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中国人工智能学会2025年度报告显示,国内大模型核心领域人才总缺口达120万,其中应用开发岗占比超60%
AI Agent、ReAct、人工智能、Python、实战
存量项目接入 AI 代码审查时,最先遇到的通常不是模型能力,而是噪声。若把整个仓库交给模型扫描,历史代码、过期依赖和项目约定都会被反复提示,开发者很快就会忽略这些评论。更稳妥的做法是先只审查增量代码,再根据误报情况逐步收紧规则。下文的阈值和流程仅作示例,是否启用拦截应以团队的历史 PR 数据和人工复核结果为准。
大模型(Large Language Model,LLM)是基于海量文本训练的深度学习模型,能够理解并生成自然语言。产品形态变化:从「表单 + 按钮」转向「对话 + 生成」;交互范式变化:用户从「操作界面」变为「自然语言描述意图」;前端职责扩展:需要负责 Prompt 组织、流式渲染、状态管理、错误降级等。Token 是模型处理文本的最小单位,可以是单词、子词或字符。计费:多数 API 按 Tok
文章摘要: 光敏电阻(LDR)凭借低成本、电路简单、光谱响应接近人眼等特点,广泛应用于物联网、智能家居等光照检测场景。本文系统解析LDR的物理原理(如硫化镉材料的光电导效应)、关键参数(亮/暗电阻、γ值、响应时间)及非线性特性,提供分压电路、ADC采样、运放调理等硬件设计方案,并针对Arduino、STM32、ESP32和Linux平台给出完整驱动实现(含代码示例)。重点探讨了数字滤波、标定映射、
在前后端分离架构和微服务成为主流的今天,JWT(JSON Web Token)几乎无处不在。从单点登录到API鉴权,从移动端到物联网设备,JWT承载着越来越多的身份凭证。然而,很多开发者对JWT的安全机制理解不够深入,导致生产环境中存在大量可被利用的漏洞。本文将从攻击者视角出发,系统讲解JWT从原理到攻防的全流程,涵盖none算法绕过、算法混淆、密钥破解、JKU注入等主流攻击手法,并给出完整的防御
在基于 AI 技术的智能助手与情感陪伴产品研发中,产品团队与技术研发团队之间经常会出现一种微妙的张力。产品经理提出“希望回复更有同理心、更像一个温暖的朋友”,而研发工程师看着冷冰冰的代码和 API 响应,往往感到无从下手。“不够贴心”、“不够聪明”这种模糊的用户反馈,很容易导致双方在优化方向上陷入无效的拉扯。如何让抽象的情感诉求变成可度量的技术指标?当某些产品尝试效果不佳时,又该如何建立清晰的失败
独立产品智能化不是简单的“接个 API 刷个花枪”。约定胜于配置:明确 JSON Schema 契约是 PM 和 Dev 的第一沟通语言,不要用自然语言讨论接口结构。永远假设模型会说胡话:研发应当在客户端和网关层做好防御性解析、自动修补与降级兜底。建立自动化 Eval 工具链:让产品经理有工具独立跑测试集,用量化准确率代替“感觉效果还行”。
文章指出,尽管科技巨头因AI裁员,但AI人才需求激增,尤其是大模型相关岗位。数据显示,AI岗位增速远超整体校招,全行业都在争抢AI人才。文章还介绍了AI领域的四大主流赛道:AIGC视觉设计、AI云计算、AI大模型开发和AI大数据,并提供了适合人群和就业方向。最后,文章建议读者学习AI技能,抓住实习机会,并考虑“AI+”复合赛道,以在AI时代获得更好的就业机会。2026年过半,AI与就业的话题再次陷
程序等待 IO 的时候 CPU 难道只能原地发呆?协程让 CPU “摸鱼期间干别的活”。从串行执行到并发调度,结合实战案例讲解 async、await 核心用法,区分`create_task`与`gather`,理清耗时计算,搞定异步编程入门。
在当今的 Web 开发中,模板引擎(Template Engine)几乎是标配。无论是 Python 的 Flask/Jinja2、Django,还是 PHP 的 Twig/Smarty,Java 的 FreeMarker/Velocity,模板引擎把数据与展示分离,极大提升了开发效率。然而,当开发者把用户输入直接拼接进模板字符串时,就会诞生一种极具破坏力的漏洞——SSTI(Server-Side
程序员如何应对行业困境?转型AI大模型的路径指南 当前互联网行业面临经济下行压力,程序员群体普遍遭遇35岁危机和裁员潮。本文结合作者亲身经历,探讨程序员(尤其是前端开发者)如何通过转型AI大模型领域实现职业突破。 核心观点: 把握行业风口:作者以前端转大模型的成功案例证明,选择新兴技术方向能带来收入和技术能力的双重提升 转型优势:前端开发者转大模型可增强交互体验、实现个性化推荐、优化搜索功能等,显
我用 Agora 从零搭了一个能打断、会追问的 AI 语音面试官,Python 后端 + Web 前端,10 分钟跑通!
