登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
摘要 OpenSpec中文版（OpenSpec-cn）正式发布，为中文开发者提供AI编程协作新范式。该框架通过标准化流程解决AI编程中常见的上下文遗忘、需求偏离等问题，实现"规范能用母语表达、机器能精准理解、团队能长期复用"。相比传统"需求→代码"模式，Spec驱动开发（SDD）新增结构化规范层，使规范成为项目的"唯一真实来源"。Open
无规范流程导致的效率低下与质量失控。在AI Agent能力日益强大的今天，多数工具仍停留在“被动执行指令”的层面，而Superpowers通过“技能化流程封装”，让Agent具备了“主动规划、规范执行、自我审查”的专业工程师素养。其核心创新在于“子Agent驱动开发”与“强制化TDD流程”。正如《孙子兵法》所言“凡治众如治寡，分数是也”，Superpowers将复杂开发任务拆分为2-5分钟可完成的
ARM Trusted Firmware (TF-A/ATF) 完整、详细的冷启动流程，从系统上电到非安全世界操作系统启动的全链路拆解。TF-A 采用 链式加载 (Chain Loading) 与 链式验签 架构，流程如下：系统复位→ 操作系统启动。
LK（Little Kernel）是一个轻量级嵌入式内核，其启动流程分为5个核心阶段：硬件复位→汇编阶段→架构初始化→平台初始化→内核初始化→应用启动。启动入口由链接脚本指定，控制各段内存布局。汇编阶段(_start)初始化异常向量表后跳转到C语言入口lk_main，该函数完成硬件初始化、内核堆和线程创建，最终进入bootstrap2线程进行二级初始化。bootstrap2调用apps_init(
摘要：本文详细设计了针对广州极智健康医疗科技有限公司Android开发工程师职位的50道面试题，涵盖Kotlin/Java语言基础、MVC/MVVM开发模式、网络应用开发（HTTP/Socket）、计算机科学基础（数据结构/算法）、Android平台经验、附加技能（Flutter/iOS）及行为问题等8个方面。题目设置紧密结合岗位需求，包含技术原理说明、代码实现示例及最佳实践分析，如Kotlin协
开源鸿蒙跨平台社区分享单元测试Mockito使用指南，助力开发者高效验证业务逻辑。文章介绍Mockito核心概念，通过创建Mock对象替代真实依赖，实现快速测试。详细讲解集成步骤、基础用法和进阶技巧，包括参数匹配、顺序验证和异常模拟。特别针对OpenHarmony开发场景，演示如何模拟鸿蒙原生通道调用，解决测试环境依赖问题。通过Mockito可显著提升测试效率，确保代码质量后再进行真机集成测试。
例如，将“研究表明，A对B有正向影响”改为“基于实证数据的分析显示，A的增强与B的提升呈现显著正相关”，既降低重复率又提升论证深度。更厉害的是，其“AI痕迹消除”技术可模拟人类写作的词汇偏好与句式特征，使文本更符合学术表达习惯，有效规避检测工具对AI生成内容的敏感识别。但有了书匠策AI的陪伴，你可以告别焦虑，拥抱高效——它不仅是你的“智能外挂”，更是你学术探索路上的得力伙伴。的“学术神器”——它用
摘要： bdd_widget_test是一款基于Gherkin语法的Flutter测试框架，让非技术人员也能参与测试编写。它通过自然语言描述测试场景（如"Given-When-Then"），自动生成Dart测试代码。框架包含解析器、代码生成器和测试运行器三部分，支持内置常用步骤和自定义复杂逻辑。以计数器功能为例，展示了从编写.feature文件到生成_test.dart的完整流
书匠策AI的格式自动调整功能，像一位专业的排版师，支持《中国社会科学》《管理世界》等300余种期刊的专属模板，自动调整页边距、行距、图表标注等细节。无论是选题生成、文献处理、逻辑构建，还是格式规范、虚拟实验，它都能成为你学术道路上的“得力助手”。例如，研究“人工智能在医疗诊断中的应用”时，系统会优先推荐近三年发表在《柳叶刀》《自然医学》等顶刊的论文，并标注高被引文献。例如，输入关键词“在线教育”，
