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作为大模型开发者，我们每天都在和远程服务器打交道。本文总结了我踩过的坑和积累的经验，涵盖VSCode远程连接、文件传输、进程管理等核心技能。# 1. 通过跳板机连接GPU服务器ssh gpu-server # 已配置ProxyJump# 2. 上传训练数据# 3. 启动训练任务（使用nohup）# 4. 实时监控（在VSCode集成终端）# 5. 下载训练结果掌握这些VSCode远程开发技能，能显
文章介绍了Android Studio中AI Agent的三大核心概念：工具(Tools)、上下文(Context)和MCP(模型上下文协议)。工具包括文件查找、读取、版本查询等基础功能，以及Android知识库获取最新API；MCP允许连接外部服务如Figma；Context提供智能感知和项目上下文。AI Agent能从零创建应用、分析代码、匹配UI、生成预览、修改界面和检测问题，未来Andro
摘要： 2026年，DeepSeek-Coder通过官方API与主流IDE（如VS Code、Cursor）深度集成，显著提升开发效率。其优势包括超低价格（0.14元/百万tokens）、128K长上下文支持及对AI框架的深度理解。推荐使用Cursor或VS Code+Continue插件，实现智能补全、代码调试、单元测试生成等功能。实际应用中，可快速生成模块、自动重构代码或构建多Agent系统。
嘿，各位老铁们！今天要给大家分享个巴适得板的好消息 😎！NVIDIA NIM API 平台悄咪咪地开始免费提供GLM-4.7和这两个最新模型啦！虽然官方模型广场页面还莫得列出来，但是实测已经可以用了哦！这不，我就赶紧拿自己的 API Key 整了一哈，给大家来个第一手测评 💪GLM-4.7是智谱 AI 最新推出的大语言模型，这个版本在编程能力上那是相当得行！速度：25 tokens/s（因为刚
VSCode推出更强大的绿色版Insiders，带来多项智能升级：终端支持智能补全和真终端渲染；Git新增可视化Stash管理；Copilot进化为任务执行代理，支持复杂自动化；界面体验更流畅现代。作为抢先体验版本，绿色版可与正式版共存，特别适合追求前沿技术的开发者、插件作者和AI工具用户。下载地址：https://code.visualstudio.com/insiders
主流开发IDE对比摘要： 官方指定IDE： Android Studio：谷歌官方安卓开发工具，支持全生态设备，内置SDK管理器和模拟器 Xcode：苹果独家开发工具，仅支持macOS，集成Swift开发环境 DevEco Studio：华为鸿蒙官方IDE，支持多设备协同开发 通用流行IDE： Visual Studio：微软全功能IDE，支持.NET/C++等，分免费和付费版本 VS Code：
IDEA十大高效插件推荐：Lombok简化代码生成，JRebel实现热部署，MyBatisX增强MyBatis开发，Rainbow Brackets提升代码可读性，SonarLint保障代码质量，Key Promoter X辅助学习快捷键，Translation提供即时翻译，CodeGlance显示代码缩略图，IdeaVim支持Vim模式，Apifox Helper优化API开发流程。这些插件覆盖
Wave 13 的野心，早已不止于「提升效率」。它试图回答一个更深层的问题：当 AI 能生成 80% 的样板代码，程序员的价值，还剩什么？答案或许藏在那些Wave 捕捉不到的瞬间你为一个边界 case 苦思冥想时，窗外的阳光刚好移到键盘“F7”键上；团队争论架构时，有人突然说：“要不……我们试试反着来？以及，你在文档末尾写下：// This function works. // Please do
2024年被称为"Agent元年"，AI编程工具从插件升级为深度整合的AI IDE（如Trae、CodeBuddy等），显著提升了开发效率。这些工具能快速生成代码骨架、测试用例和文档，降低了编程门槛，但复杂业务逻辑仍需人工把关。作者分享了自己使用AI IDE的经验：加速需求文档编写、单元测试生成和代码审查，但也面临代码风格不一致、复杂业务处理不足等挑战。文章指出，未来程序员的竞
本文详细介绍了在Android Studio中集成高德地图SDK的完整流程。主要内容包括：注册高德开发者账号并获取API Key、配置项目级和模块级build.gradle文件、添加必要的权限声明、解决常见的ABI兼容性问题（INSTALL_FAILED_NO_MATCHING_ABIS错误），以及实现基本地图功能的代码示例。文章还提供了调试技巧和常见问题解答，特别强调了商用项目中需要注意的服务条
