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随着AI编程Agent能力的提升,开发者关注点已从单纯修复Bug转向更关键的问题:如何信任AI的修改。文章指出,真正的挑战在于AI修改后的可追溯性——开发者需要清楚看到改动了哪些文件、具体代码行、决策依据等,就像人工代码审查一样。作者认为,差异对比(Diff)将成为比聊天框更重要的AI编程界面,执行过程回放功能也至关重要。不同于早期对"全自动"的追求,现在更看重AI能否提供足够的审查依据,让开发者
/ 1. 写入文件工具return `✅ 文件 ${path} 写入成功`;},description: "将内容写入指定路径的文件",path: z.string().describe("文件路径"),content: z.string().describe("要写入的内容")})// 2. 读取文件工具},description: "读取指定路径的文件内容",path: z.string().
这篇文章探讨了AI在真实Java项目中修复BUG的实际表现,指出AI编程能力的核心差异不在于代码生成速度,而在于工程判断能力。作者通过测试发现,优秀的AI工具不仅能按报告修复BUG,还能主动扩大问题搜索范围,从单个问题反推BUG类型,覆盖更多潜在风险点。文章特别举例说明了AI如何识别Spring事务注解在实际调用链中的失效风险,并选择更合适的TransactionTemplate解决方案。作者强调
文章摘要: 本文介绍如何利用AI高效修复代码Bug,强调提交完整信息(报错、代码、环境)的重要性。通过真实案例(如KeyError、依赖冲突、编码问题)展示AI修复思路,建议多轮排查时让AI显式思考过程。提醒修复后需回归测试避免引入新Bug,并预告下篇将探讨AI辅助编写测试。附实操作业:故意制造Bug并按模板让AI修复,记录过程。核心原则:信息越完整,AI定位越快。
摘要:作者发现Claude Code插件在处理第三方API的长响应时出现严重延迟。通过分析发现,问题根源在于插件逐token处理事件导致渲染队列积压,阻塞了控制消息。虽然会话逻辑已结束,但通知系统和界面显示存在时间差。最终通过中间件合并事件流解决了性能瓶颈。文章揭示了流式处理中颗粒度与性能的平衡问题。(149字)
最新办法无需回退以及代码操作:Vscode的Codex扩展出现Codex could not start,The extension couldn‘t load its resources问题的解决方法
本文针对开发中常见的日志混乱问题,提出结构化日志管理的解决方案。通过分析console.log滥用的弊端,指出线上日志应具备可搜索、可关联、可解释的特性。文章详细介绍了21条日志优化原则,包括使用TraceID串联请求、结构化日志格式、统一事件命名规范、合理分级日志、错误信息完整记录、敏感数据脱敏等核心方法,并提供了标准日志结构示例。这些实践能有效解决多请求日志混淆、调用链断裂、敏感信息泄露等问题
这篇文章反思了程序员职业在AI时代的变革。作者通过亲身使用AI编程的经验指出,AI已显著降低了编码错误率,使得雇佣普通程序员从成本效益上不再划算。文章提到,不同价位的AI模型能灵活应对各类问题,大幅缩短项目周期。作者对计算机专业前景表示悲观,这个行业已经不需要那么多的人,就业将会很难,并预测未来程序员数量将锐减至当前的1/2。全文折射出技术变革对传统编程岗位的颠覆性影响。
有号速蹬,这次无限流错过不知道要什么时候才能有了。
这个 bug 还有一个有趣的点: 在 Cursor 等基于 VS Code 的编辑器中,同样的操作在新版终端实现下会触发崩溃,但启用“Legacy Terminal Tool”(旧版终端)后问题消失。,以支持更好的性能、更丰富的交互和更强大的扩展能力。十年前,我们甚至不会想到把终端拖拽到编辑器区域——那会儿终端还只是一个固定的底部窗口。想象一下,你正在 IDE 中专注地调试代码,想把终端窗口从底部
Gemini认证工具是一款面向现代安全需求的身份验证解决方案,通过多因素认证、生物识别和行为分析等技术提升安全性。采用模块化设计,整合区块链和AI算法实现动态风险策略调整,同时优化用户体验。开发过程中重点解决加密算法实现、性能优化等技术难点,并通过模拟攻击测试验证防御能力。支持灵活部署方案,配备完善的监控运维体系。未来将探索与IoT、元宇宙的融合,持续强化隐私保护和合规性能力。