摘要：Prompt驱动开发实践分享 本文分享了作者使用自然语言Prompt驱动开发（PDD）的经验与实战技巧。通过系统化优化prompt指令，作者成功将AI生成代码的可用率提升至90%以上，开发效率提高40%。文章详细介绍了三个实践阶段：从基础函数生成到复杂API构建，再到自动化迭代优化。针对模糊prompt、上下文缺失和错误处理不足等常见挑战，提供了具体解决方案，包括结构化指令、上下文引用和显式
本文档是《系统规格说明书》中定义的**单个构块**的完整技术规格。它是**人类工程师与AI生成引擎之间的终极开发契约**，所有实现代码、测试、配置均应严格源自本文档。
《系统规格说明书》技术文档模板摘要（143字）： 该文档是业务意图到技术实现的转化蓝图，包含六大核心部分：1）系统全景图展示分层架构与子系统划分；2）关键技术选型决策表；3）将业务目标映射为具体技术构块；4）量化非功能性需求指标；5）定义关键接口协议与数据治理策略；6）后续实施计划。采用智能体优先、高内聚松耦合等设计原则，通过Mermaid架构图、决策矩阵等可视化形式，为构块开发与系统集成提供明确
这种变化标志着一个残酷的现实：未来的高杠杆（High-leverage）开发者将不再是单纯的“写代码的人”，而是运行着一支 AI 特工车队的“异步管理者”。要成为一名卓越的“AI 经纪人”，你需要建立一套可复用的“编排操作系统”： 计划（Plan） -> 产生（Spawn） -> 监控（Monitor） -> 验证（Verify） -> 集成（Integrate） -> 复盘（Retro）。这不再
本文详细介绍了Claude的Agent Skills功能，这是一种扩展大模型能力的模块化解决方案。Skills通过文件系统架构实现渐进式信息披露，包含元数据、指令和资源三级加载，有效降低上下文成本。文章深入探讨了Skills的优势、架构设计、使用方法、安全考虑及跨平台部署策略，帮助开发者将通用AI助手转变为特定领域的专家工具，提升工作效率和专业能力。
在信息爆炸的时代，学术研究需要更高效的工具辅助。，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）通过智能选题、文献分析、框架搭建和格式优化，让开题报告的撰写从“耗时耗力”变为“轻松高效”。无论你是教育领域的研究生，还是需要申请科研项目的教师，它都能成为你学术征程中的得力助手。如果你也想告别“开题焦虑”，不妨试试书匠策AI，让它成为你科研道路上的“智能导航仪”，助你轻松跨越学术门槛，开启精彩的科研之旅！
本文深度解析CANN仓库的CI/CD流水线设计，展示了大型AI框架的自动化质量保障体系。通过剖析多阶段验证、矩阵构建和智能缓存三大核心技术，揭示了实现分钟级质量反馈的工业级解决方案。文章详细介绍了四阶段质量门禁机制（静态检查、单元测试、集成测试、系统测试），以及矩阵构建算法和智能缓存策略的具体实现。同时提供了完整的CI工作流配置示例和性能优化数据，呈现了从2小时到15分钟的构建时间优化历程。最后探
摘要： 差分放大电路作为抑制共模噪声的核心模块，在现代电子系统中具有广泛应用。本文系统分析了其工作原理，推导了差模增益（A_d）、共模增益（A_c）及共模抑制比（CMRR）的关键公式，揭示了元件失配、电流源非理想性等现实因素对性能的影响。通过Multisim仿真验证，证明精密电阻匹配和改进型电流源（如威尔逊结构）可显著提升CMRR（仿真数据提升达40dB）。研究还探讨了差分电路在生物电信号采集、应
