登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
Starship是一款用Rust编写的跨平台终端提示符工具，支持多种Shell（如Bash、Zsh、Fish等）和操作系统（Linux、macOS、Windows等）。它以极快的启动速度和可定制性著称，能自动显示Git分支、语言版本等环境信息。安装简单，支持通过命令行或包管理器快速部署。用户可通过TOML格式配置文件自由调整模块内容和样式，还支持Nerd Font图标增强视觉效果。Starship
包含 AI Agent 框架（langchain、crewai、autogen）、深度学习（pytorch、tensorflow、jax）、NLP（spacy、nltk）、计算机视觉（opencv、ultralytics）、语音识别（whisper、FunASR）等子分类。每个分类下的库数量有限，只保留维护活跃、社区认可度高的项目。，代码分析有 pylint、ruff，测试有 pytest、uni
作为一个长期在国内网络环境下搞开发的博主，我太知道"访问不了官网"这种事有多烦人了。你兴冲冲看到一篇推荐文，结果点过去发现网页半天打不开，或者打开了也是英文的，看得一头雾水。OpenClaw考虑到国内用户的使用体验，专门做了中文版官网和国内下载通道。今天就详细介绍一下怎么找到这些资源，以及它们和海外版有什么区别。
看到一个新的 HarmonyOS 能力之后，很多人第一反应是"我去写个插件"。但真正落地时，往往不是只多一个 .ets 文件，而是至少会涉及 Flutter 通道、ArkTS 插件、权限或配置、页面承接和调试验证。食界探味当前已经有多条现成样板链路，很适合抽出一套"新增原生能力的最小步骤"。本文就围绕这个问题，给出更实战的落地顺序——从能力分类到最终验证，共 6 步。
然而，对于许多数据科学家和量化爱好者而言，如何稳定、高效地“接住”这些实时数据流，并将其转化为结构化数据（如DataFrame），依然是一个充满陷阱的技术挑战。logger.info(f"K线: {k['symbol']} {k['open']} {k['close']}")它连接示例财经的模拟接口，订阅比特币的1分钟K线，并将消息打印到控制台。：你会看到每隔约1分钟，控制台打印一条新的K线数据。
抖音（TikTok 国内版）作为日活超 8 亿的超级 App，其反爬体系在国内互联网中属于顶级难度。核心签名参数X-Gorgon和X-Khronos是几乎所有业务接口（视频详情、评论、搜索、用户主页）的“通行证”。没有正确的 Gorgon 签名，服务器直接返回403或。市面上的教程大多停留在2023 年之前的 V4 版本，而抖音在 2025 年底全面升级到了V6 协议，算法结构、加密常数、混淆方式
Anthropic深夜发布Claude Fable 5和Mythos 5两款AI模型，引发行业震动。Fable 5面向普通用户，在编程、金融分析、视觉处理等任务中表现卓越，能将两个月编程工作压缩至一天；Mythos 5面向特定合作方，在科研领域实现突破，药物设计速度提升十倍。国内开发者可通过微元算力平台体验，该平台提供多模型统一接入、企业级稳定性保障及成本优化服务。Anthropic设置了三重安全
Windows 平台搭建 Rust 跨平台编译环境指南 本文详细介绍了在 Windows 系统上配置 Rust 开发环境并实现 OpenHarmony 鸿蒙系统交叉编译的完整流程。主要内容包括： 通过 rustup 工具一键安装 Rust 开发环境，自动配置 MSVC 编译工具链和 Windows SDK 依赖 验证 Rust 环境安装成功，检查 rustc、cargo 和 rustup 的版本信
本文以 Java Spring Boot 订单列表慢接口为例，介绍如何使用 Claude opus-4.8 辅助后端性能排查。文章从日志、代码、SQL、索引和调用链入手，展示 Prompt 写法、N+1 查询识别、SQL 执行计划验证、批量查询改造、压测与灰度观察方法，并对比 ChatGPT、Gemini、DeepSeek 在不同研发场景中的适用环节，强调 AI 只能辅助分析，最终仍需人工 Rev
被控端 Agent中转服务器 Relay Server网页控制端 Web Client控制端浏览器 <——> 中转服务器 <——> 被控端 Agent被控端运行后，会主动连接中转服务器并上传屏幕画面。控制端通过浏览器访问中转服务器页面，输入对应令牌和访问密码后，就可以查看远程画面，并发送鼠标、键盘、终端命令等控制指令。这种设计的好处是：被控端不需要暴露在公网，只要它能访问中转服务器，就可以被授权控