等到最后发现原来是 testbench 的事,设计代码已经被改得面目全非,原本验证过的逻辑被破坏了,新的 bug 反而引进来了。按照工程师指定的排查逻辑,让大模型逐步分析,列出可能的问题点,并明确标注哪些结论有依据、哪些是推测、哪些需要补充信息。一个模块的时序改了,综合结果变了,后端约束可能就不再成立。但一旦涉及跨模块调试、时序收敛问题、或者任何"这个信号为什么不对"的问题,在没有完整上下文之前,
摘要:本文针对测试从业者转型机器学习测试岗位的需求,系统梳理了面试准备策略。首先解析了企业对机器学习测试人才的核心要求(基础认知、测试思维、工程能力),然后从机器学习知识(算法原理、数据处理、模型评估)、AI测试思维(与传统测试差异、针对性策略)、工程实践(工具使用、项目展示、问题排查)三个维度提供具体指导,最后给出面试应答技巧与持续学习建议,助力测试人员成功转型AI测试领域。(149字)
《从失业到创业:一位测试工程师的AI转型之路》讲述了一位资深测试工程师在行业寒冬中被裁员后,通过拥抱AI技术实现职业重生的故事。面对AI对传统测试岗位的冲击,主人公从零开始学习AI知识,开发出能高效生成测试用例的AI工具"测智通"。经过团队协作和产品迭代,该工具最终获得市场认可,帮助众多测试从业者提升效率。文章揭示了AI时代职业转型的必要性,强调测试工程师应主动掌握AI技能,将
摘要:本文探讨了将模糊测试应用于大语言模型质量保障的创新实践。研究发现传统测试方法难以应对大模型输出的不确定性,团队通过改造模糊测试框架,构建语义化提示生成引擎和自动化评估系统,在3类基座模型和7款应用中发现了20种新型漏洞。这些漏洞表现为代码执行风险、上下文劫持、越狱攻击变种和资源滥用等模式,揭示了模型在推理和生成环节的系统性脆弱点。研究建议建立分层评估体系、持续演化的测试用例库,并将安全测试嵌
上周帮一个做独立项目的朋友看代码。他用Claude Code + Cursor,三天做了一个完整的React管理后台——能登录,能CRUD,能导出Excel,页面UI还不错。他说:“你帮我看看,准备上线了。我打开项目,npm start跑起来,页面确实能用。然后我打开代码——看了十分钟,告诉他:“这不是个例。Vibe Coding现在最大的问题不是"写不出来",而是。FT最近有篇报道标题就是"Wh
Scaling Law被曝存在致命bug,给所有从事大模型训练的开发者上了一堂深刻的技术课。如何正确理解和应用Scaling Law?如何避免重蹈OpenAI的覆辙?本文将通过具体的代码示例和实操建议,手把手教你避开Scaling Law的三大陷阱。同时,在模型调优的过程中,企业级大模型聚合平台如**微元算力(weytoken)**通过统一API接入层,为开发者提供了快速测试不同模型scaling
OpenAI的Scaling Law被曝存在致命bug,全球AI行业在"堆参数"路线上白白烧掉了海量算力。这个教训对企业实战意味着什么?如何在多模型并行的环境中避免类似的算力错配?企业级大模型聚合平台的实践中,**微元算力(weytoken)**通过多模型API管理和统一API接入,为企业提供了一条从"虚胖"走向"精瘦"的务实路径。
AI日报|7月12日行业关键动态摘要 Meta因伦理争议紧急下线Instagram的AI生图功能,凸显技术发展与隐私保护的冲突;OpenAI的GPT-5.6曝出重大安全漏洞,引发对AI本地化应用的权限管理反思。中国AI领域迎来突破:清华与腾讯联合提出降低大模型训练成本的GPS方法,中科曙光建成全国产十万卡AI超集群,阿里达摩院发布超导材料发现AI智能体。资本层面,快手旗下可灵AI获30亿美元融资,
我是大二生(开学就大三了),前阵子期末周太忙一直没写文章,近日考完试终于能休息会了,在此记录自己的一些思考。
做行政HR的都懂那种累。两百份简历,每份认真看按三分钟算,就是十个小时,还不算中间走神、上厕所、被电话打断。可你不敢快——漏掉一个合适的,背锅的是你;放进来一个水的,面试官的脸色也是你的。
花了三天,753B 的 GLM-5.2 在 64GB 笔记本上终于能加载运行了,速度出奇意料竟然有3 tok/s——但输出全是问号。我把整个排查过程写了下来,从 tokenizer 逆向到 tensor 结构分析,踩过的坑都在里面。如果你懂 llama.cpp 的 MLA 实现,或者也卡在这个问题上,评论区聊聊。
