这一步,被不少人解读为对 GitHub 的一次试探——尤其凑巧的是,发布当天 GitHub 恰好遭遇了约 6 小时 40 分钟的大范围故障。
Cursor 不再满足于只做一个 AI 代码编辑器。这一次,它把手伸向了 GitHub 最核心的领域——代码托管。Cursor 推出的这个新平台,叫做 **Origin**。
本文探讨了如何将Karpathy的/raw笔记法落地实践,并介绍知芽(Notebook Skill)如何将这套方法转化为可操作的知识管理流程。Karpathy笔记法基于raw/(原始资料)、wiki/(编译知识)和CLAUDE.md(规则约束)的结构,强调“编译而非检索”的知识管理理念。知芽通过映射原始文件结构为知识库、可信执行层和健康检查等模块,解决了手动维护终端、git和Lint的门槛问题。文
AGENTS.md是Codex的指令配置文件,通过层级机制实现全局与项目级规范的统一管理。全局配置存放于~/.codex/AGENTS.md,项目级配置通过仓库根目录或子目录的AGENTS.md/AGENTS.override.md实现覆写,加载顺序遵循"就近优先"原则。配置支持自定义文件名、调整合并大小上限,并通过CODEX_HOME切换配置目录。验证时可用codex命令检查
本文探讨了在Codex中实现分页接口时常见的OFFSET分页性能问题及数据漂移现象。当数据量增长至数十万级别后,OFFSET分页会面临深分页变慢、重复/遗漏数据等问题。文章提出应改用Cursor分页方案,通过游标定位替代跳过记录,并使用"时间+ID"复合游标保证排序稳定性。同时强调索引优化、服务端游标编解码、条件变更时的游标重置等关键点。指出Cursor分页特别适合动态增长的数
本文是《Claude Code 实战》系列第 3 篇。第 2 篇建立了"喂上下文 → 定目标 → 执行 → 审查"的核心工作流,结尾留了一句——“要让它改得准,关键一步是让它先想清楚”。本篇把这一步讲透。
本文摘要: 基于随机森林算法的汽车销量分析系统研究 随着汽车市场竞争加剧,传统销量分析方法难以应对复杂多变的市场环境。本研究提出基于随机森林算法的汽车销量智能分析系统,利用其集成学习优势处理多维非线性数据。系统采用Java+SpringBoot+MySQL技术栈开发,实现了销量预测、特征重要性分析等功能界面。测试结果表明,系统能有效整合宏观经济指标、市场因素等多维数据,提供精准销量预测和关键因素分
本文介绍了如何使用Terraform全生命周期管理Elastic异常检测(AD)作业,包括作业配置、数据馈送和环境晋升。通过模块化设计,将AD作业、数据馈送和运行状态分离管理,实现配置变更与运维操作解耦。文章详细说明了Terraform代码结构、资源依赖关系,以及如何通过变量修改实现环境晋升,并提供了GitHub示例代码。关键优势包括:版本控制、审查流程、自动化部署和销毁,以及将现有作业导入Ter
然而,几乎每个企业内部有许多业务机密与相关数据,这种做法不但可能造成商业机密被这些公司获取,更有可能让 LLM 学会各个行业的工作流,这会进一步加剧社会大众对 AI 取代人类的焦虑。这些公司用获得的 LLM 训练优势(请注意,这其中只存在非常少量算法方面的优势,而且这种优势通常只有 6-8 个月的迭代周期)反复加强投资界共识,形成盈利闭环,这是一种典型的投资泡沫操作。企业,都在教这个模型怎么取代自
五篇走完了一条完整链路:从**总体架构**(第 01 篇),到 **Gateway 原理与搭建**(第 02 篇)、**Predicate/Filter 实战**(第 03 篇)、**多接口统一收口路由**(第 04 篇),最后到 **Nacos 配置治理与集群**(本篇)。这样既保证了准实时,又把服务端压力降到极低。|---- 拉取最新配置 ---------------------------
先把这篇文章的目标说清楚:看完之后,你应该能判断这件事值不值得做,以及从哪里动手。很多 SRE 转型做 AIOps 时,习惯把旧版 Shell 脚本直接扔给大模型重写,结果上线即崩。本文复盘一次从自动化脚本转向 Agent 的实际过程,重点拆解日志预处理、告警归因的边界、执行权限隔离以及回滚兜底策略。不讲概念,只讲生产环境里真正能跑通的工程取舍。Demo 阶段最舒服,跑在本地容器里,权限随便开,随