全生命周期管理缺失：多数工具仅覆盖“设计-生成”环节，缺乏对提示的版本控制（如跟踪修改历史）、迭代记录（如不同版本的效果对比）；智能辅助不足：现有工具的“提示建议”多基于静态模板，无法根据上下文（如用户需求、模型输出反馈）动态调整；协作低效：团队协作依赖“复制-粘贴”或文档共享，缺乏权限管理（如敏感提示的访问控制）、评论反馈（如针对提示的讨论）。核心功能插件系统：支持集成第三方工具（如LangCh
摘要： 什么是TextIn xParse是合合信息推出的文档结构化处理工具，可将非结构化文档（如合同、财报）快速转为结构化数据，支持二次加工与多系统对接。提供四种使用方式：Web零代码操作、Agent拖拽、SDK开发和原生API调用，适配不同用户需求。配套资源包含RAG知识库搭建指南、示例代码和演示视频，注册即享500页免费额度。适用于RAG、LLM、BI等场景，5分钟完成文档到数据库的转换，提升
2025年是AI编程工具发展史上具有里程碑意义的一年。从GitHub Copilot的代码补全，到Claude Code的自主Agent，再到Multi-Agent编排器的兴起，我们正在见证软件开发范式的根本性变革。本文将深度总结2025年AI编程工具的技术演进、主流工具对比、Vibe Coding实践、以及对未来的展望，为开发者提供一份全面的年度技术参考。
文章回顾了过去十年 AI Coding 从规则驱动工具到具备自主规划与执行能力的 Agent 的演进路径，指出 2025 年在大模型能力跃迁与工具生态爆发的共同推动下，软件开发范式正从“人写代码”转向“人机协作、描述意图+审查迭代”；作者结合自身从多工具并用到聚焦单一主力的选型经历，最终因速度、Go 语言理解、项目级上下文与性价比等因素选择腾讯云 CodeBuddy，并通过补全、代码审查与 Cra
在后续开发过程中，其价值持续释放：当测试人员反馈“规则A和规则B同时命中时，处理顺序出现异常”，飞算JavaAI立即给出针对性解决方案：“这是规则优先级未明确导致的问题，建议为每个规则添加优先级字段，并在责任链中按优先级排序执行。”当运维人员提出“需要监控每个规则的命中率和执行耗时”，飞算JavaAI快速响应：“已集成Micrometer监控组件，规则级核心指标已暴露至/actuator/metr
说实话，这波更新我差点就错过了。最近在看到用户在讨论现在版本都2.0.76，我看到change log写2.0.74版本带来lsp，当时我还愣了一下——LSP？Claude Code也能用LSP了？这可不是小事儿，最近我都是在里面使用Claude Code，相对稳定，推荐给小伙伴。
Amazon Cloud Development Kit (CDK) 是使用编程语言定义云基础设施的框架： – 使用 Python、TypeScript 等语言，而非 JSON/YAML – 代码复用和模块化 – IDE 支持（代码补全、类型检查） – 通过 Amazon CloudFormation 部署Kiro是亚马逊云科技推出的 AI 辅助开发工具： – 理解自然语言需求，生成 CDK 代码
分块处理与多线程计算保证低延迟FFT 加速与对象复用提升处理效率异步 I/O 与线程池优化降低系统开销实时特征提取与统计提升应用准确率监控与告警机制确保系统稳定运行C++ 结合多线程和高性能算法，通过低延迟音频处理和实时特征提取，为智能语音、在线教育和语音识别系统提供了稳定、高效且可扩展的音频处理解决方案。
针对上述问题，上面的软件安装、路径、环境均没有问题，那么经过排查，应当是在之前安装的Anaconda存在卸载残留或者叫之前Anaconda的 VS Code 的 Python 扩展缓存，阻塞了Vscode与新conda的通讯，它默认先使用原来缓存中的地址，其实已经被移除，但是无法更新出来。找到默认缓存路径中的workspaceStorage文件夹（进入C盘，进行文件搜索），把它删掉，新的vscod
VSCode Copilot 默认对接 OpenAI 模型，若需接入智谱 GLM-4.6 或其他大模型，需通过代理或本地 API 中转实现。本地部署 GLM-4.6 需较高硬件资源（如 24GB+ GPU），云端 API 则需处理网络延迟。以上方法同样适用于其他大模型（如 LLaMA、Claude），只需替换对应的 API 地址和参数映射。部署 GLM-4.6 的本地 HTTP 服务，确保接口格式
进入Anaconda prompt 里面 输入指令 where conda。即可以看到 conda.exe 的所在位置。然后在pycharm里面选择即可加载环境。
前者是什么，问豆包就可以了，其实就是字节推出的IDE，类似VSC，个人觉得使用体验还不错，现在用Mac写C语言也不用Xcode了，挺顺意的。心得：循序渐进，安装不成功，就当个编辑器，用go run、go build命令也挺好；渐渐的理清思路，再看看视频、网搜一下、问问AI，同时结合自己的经验和思考，渐渐的就解决了这个问题。二、即便代理设置好了，也可能安装失败，显示IDE操作文件夹失败，Window