本文是《企业级自动化测试实战》系列的第 7 篇,也是 Web UI 自动化篇的第 1 篇。Python 基础篇已经结束,你手里有了一个完整的 MallLite 电商系统和扎实的 Python 能力。从这篇开始,我们正式进入自动化测试框架的搭建。
生成器是一种特殊的迭代器,使用 yield 关键字而不是 return 来返回值。它可以在迭代过程中动态生成值,而不是一次性生成所有值。yieldnext(gen)returnsend(value) 函数可以将参数值传递到生成器内来引用。
本文是 AI Mind 项目 v0.2.0 的工程复盘,重点介绍如何将受控的 Tasklist Agent 从手写 Runner 迁移到 LangGraph 的状态图编排。Tasklist Agent 的核心功能是根据用户指定的版本方案文档生成开发任务清单草稿,具有严格的输入输出边界(必须引用文档、最多修正一次、不直接写文件)。作者通过 LangGraph 的 StateGraph、node 和
若 HTML 文件包含表格,输出的文本文件将仅保留表格中的数据,无法保留原始表格格式。若希望移除标记的同时保留特定样式,建议先将 HTML 转换为 Word 文档,这样可保留标题、表格等格式,让内容更易于编辑和使用。,仅需 3 个简单步骤即可将本地 HTML 文件转换为纯文本:创建 Document 对象 → 加载 HTML 文件 → 保存为 TXT 格式。如果仅需提取网页部分内容(如爬取的 HT
不返回真实店铺商品/真实订单/真实物流;切生产网关+企业应用+正确AccessToken后才会有业务数据。很多人卡在"沙箱返回空以为代码错",其实正常。
2026年招聘市场将更残酷,传统后端岗位减少,大厂招聘将要求AI相关经验,不懂Agent连简历关都过不了。大厂春招疯狂“押注”AI,Agent开发成核心刚需,薪资狂飙。AI浪潮下,只有两种人:上车者与淘汰者。懂AI的程序员普遍涨薪40%,Agent工程师薪资碾压传统后端。选Agent,就是选未来。不会Agent,拿不到offer!无Agent,无offer!这不是危言耸听,而是2026年招聘市场最
2025 年,一个重要的趋势正在改变 RAG 的格局:**从被动检索到主动推理**。
本文带你从零开始用 Python 开发一款基础 Web 漏洞扫描器,第一部分重点实现网站爬虫功能与 SQL 注入漏洞检测,从爬虫逻辑编写、页面爬取,到注入点探测、Payload 构造逐一讲解,代码完整可直接运行,适合网安新手入门 Python 安全开发,轻松掌握扫描器核心原理。版本 2
模型会返回一个类似 {"name":"get_weather","arguments":{"city":"杭州"}} 的指令。,前面我用的 qwen3:0.6b 结果就是不调用工具,换成 qwen3.5:0.8b 立马识别到工具了,那个心酸呀!后面多轮对话时,又出现第二轮和第一轮回复相同内容的情况,一通折腾,最后找到原因是小模型做不了轮对话,至少要是。然后把工具元信息统一注册到一个列表里。一定要在
Tornado是Python中经典的异步Web框架,GitHub Star数达22.1K。它采用非阻塞I/O设计,单实例即可支持上万并发,特别适合长连接场景。框架特点包括自主实现网络栈、支持同步/异步混合编程、内置常用Web功能。安装简单,同步/异步模式切换灵活,典型应用包括实时通信、高并发API、WebSocket服务等。相比传统同步框架,Tornado能以更低资源消耗处理更高并发,文档完善社区
技术面试淘天一面最高频:多Agent怎么协作?99%的人答错了第一步面试官问你"多Agent之间怎么交互协作",你脑子里第一反应是什么?