md老是下载失败,换成codex下载后粘贴到plush里面。配置文件:elasticsearch.yml。查看是否安装成功,先启动一个再查。下载IK在bin下面。
以下为本文档的中文说明该技能用于实现Claude Code插件的用户可配置设置,使用.claude/plugin-name.local.md模式来存储插件特定的配置信息。主要功能是允许插件在项目目录中存储用户可配置的设置和状态,使用YAML前置元数据作为结构化配置内容。使用场景包括:当用户询问"插件设置"、“存储插件配置”、“用户可配置插件”、".local.md文件"等概念时;需要为每个项目单独
父文章。
Logstash使用grok解析IIS日志1. 安装配置安装Logstash前请确认Elasticsearch已经安装正确,参见RedHat6.4安装Elasticsearch5.2.0。下载链接为:logstash-5.2.0.rpm。下载完成后,rpm -i logstash-5.2.0.rpm即可安装。Logstash默认的配置文件位置为./config和/etc/log
参考资料https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/99702199需求最近在做日志收集到es时遇到些问题。我不想用logstash做日志的切分,毕竟很大,想用FileBeat直接推数据到es中。这就涉及到一个问题,这步切分数据在哪做。这个可以使用es的ingest node来做。解决ingest nodees在5.0X以后推出了ingest
Timeout executing grok问题排查使用logstash的时候发现会有这个报错,导致logstash不稳定,input端是kafka,就会导致kafka的反复rebalance,一开始排查思路有问题,而且网上的资料可能都是其中的一个原因,所以导致我的排查思路偏了。1. 问题背景我有一组logstash 从kafka中消费日志数据,解析后丢到ES当中,提供一些日志的检索能力。大概的配
Grok Debug ELK 在线调试grok工具千辛万苦找到的groktiao调试工具:http://120.203.18.89:6969/130/grok-debug-elk-%e5%9c%a8%e7%ba%bf%e8%b0%83%e8%af%95grok%e5%b7%a5%e5%85%b7/
若无对应日志格式的内置模块,也无法修改应用日志格式,可手动配置日志输入,9.x版本推荐使用filestream输入类型(替代旧版log输入,具备更好的性能与稳定性)。
git 这东西,单独看每个命令都不难,难的是组合起来、在真实场景下不犯晕。我学git的过程就是不断踩坑——覆盖过同事代码,亲手删过自己代码,还曾经因为分支切错把一个半成品合到了生产环境。但现在我养成了几个习惯:git pullgit push开新功能必切分支reset 之前先想三秒钟如果你记不住命令,VSCode 的图形界面真的够用。从clone到push到merge,你都可以用鼠标完成。等你熟了
Elasticsearch 支持多种数据类型,用于处理和存储不同格式的文档数据。主要的数据类型分为三大类:核心数据类型、复杂数据类型和特殊数据类型。
使用docker安装了elasticsearch镜像,并运行了容器,但是在登录时出现默认输入用户名和密码的提示框,但是在运行容器时没有通过参数设置。
Elasticsearch SSL证书配置修复方案 摘要:本文提供了Elasticsearch单机版的SSL证书修复方案,包含YML配置文件模板和自动化脚本。配置文件中启用了xpack安全模块,设置了传输层和HTTP层的SSL证书路径(PKCS12格式密钥库和JKS格式信任库)。配套的bash脚本可实现证书体系自动化重建,主要功能包括:环境验证(OpenSSL版本和Java版本检测)、证书生成(C
springboot2.7 elasticsearch