当我们按回车键进入下一行时，不需要进行任何操作，只要略微停顿一下，Continue就自动生成了该行的代码（图9-18③）和后续行的建议内容（图9-18④）。择代码段，按下“Ctrl+I”即可高亮显示该代码段，并在代码编辑区（图9-19①）内弹出对话输入框（图9-19②），然后可以在输入框内描述代码编辑的需求，例如要求注释、优化或诊断。3. 在对话框（图9-13②）输入自然语言指令，例如【请补全冒泡
在setting.json配置文件里，除了要配置ANTHROPIC_BASE_URL和ANTHROPIC_API_KEY（或ANTHROPIC_AUTH_TOKEN），还要加上。我这里模型使用百炼平台的qwen3-coder-plus。不然对话的时候还是调用默认的claude模型。然后我在vscode 下载该插件。我这里是这样，大家做个参考。
本文介绍了搭建个人云端编程环境的完整流程。首先部署code-server（网页版VS Code）实现多设备共享编程环境；然后通过autossh建立反向隧道，将服务映射到跳板机解决动态IP问题；接着配置Nginx实现域名访问；最后使用certbot获取SSL证书确保安全访问。文档包含详细命令行配置步骤，从服务安装、配置文件修改到系统服务管理，帮助用户快速建立可远程访问的安全编程环境。
当新增或修改 Git 远程仓库时，IntelliJ IDEA 会自动拉取最新的更改，从而确保您拥有最新的分支列表和提交历史，而无需手动执行拉取操作。引入了基于稳定、标准兼容核心的重构版终端，并使用 IDE 编辑器渲染 UI，旨在提升跨平台（本地或远程）的兼容性、性能和未来功能扩展性。的所有功能在 IDE 中免费开放，其中部分功能如无限制的代码补全和本地模型支持可以无限使用，而其他功能则基于额度限制
引用：Keyboard and Mouse Shortcuts - ComfyUI
我有一份C++工程在VS2022上开发，之前开发的好好的，后面突然有一个cpp文件变得不正常，点进去这个文件后编辑器开始变得不正常，所有的关键字、变量、函数啥的都变成了白色，无论是自动联想还是ctrl+左键的跳转都变得十分卡顿，在底下的输出栏里还会提示文件“xxx.cpp”的 IntelliSense 引擎崩溃，这个问题持续了好几天，问了deepseek也没得到解决。而后改成m = (double
MasterGo MCP（Multi-Platform Collaboration Protocol）是专为智能设计与开发协作设计的通信协议，支持实时同步设计稿、组件库、设计规范及开发参数，实现设计工具（如MasterGo）与开发环境（如IDE、代码仓库）的无缝衔接。
安装完后，如果出现require reload的字样，请重启vs code。在vs code里开发，在vs code里纠错，又在vs code里格式化，到了调试不会要去命令行吧！说起IDE，第一时间想到的必然是智能提示和自动补全，shellman全部搞定。2、老手们习惯了vim的开发方式，干起活来非常黑客。既然没有现成的，那就用插件组一套，软件依然是vscode。由上面两张图可见shellman的
本文介绍了使用Miniconda创建和管理Python虚拟环境的步骤：首先通过Anaconda Prompt设置环境目录，使用conda create命令创建指定Python版本的虚拟环境；然后在PyCharm中配置该环境作为项目解释器。还说明了如何在PyCharm终端激活该环境并安装第三方包。整个过程涵盖了从环境创建到IDE集成的完整流程，适用于Python开发环境搭建。
选择左侧菜单中快速开始下的首次调用 API，在下方的调用对话 API 中点击 Python，之后便可使用样例脚本的来访问 DeepSeek API。点击 apply for an API Key，在新窗口中点击创建 API Key 按钮，输入 API Key 的名称，复制创建好的 API Key 并保存在安全且易于访问的地方。二者在中小型开发应用中相差不大。运行成功后，将以下代码复制到 main.
这些我都能应付自如，但唯独有一件事，能瞬间击垮我的“专业防线”，那就是——命名。于是，我下定决心，借用大模型AI的能力，开发一个属于我们开发者自己的“命名神器”。我的目标很简单：在我需要命名的时候，给我最快、最优雅、最符合规范的选择。经过一段时间的开发和自我检验，我可以很自豪地说：兄弟们，我那个曾经为命名纠结的“我”，已经被这个小工具彻底治愈了！• 面对一个复杂的业务流程，里面的临时变量、flag
本文系统介绍了如何配置VSCode打造高效AI开发环境。首先需搭建Python基础环境，推荐使用pyenv或conda管理多版本，并配置虚拟环境。通过安装Python、Jupyter、Docker等核心扩展，可增强智能编码、交互式开发和容器管理能力。针对PyTorch/TensorFlow框架，文章提供了调试技巧和可视化工具集成方案。此外还涵盖性能分析、远程调试、实时协作等高级功能，以及个性化设置
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