摘要：本文详细介绍了Apache JMeter分布式测试的部署流程，帮助突破单机性能瓶颈。主要内容包括：1）主从架构解析，通过多台负载机实现万级并发；2）环境配置要点，包括硬件要求、软件版本统一和关键参数设置；3）测试执行规范，涵盖启动顺序、命令行操作和监控方法；4）常见问题解决方案；5）最佳实践建议，如负载均衡策略和监控体系建设。文章为构建可靠的分布式测试环境提供了实用指导，并展望了容器化集群的
君正T41NQ是一款专为AIoT设计的低功耗高性能SoC芯片，适用于智能安防、家居和机器视觉领域。核心配置包括XBurst2双核CPU（1.0-1.4GHz）、RISC-V协处理器和1.2Tops@int8的AI加速引擎。具备强大的图像处理能力，支持4K@30fps视频编码及丰富的ISP功能，集成3A音频处理和多种安全加密算法。支持多种存储接口和外围设备连接，采用QFN封装，特别适合电池供电设备。
Win10系统输入法显示"已禁用"是常见问题，主要因系统设置错误、计划任务未运行或服务异常导致。本文提供6种解决方法：1)通过任务计划程序启用MsCtrMonitor任务；2)检查系统语言设置；3)使用驱动工具修复；4)重启输入法进程；5)运行ctfmon进程；6)重新安装输入法。建议按顺序尝试，同时提供预防技巧如定期更新系统、避免多安全软件冲突等。若问题持续，可创建新账户或执
因为首先是个人开发者，而不是团队开发。开发的过程中就没有那么规范，没有详细的需求，没有界面设计，也没有详细的开发计划等。所以一个应用程序的开发要经过很多次蜕变才能变得完美或者说取得更好的用户体验。当然了，这一切都是根据自己的开发技巧和技术层次而定的。下文是我在开发过程中遇到的一些有意思也很无奈的事。是看客的笑话也好，共鸣也好，我也都愿意将它记录下来，以飨看客。我们公司应用开...
2025年的代码托管平台选型，本质是研发模式的选择。Gitee的崛起，不仅在于其功能的完整性，更在于对国内团队研发痛点的精准解决——从网络速度到合规需求，从自动化效率到成本控制，每一项优势都贴合本土场景。无论是个人开发者追求的高效便捷，还是企业对全流程管控的需求，Gitee都提供了适配的解决方案，成为2025年代码托管领域的标杆选择。
ARM Linux 驱动开发篇----Linux驱动开发与裸机开发的区别---- Ubuntu20.04
当产出代码的速度超过了验证其质量的能力时，我们发布的将是更多的 Bug 和故障。明智的团队会强制推行增量开发，将庞大的 AI 输出分解为更小、可堆叠的拉取请求，确保审查工作切实可行，而不是被代码海啸淹没。但在这令人兴奋的效率背后，一个核心矛盾也浮出水面：尽管 AI 写代码的速度飞快，它却给我们带来了新的、更重要的负担——证明这些代码能够正常工作。AI 正在将代码审查从逐行检查的“守门员”角色，转变
嵌入式模块自动注册系统核心创新点无需修改链接脚本的模块自动注册机制，让嵌入式模块像Linux内核一样实现“自注册自管理”。主要优势解耦设计：消除传统main函数中臃肿的初始化代码，模块间完全解耦智能排序：支持初始化等级和优先级，自动解决模块依赖关系跨平台兼容：全面支持GCC、Keil、IAR三大编译器，开箱即用分布式管理：新增模块只需在自身文件中添加注册宏，无需修改main函数
好的Spec是成功的一半。花时间编写清晰的规格说明，将在整个开发过程中获得回报。编写清晰的Spec是AI辅助编程的关键。在Spec中，我们需要尽可能详细地描述需求、技术栈、架构、代码结构和测试要求。通过实战，我们可以将Spec转化为完整的项目代码。
1.游戏外挂分类 ⑴按实现方式 ㈠脱机式 完全脱离游戏客户端程序，可以与游戏服务器自由通讯的外挂程序，开发难度最大，普通的100多开，对游戏的危害最大，严重破坏游戏市场、影响玩家正常游戏、缩短游戏运营周期。 ㈡内挂式： 以游戏客户端程序为载体，依靠客户端程序来完成与游戏服务器的通讯 ①调用游戏相关功能函数为主 ②调用游戏明文发包函数为...