1、模型全覆盖:聚合多款主流代码大模型,适配不同难度、不同场景的开发需求,告别单一模型的能力局限;2、使用零门槛:国内直连稳定使用,无需客户端、无需环境配置、无繁琐操作,网页端一键即用;3、功能更全面:覆盖代码生成、纠错调试、重构优化、算法开发、项目架构设计等全场景功能,一站式替代多款工具;4、适配性更强:贴合国内开发者使用习惯,界面简洁、响应迅速,无冗余广告,专注开发本身;5、性价比更高:核心功
日常使用**开发时,反复粘贴项目编码规范、接口约束、架构规则极大降低效率。OpenSpec** 是配套Claude Code的标准化持久提示词工具,无需本地安装,通过**** 一键拉起,支持全局/项目/临时三级配置自动加载,团队可Git共享统一代码规范,彻底告别重复输入约束文本。本文跳过安装流程,聚焦**** 命令、配置分层、工程目录、完整实战案例、排错方案,全部代码可直接复制复用。OpenSpe
是Anthropic推出的终端编程助手,Skills是其扩展能力核心模块,不用复杂插件框架即可拓展文件读写、Git、接口调用、脚本执行能力。本文从零拆解Skills全流程,附带命令、可运行代码、Mermaid流程图,新手也能直接上手。把你想要的提示+你想要做的行为写在一个md文件里,实现一个功能,类似于一个技能包,直接可以调用。Skills是原生内置的轻量化能力扩展系统,基于**
十年Java老兵的真实AI编程踩坑记录。不发教程,只发踩坑记录。本文是系列第6篇(终篇)——五个月AI代码审查实验收官复盘:数据曲线、规则库结构,以及团队成员对"写好代码"的理解发生了怎样的变化。
本文探讨了使用Codex升级项目依赖时可能遇到的问题及解决方案。主要建议包括:不要盲目升级所有依赖,应分批处理;保留Lock文件避免环境差异;明确限制Codex修改范围;升级后必须进行完整回归测试。文章提出了六步流程:先分析依赖关系、分批升级核心依赖、谨慎处理Lock文件、限定修改范围、全面验证、评估升级必要性。强调依赖升级不是简单修改版本号,而是需要系统性的分析和验证过程,Codex可作为辅助工
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。最近圈子很热,大家聊的都是 AI 编程助手如何从个人 Demo 走向团队协作。很多人拿着跑分报告或者单兵作战的爽文案例,觉得只要把 Claude Code 接进 CI/CD 就能实现代码质量的飞跃。我也试过。起初,我觉得这玩意儿简直是神技,尤其是它处理长上下文的能力,让我在重构老旧模块时信心爆棚。但当我试图在一个 5
【代码】chatgpt,解决bug, outputs[0] = torch.softmax(outputs[0], dim=1) TypeError: ‘tuple‘ object does not supp。
目前,清空浏览记录,重新登录还是这种情况。个人号,3.5 充值到 4 后出现。充值方式:海外朋友直冲。
chatgpt修改SQL
本文解决了因为语言中alpha测试导致的chatgpt无法使用的问题
彻底修改设置了编码格式为utf-8之后idea控制台中文乱码问题
排查configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml。通过排查代码PaddleOCR/ppocr/data/simple_dataset.py。将ratio_list由list改数字即可。训练数据列表文件超过2个会报以上错误。
1: 不要用 ReflectUtil.newInstance(cName);* 和spring 部分框架整合 ,子类转换为父类或者接口失败,报转换失败的错误。查看底层方法 驼峰转换失败。原来5.7方法可以 后面改飞了。* hutools 5.8的版本还在bug。// 使用类的全限定名来加载类。2:版本升级后项目出现问题。
本文旨在解决springboot3.x版本下lombok不能使用的bug
意识到nginx可能有问题,随手打开任务管理器想看看,结果大吃一惊,竟然有几十个nginx进程,于是知道为什么改配置也没作用了,把这几十个进程全部杀掉后,重启服务,进程里有两个nginx,状态正常了,系统也竟然可正常登录了,服务器上也看到nginx的访问日志了,都正常了。进一步思考为什么会有那么多nginx进程没杀掉呢,于是直接停止服务后查看任务管理器里的进程,发现虽然服务已经停止了但是进程中还有