欢迎加入开源鸿蒙PC社区： https://harmonypc.csdn.net/欢迎在PC社区平台申请新建项目:https://atomgit.com/OpenHarmonyPCDeveloperAtomGit仓库地址:https://atomgit.com/OpenHarmonyPCDeveloper/ohos_project-rust-brotli目标很明确：不改 rust-brotli 一
此外，AWS的Lambda服务支持无服务器计算，用户只需编写函数代码，平台会自动处理资源分配和扩展，极大地简化了应用的部署和运维。例如，使用GitHub Actions或Jenkins，当代码提交到仓库时，自动运行单元测试和集成测试，通过后自动构建Docker镜像并推送到容器注册表，最后由Kubernetes部署到生产环境。此外，定期进行安全审计和漏洞扫描，及时修补已知漏洞。例如，用户管理服务可以
摘要： 本教程详细介绍了在Kali Linux中安装Claude Code并接入DeepSeek V4 API的步骤，适用于零基础用户。内容涵盖： Kali Linux安装：通过VMware配置虚拟机（4GB内存、80GB磁盘），完成系统初始化及工具安装。 Node.js环境配置：使用NVM安装Node.js 20.x版本，为Claude Code提供运行环境。 Claude Code部署：通过n
本文总结了2023年6月18-20日AI Agent领域的关键发展，聚焦三大核心问题：记忆系统、治理框架和评估基准。研究发现，AI Agent工程正从"拼prompt"转向基础设施构建：GLM-5.2的1M上下文窗口解决长程任务执行问题；记忆系统出现全量注入、按需检索和自改进三条技术路线；AgenticRei提出的道义策略引擎实现了治理从"人治"到"法治"的转变；多智能体审议机制获得数学理论支持；
《无限画布：重构AI创作的工作流与上下文治理》探讨了一个突破性的创作工具设计理念。文章指出传统AI创作流程存在严重的上下文断裂问题，而infinite-canvas项目通过节点化编排、状态管理和自动化整合，构建了一个完整的创作操作系统。其核心创新在于： 采用五层架构（前端交互、本地数据、AI调用、可选同步、Agent系统）实现灵活扩展 将创作过程建模为可序列化的节点图结构 开发丝滑的交互内核（视口
鸿蒙 PC（2in1 形态，如 MateBook 系列）与手机共用同一套 OHOS 应用模型：UI 用 ArkTS，原生能力走 NAPI。把应用声明为2in1设备类型即可在 PC 上运行。选 Go 做核心，是因为 Go 的成熟、生成 PNG 只要几行。怎么把 Go 编出来的东西塞进鸿蒙 PC 应用。这是全文重点。
CC攻击（Challenge Collapsar，挑战黑洞）是一种针对Web应用层的分布式拒绝服务攻击（DDoS），其核心原理是利用大量看似合法的HTTP请求耗尽目标服务器的应用层资源（如数据库连接、CPU、内存），导致正常用户无法访问。
你给 agent 写了满满两页系统提示，线上却时而听话时而失忆，很多工程师以为是没写够、其实是写错了层。上一课拆了主循环，这课拆主循环每轮都要喂的系统提示：分哪几层、哪些写死、哪些运行时注入、哪些根本不该写。
2025 年是 AI Coding Agent 全面爆发的一年。Cursor、Claude Code、Copilot Workspace、Windsurf 等产品让开发者第一次真切感受到 Agentic Coding 的力量——Agent 不再只是补全几行代码，而是能理解需求、规划方案、跨文件编辑、运行测试，甚至发起 Pull Request。
故事的起点是我们持续在围绕高德地图PC站做SEO优化，在探索各个方向上能带来增长的可能。偶然在某社媒上看到一个内容是关于一个人怎么利用AI自主发现需求并全程自主开发和上线APP的并能自动进入下一个提案的探索与执行。立马在我们的脑子中开始火星撞地球，决定在PC站SEO这个场景下借鉴这个思路，并且实践OPC（一人公司）。
除了Work 模式（原 SOLO 模式）的对话式开发，它还有IDE模式的实时代码补全，写代码的时候CUE智能预测会自动补全后续逻辑，Builder模式还具备Agent自主开发能力，能自动完成多文件修改，从模块初始化到配置更新一套跑完，覆盖了从单行补全到全项目生成的完整开发链路，不用再换工具就能搞定不同粒度的开发需求。整个迭代过程里，TRAE会在文件树上标出来哪些文件是新增、修改的，每处改动都有di
在老年健康管理这个项目里，我前前后后建了六个Agent——意图识别的、通用闲聊的、医疗咨询的、记忆压缩的、记忆提取的、建档引导的。如果每个Agent都单独写一套模型调用、消息组装、流式回调的逻辑，那代码里的重复会多到不敢看，而且加一个新Agent的成本太高。所以我在项目初期就花了一些时间把Agent相关的基础能力抽了出来，抽象成 Prompt、LLM 和 Agent 三个核心类，业务Agent只需
