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随着 Cursor、Antigravity、Coze 等平台纷纷推出“AI 能力扩展”机制,开发者面临一个关键问题:
Skills 已拥有多个专门的聚合网站和社区平台。自 2025 年底 Anthropic、Cursor、Antigravity 等主流 AI 编程平台将 Ski...
尽管 Antigravity 的 UniversalCodeReviewer 技能强大,但其原生界面(如 IOBox 或 CLI)在代码上下文感知和编辑器内操作...
代码审查(Code Review)是现代软件开发中不可或缺的一环。它不仅能发现潜在 Bug,还能统一团队编码风格、传递最佳实践、提升整体代码质量。然而,传统的人...
“Skills”(技能)是当前 AI 编程和智能体(Agent)生态中一个核心机制,它的目标是:**让大模型从“通用聊天机器人”变成“具备特定领域专业能力的数字...
在 Web 开发中,我们早已习惯将耗时操作(如发送邮件、处理上传)放入后台任务队列(如 Celery、RQ)。但在 AI 应用中,这一需求更为迫切且复杂:
自 2022 年 ChatGPT 爆火以来,“提示工程”(Prompt Engineering)成为连接人类意图与大模型能力的桥梁。无数开发者花费大量时间:
自 2023 年 AutoGPT 引爆 AI 代理热潮以来,无数开发者尝试构建能自主思考、行动、完成任务的 LLM 智能体。然而,现实很快揭示了一个残酷事实:
在现代软件工程中,我们有 Git 管理代码,有 CI/CD 自动化测试,有 Jira 跟踪需求。一切井然有序。
自 2023 年 LangChain 和 LlamaIndex 爆火以来,“RAG 架构”已成为连接私有知识与大语言模型的标准范式。然而,在无数教程和演示背后,...
在 2024–2026 年的大模型浪潮中,我们见证了参数规模的爆炸式增长——从 Llama 2 的 70B 到 Qwen-Max 的万亿级稀疏模型。然而,一个残...
GitHub Copilot 彻底改变了我们的编码方式,但它更像是一个高效的“打字员”。它擅长根据当前光标位置的上下文预测下一行代码。然而,真正的软件开发是一个...
随着大模型生态的爆炸式增长,我们面临着一个幸福的烦恼:选择太多。OpenAI 的 GPT-4 提供了无与伦比的通用能力,Anthropic 的 Claude 在...
传统的解决方案,如建立 Wiki 或知识库,往往因为维护成本高、更新不及时而沦为“数字坟墓”。而新兴的 AI 方案,要么是闭源的 SaaS 服务(如 Guru,...
过去几年,GitHub Copilot 等工具极大地提升了我们的编码效率,但它们本质上仍是“被动的键盘伴侣”。它们在你敲下前几个字符时,预测接下来的内容;或者在...
尽管 Stable Diffusion 系列模型在过去两年取得了巨大成功,但一些根本性问题始终未能完美解决:
传统的知识管理工具,无论是 Notion 还是 Obsidian,都建立在一个假设之上:用户必须主动阅读和思考。然而,我们的生活节奏越来越快,能够静下心来专注阅...
在 ChatGPT 和 Perplexity AI 普及之后,我们已经习惯了“提问即得答案”的便捷。然而,这种便利背后隐藏着几个无法忽视的问题:
许多团队尝试用 LangChain 快速搭建一个基于知识库的问答机器人,但很快会遇到一系列挑战:
在当前 AI 编程工具爆发式增长的背景下,开发者已经可以借助 Copilot、Cursor、Windsurf 等工具快速生成基础代码。然而,当我们尝试让这些通用...
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