摘要：本文提出针对瑞芯微平台的实时/非实时任务协同优化方案，通过CPU隔离（isolcpus）、cgroups资源配额和中断绑定等技术，解决工业场景中控制抖动与AI任务抢占资源的矛盾。实践表明，该方案可使实时任务抖动从250μs降至25μs（降低90%），同时提升AI推理性能20%。详细步骤涵盖内核配置（PREEMPT_RT补丁）、设备树修改、隔离脚本编写及cyclictest验证，并给出量产部署
通过书匠策AI的“方法模块库”，她选择“多元线性回归”模块后，系统生成SPSS代码，运行后直接获得标准化回归系数、显著性水平等关键指标，省去查阅教程、调试代码的8小时。，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）通过虚拟实验、智能代码、动态图表、争议预测等功能，让数据分析从“技术苦力”变成“创作乐趣”，让数据真正成为论文的“灵魂舞者”。，微信公众号搜一搜“书匠策AI”），正用AI黑科技帮研究者们“一键通关”
摘要：国际化多语言回归验证机器人(IMRVR)通过自动化与AI技术解决软件全球化测试痛点。该工具结合Selenium/NLP等技术，实现多语言版本的高效验证，可缩短测试周期70%，有效识别字符编码、界面布局等问题。案例显示，IMRVR帮助金融和游戏行业规避本地化风险，但面临初始配置复杂等挑战。未来将向预测性分析和低代码方向发展，建议测试团队提升自动化技能，共建国际化测试用例库，以适应全球化软件开发
文章摘要： 本文记录了在Kylin v10 ARM64环境下，为解决Python 3.10调用GaussDB官方psycopg2驱动时出现的兼容性问题而进行的探索。由于华为提供的驱动仅支持Python 3.7.9，作者通过修改openGauss的psycopg2源码，适配GaussDB的libpq库，解决了核心转储问题。
无论你是教育小白还是学术老手，书匠策AI都能成为你论文写作路上的“数据搭子”——从数据清洗到方法推荐，从动态图表到虚拟实验，它用魔法般的智能工具，让你的研究从“数字迷宫”走向“逻辑金矿”。功能，直接为研究者搭建了一个“数据平行宇宙”——只需输入变量类型（如连续变量“学习时长”、分类变量“性别”）、数据分布特征（如正态分布、偏态分布）及样本量，系统即可生成符合统计学规律的虚拟数据集。，像一位经验丰富
2025年的AI编程革命，不是"AI取代人类"的零和博弈，而是"人机协同创造更大价值"的共赢。正如微软CTO Kevin Scott所言："95%代码由AI生成的未来，人类开发者的核心价值将从'编写代码'转向'定义需求、设计架构、解决复杂问题'——最优秀的开发者，是能让AI成为'最得力助手'的人。选择合适的工具、建立科学的协作流程、坚守核心能力，将是开发者在AI时代立足的关键。毕竟，软件开发的终极
新的 Cortex-A 架构加入了TrustZone 安全扩展，所以就新加了一种运行模式：Monitor，新的处理器架构还支持虚拟化扩展，因此又加入了另一个运行模式：Hyp，所以 Cortex-A7 处理器有 9 种处理模式。：对于加/减法运算指令，当操作数和运算结果表示为二进制的补码表示的带符号数时，V=1 表示符号位溢出，通常其他位不影响 V 位。：Z=1 表示运算结果为零，Z=0 表示运算结
是一个基于GPT-4的开源AI代码生成工具，由开发者创建。该项目旨在让用户通过简单的自然语言描述，即可生成整个代码库，极大地简化了软件项目的初始搭建过程。该项目在设计上强调简单易用、灵活且易于扩展。用户可以通过高级提示词（high level prompting）与AI交互，并且AI能够记住用户的反馈，从而在不断使用中学习并适应用户的代码风格偏好。GPT-Engineer 在发布后迅速获得了广泛关