Excel 顶部一整条带「开始、插入、数据」的工具栏整体叫 Ribbon（功能区），Office 2007 后替代旧菜单栏 / 工具栏。「开始」「插入」「开发工具」「自定义我的工具」这一页一页标签，标准名称就是选项卡（Ribbon Tab），是 Ribbon 内部的子组件。 结构层级： 扩展是实现自定义 Ribbon 选项卡的技术载体，二者不是同一维度概念：举例：
比如我们有两个进程 AB ，他们都需要资源 1 和资源 2 ，当进程 A 持有资源 1 ，进线程 B 持有资源 2 的时候，他们都需要对方手上的进程，而一般操作系统又不允许抢占，这个时候就发生了死锁。但如果是多写的情况，一般会经常产生冲突，这就会导致上层应用会不断的进行 retry ，这样反倒是降低了性能，所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。（2）允许抢占，需要设置进程的不同优先级，高优先级的
本文通过分析musl libc中5行代码的read()实现，揭示了系统调用的本质。文章指出read()并非直接调用操作系统，而是通过libc封装层syscall_cp进入内核，其中_cp表示支持线程取消点。对比了musl（精简设计）和glibc（多层封装）的不同实现风格，解释了系统调用号、用户态/内核态切换过程，并列举了read()常见的三大使用误区（未读满缓冲区、EOF判断、EINTR处理）。最
凌晨三点的运维告警群突然炸锅：核心业务系统访问丢包率突破35%，用户端频繁出现超时、掉线，投诉量10分钟内涨了三倍。你睡眼惺忪爬起来排查，从客户端ping业务服务器丢包率0%，traceroute全路径跳点正常，登录核心交换机、出口防火墙看端口利用率、告警日志全是绿色，登服务器查CPU、内存、应用日志也没有任何异常。两个小时过去了，故障还没定位，领导的电话一个接一个，你对着满屏的“正常”指标百口莫
这套统一机器人控制层落地后，最直观的收益有三点：一是开发效率大幅提升。新项目对接机器人，只需要写一套适配层，业务逻辑直接复用，开发周期缩短40%以上。二是维护成本显著降低。改需求、优化稳定性只需要改抽象层和公共层，所有品牌同步受益，代码量比分散实现减少了一半以上。三是现场稳定性更有保障。统一的重连、心跳、超时、队列机制，比单品牌零散实现更可靠，产线运行故障率明显下降。工业软件开发，本质是不断封装差
本文介绍了使用Python的Pillow库批量裁剪图片的三种常见场景及代码实现：1）固定尺寸左上角裁剪，适合电商主图；2）居中裁剪成正方形，适合社交媒体头像；3）按坐标精确裁剪，适用于证件照等需求。还提供了进阶的裁剪加水印一体化方案，并解答了透明通道、模糊等常见问题。通过几行代码即可自动化完成大量图片处理工作，相比手动操作效率提升显著。每种方法都给出完整可运行的代码示例，读者可根据实际需求直接使用
本文介绍了一套基于OpenClaw的全自动化内容创作流水线方案，帮助垂直领域创作者摆脱重复劳动。该方案将内容生产拆解为选题生成、内容撰写、格式适配、多平台发布四个模块，通过工作流引擎串联执行。系统能自动采集热榜生成选题、调用大模型撰写结构化内容、适配不同平台格式要求，并通过API+浏览器自动化实现多平台发布，全程只需人工最终审核。作者分享了各模块的实现细节，包括热榜采集、内容结构化生成、Markd
本文介绍了一套基于OpenClaw的竞品数据自动化采集方案，帮助产品和运营人员摆脱繁琐的手动数据监控工作。该方案通过四层架构实现全流程自动化： 调度层：采用Cron定时触发工作流 Agent执行层：由OpenClaw引擎驱动 能力层：包含竞品采集、数据清洗和日报推送三个核心技能 存储输出层：数据存入MySQL并通过企业微信/钉钉推送日报 实施步骤包括： 封装竞品采集Skill，处理反爬并输出结构化
由于视频在服务器端进行渲染，客户端只需接收已经处理过的视频流，这样可以减少数据传输量，加快视频加载速度。传统的客户端渲染视频需要大量的计算资源来处理视频数据，这可能会导致设备发热、电池消耗加快等问题。总的来说，服务端渲染视频是一种有效的技术，可以在提高视频加载速度、减少客户端资源消耗和提供一致用户体验方面发挥重要作用。随着技术的发展和优化，服务端渲染视频有望在未来的视频内容分发中扮演更加重要的角色
开发语言
——开发语言
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
openEuler 社区
龙虾开发者社区
人工智能6S服务平台
AI编程社区
开源鸿蒙跨平台开发者社区
AtomGit AI 社区
AI Agent技术社区
CSDN-OPC开发者社区
MCP技术社区
DAMO开发者矩阵
快递鸟社区