滴滴 Agent 岗二面,面试官抛出一道看似常规的题:「RAG 系统中大模型的幻觉问题你怎么处理?」候选人下意识答「检索做好就不会幻觉」,结果被追问到第三轮才意识到自己把两类完全不同的幻觉混为一谈。
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以下为本文档的中文说明agent-browser-electron(智能体浏览器Electron版)是moeru-ai开发的一款技能,专门用于通过Chrome DevTools Protocol(CDP)检查和调试Electron应用中的渲染器窗口。该技能解决了agent-browser在处理Electron应用时的局限性:当多个BrowserWindow实例共享相同URL、窗口懒加载创建、或ag
本文深入浅出地拆解了Agent技术的核心机制。通过Node.js原生代码演示,揭示了Function Calling的本质:AI仅输出结构化调用意图(tool_calls),实际执行权始终在开发者手中。重点解析了工具说明书(tools)的编写要点和tool_call_id的回填机制,指出Agent本质是"Function Calling+循环"的自主决策系统。同时强调生产环境必须设置执行步数上限(
过去做 Agent,最容易卡在中间。写代码在编辑器里,起项目在终端里,测试要开浏览器,部署要进云控制台,评估还要再接一套框架。每一步都能做,但每换一个工具,脑子里的上下文就丢一截。
string 模块提供了许多预定义的字符串常量常量名说明内容示例包含所有 ASCII 字母(大小写)所有 ASCII 小写字母所有 ASCII 大写字母十进制数字十六进制数字(包含大小写字母)八进制数字'01234567'ASCII 标点符号`‘!<=>?@[\]^_{ASCII 空白字符包含空格、制表符、换行等所有可打印的 ASCII 字符是上述digitswhitespace的集合# 生成一个
进入 2026 年,AI 编程已从单纯的代码补全演进为由智能体(Agent)驱动的工程化管理。本文深度评测了当前市场上能显著提升代码产出效率的顶尖工具,旨在为不同层级的开发者与企业提供基于数据的决策参考。
PriorityQueue具有优先级的队列,即队列中的元素是一个元祖类型,(优先级级别,数据)。self.not_full条件变量:当队列中有元素添加后,会通知notify其他等待添加元素的线程,唤醒等待require互斥锁,或者有线程从队列中取出一个元素后,通知其它线程唤醒以等待require互斥锁。self.all_tasks_done条件变量:消费者线程从队列中get到任务后,任务处理完成,
路由 = 请求地址 + 对应执行的函数后端根据/login这个路径,找到提前绑定好的函数并执行,这个**“路径匹配 + 函数调用”**的机制,就叫路由。你可以理解为:路由就是 Web 框架里的“导航员”。路由 = 地址 + 函数方法 + 路径 + 函数 + 参数传参分三种:路径参数、查询参数、请求体大型项目一定要用路由分组(Router)匹配顺序:从上到下,精确优先。
## 总结ReAct 在 2026 年依然是最实用的 Agent 范式之一,原因很简单:它足够透明,出了问题能看懂,能修复。:完整记录轨迹,方便调试和优化从 ReAct 出发,理解了单 Agent 的工作原理,再扩展到 Multi-Agent、Plan-and-Execute,会更加得心应手。—## ReAct vs 其他 Agent 范式| 范式 | 优势 | 劣势 | 适用场景 ||-----
在 Agent 系统里,Skill 可以理解为一种可版本化的能力包。它通常以一个目录存在,核心入口是 SKILL.md。这个文件包含元信息和任务指令,也可以配合参考文档、模板、示例和脚本一起使用。按照 Agent Skills 的设计,一个 Skill 大致可以分成三层:第一层是路由层,包括 name、description 和路径,用来帮助 Agent 判断当前任务是否适合调用这个 Skill;
本文探讨Agent生产容错。针对超时、限流、宕机、死循环,采用分层策略:瞬时故障用重试中间件(指数退避),模型不可用切换Fallback,防死循环结合recursionLimit与callLimit。工具失败错误回传ToolMessage。补充缓存与熔断。强调可观测性与按需重试,避免盲目catch。
有人可能会算成 5 + 3 * 2 = 11,这是错误的,因为赋值运算符是顺序执行的,不是一次性计算的。# 布尔值可以参与数值运算(True=1, False=0)布尔类型只有两个值:True(真)和 False(假)。# and:左边为False时,直接返回左边,不计算右边。依次执行的,一旦某个条件满足,后面的条件就不会判断了!# 比较:判断x是否等于5,返回True或False。# or:左边