本文系统阐述AI Agent评估体系方法论，分析传统测试在Agent面前的局限性，详解Transcript与Outcome评估核心组件、三类评分器组合使用，以及量化非确定性的pass@k和pass^k指标。针对不同类型Agent提供具体评估策略，给出8步实施路线图，强调评估驱动开发的重要性，帮助开发者构建可靠的AI Agent系统。
$💡 :⚠️ :
该技能强制智能体遵循经典的“红-绿-重构”（RED-GREEN-REFACTOR）流程：先编写一个预期会失败的测试用例（红），然后编写最精简的代码使其通过（绿），最后进行代码重构。通过采用Superpowers，开发者能够将更多时间投入到更高价值的活动上，如精细的架构设计、复杂的业务逻辑梳理以及前沿的技术创新。这不仅仅是一组可供调用的工具集，更是一种强制性的开发方法论，旨在将软件工程的最佳实践深度
本文探讨DevOps环境下UI测试卡点(QualityGates)的设计与实践。UI测试卡点通过自动化检测与人工审核机制，在开发、测试、发布三阶段拦截缺陷，需遵循"自动化优先、分层拦截、数据驱动"原则。建议采用Selenium、Cypress等工具实现分层测试，结合AI与跨团队协作优化流程。未来趋势将向预测性质量管控发展，通过历史数据建模实现动态测试调整，帮助团队在保证质量的同
Linux内核驱动开发环境是AI驱动的核心基础，正确配置可提升GPU利用率92%和开发效率2.1倍。关键步骤包括：检查内核版本(≥5.4)、安装匹配的linux-headers和GCC10+工具链，并通过测试模块验证环境。NVIDIA报告显示，90%的AI驱动失败源于内核配置错误，正确配置可使KMD加载成功率从60%提升至100%。内核环境直接影响AI训练性能，是"算力爆发的起点&quo
SDD即规范驱动开发，是一种以规范为核心的软件开发方法。它强调规范即代码，将需求、设计、实现等环节统一到规范中，通过规范来驱动整个软件开发过程。SDD的核心思想是将做什么（规范）和怎么做（代码）分离开来，让AI根据规范自动生成代码，从而提高开发效率和质量。SDD作为一种新兴的软件开发理念，为解决传统软件工程的痛点提供了新的思路和方法。通过规范驱动开发，可以提高开发效率、保证代码质量、降低维护成本，
这个错误通常与 X11 转发（X11 forwarding）有关，特别是在使用 SSH 连接到远程服务器并尝试运行需要图形界面的应用程序时。
摘要：本文介绍了在瑞芯微RK3568/RK3588芯片上集成PREEMPT_RT补丁实现硬实时Linux系统的完整方案。针对边缘视觉和工业机器人对低延迟（≤30ms）和低抖动（<5ms）的需求，通过源码级集成RT补丁，将中断延迟从ms级降至μs级。详细阐述了从环境搭建、内核配置、编译打包到性能验证的全流程，包括关键配置项修改（如关闭GICv3 LPI功能）、实时性测试工具cyclictest
摘要： Linux内核驱动开发环境是AI驱动开发的基石，错误配置将导致80%的开发效率下降（NVIDIA 2023报告）。核心步骤包括：检查内核版本（≥5.4）、安装内核头文件（linux-headers-$(uname -r)）及编译工具链（GCC≥10），并通过测试模块验证环境。正确配置可提升GPU利用率至92%（原58%），减少崩溃率800倍。关键避坑点：避免跳过头文件安装、使用旧版GCC或
驱动开发
——驱动开发
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
开源鸿蒙跨平台开发者社区
人工智能6S服务平台
深开鸿 技术专区
昇腾开源生态专区
CSDN-OPC开发者社区
松山湖开发者村综合服务平台
网易智企-易盾开发者社区
NVIDIA DRIVE 智能汽车专区
DAMO开发者矩阵
