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折腾了几天的脚本和提示词，最后基本上实现了自动修Issue的功能。这里我贴张图片，就是codex自己修的pr，测试后是完全达标可以直接合并的。这里提交用的环境里面指定的邮箱和名称，提pr需要github账户，用的gh-cli登录的用户。目前来看简单任务完成没有问题，大的比如功能开发还是需要再手动改，不过也正常啦。不支持同时执行多个任务稳定性略差，碰到网络问题等容易失效且没有反馈可以用git wor
LabVIEW数据库Mysql数据库操作;增加-删除-更新-查询;数据管理程序，完整案例，可移植。在数据驱动的时代，数据库操作是众多应用不可或缺的一环。LabVIEW 作为一款功能强大的图形化编程环境，与 MySQL 这个广泛使用的开源数据库相结合，能打造出高效的数据管理程序。今天咱就来详细唠唠在 LabVIEW 里对 MySQL 数据库进行增加、删除、更新和查询操作的完整案例，而且这案例是可移植
在生产环境中，团队搭建AI Agent自动化处理GitHub Issue的初期流程时，通常会先实现一个简洁的闭环：新Issue进入后，Triage Agent快速判断质量与范围，若足够清晰就直接打上ready-to-implement标签，触发Implementation Agent生成Draft PR。这个模式对明确的小Bug和边界清晰的小特性非常高效。
OpenAI的Codex CLI工具被曝存在严重SSD写入问题，其后台日志系统以5-16 MiB/s的速率静默写入日志文件，按年计算可达640TB，远超消费级SSD寿命（300-600TB）。该问题自4月报告以来仍未修复，用户可通过将日志文件软链接到内存盘临时缓解。文章还指出Codex存在另一个乌龙bug：当询问如何升级时，会错误推荐安装2012年的无关npm包。作者认为这反映出AI工具快速迭代中
用cc switch解决claude code用mimo v2.5pro使用中，让它识别图片出现的bug：There's an issue with the selected model (mimo-v2.5-pro). It may not exist or you may not have access to it. Run/model to pick a different model.
上面issue有人提问是否有riscv的支持，回复是说如果pytorch支持了那么vllm应该可以直接支持。这个issue提到有人想为vllm提供riscv贡献。这个稍早的PR提供的是RVV支持，但是还在拉扯中。这个PR提供的是Riscv的标量支持，已经合入。
在真实的生产级开源仓库里，新 Issue 每天涌入。Agent 被寄予厚望去做第一轮分类——ready-to-implement、duplicate、needs-info——可现实往往是：它把需要更多环境细节的 issue 直接标成了 ready-to-implement。维护者手动改标签、写评论解释原因。第二天类似 issue 再来，Agent 依然犯同样的错。技能文件没有记住这些修正，维护者陷
你可能和我的问题一样 就是 base_url 错误 ，填写了官网给 api 调用的 url。给 claude code 调用要用 Anthropic 的。
GitHub Copilot 是 AI 编程助手：- 自动补全代码- 根据注释生成代码- 解释代码- 修复 Bug。
大概率是因为，mimo v2.5pro原生不支持多模态。其他不支持多模态模型如有相同报错也是如此。解决办法就是换支持多模态的模型，比如mimo v2.5。或者试试奇奇怪怪的mcp skill。如在使用claudecode接入mimo v2.5pro进行任务处理时出现如下报错。
摘要：技术代码评审中，清晰表达问题比技术判断更难。简单指出"有问题"不够明确，而直接否定又显得生硬。建议采用语音输入整理思路，先完整陈述问题背景、风险、修改建议和验证方式，再转化为文字评论。这种方法尤其适用于需要解释"为什么"的复杂场景，既能确保信息完整，又能保持专业语气。SaySo工具可帮助将口头表达整理成可直接使用的技术评论，提高评审效率。适用于涉及上下
摘要： 本文探讨了AI Agent技术如何颠覆传统开发工作流，从GitHub Copilot的代码补全进化到能独立处理Issue、审查PR、编写单元测试和修复Bug的智能体。作者分享了实际应用场景，如通过Agent自动化代码审查、生成测试用例及诊断Bug，并强调开发者角色正从“编码执行者”转向“架构师+审阅者”，需更关注需求描述、系统设计和AI协作。尽管效率大幅提升，开发者仍需主导决策与质量把控，
摘要 AI编程助手正从代码补全工具进化为自主执行任务的智能体，GitHub Copilot Agent已能独立理解Issue、规划架构并提交PR。实践显示，AI在优化老旧代码（如.NET正则引擎提升10倍性能）时表现突出，但在复杂问题定位和测试处理上仍存在缺陷。高效协作需遵循"先规划再编码"原则，注重架构清晰度和文档完整性。开发者角色正向架构设计和质量审查转变，通过配置文件和严格验证流程引导AI输
本文介绍了AtomGit（类GitHub）API中Issue与PR的统一处理方式，通过isPullRequest字段区分两者，并基于Dart实现了Issue模型和IssueProvider类。核心内容包括： 统一模型设计：PR被视为特殊Issue，通过检查JSON中的pull_request键区分类型。 数据加载逻辑： 使用不同API端点获取Issue/PR列表 支持状态过滤（open/close
上周Claude Code刚被AMD AI负责人用23万次调用记录实锤"越更新越差"[1]，这周它的GitHub Actions又被安全研究者扒出了一个供应链级别的漏洞——一个恶意GitHub Issue，就能让Claude Code帮你把仓库Secret全偷走，甚至往你的代码里投毒[2]。这个漏洞有多严重？CVSS v4.0评分7.8，Anthropic为此支付了4800美元赏金。更可怕的是，A
本文介绍了如何利用腾讯混元大模型 hy3 在 Cube Sandbox 微虚机环境中实现从 issue 到测试通过的自动化 bug 修复闭环。作者设计了包含 5 个专用工具的架构，特别强调了结构化 pytest 输出和原子化代码修改的重要性。实验选取了 5 个不同类型的真实 Python bug（包括 off-by-one、并发问题、Unicode 处理等），hy3 成功实现了 5/5 的修复率。
Stock SDK 是一个面向前端和 Node.js 的金融数据工具包，旨在简化股票行情获取流程。它支持 A 股、港股、美股和基金的实时行情查询，提供 K 线、分时数据和技术指标计算功能。该 SDK 无需依赖 Python 或自建后端，可直接在浏览器或 Node.js 环境中使用，适合开发行情看板、数据可视化等应用。此外，它还包含板块分析、资金流向、龙虎榜等市场数据接口。项目已更新至 1.9.3
云认证对测试工程师的价值演变：AWS与阿里云对比分析 随着云原生技术的发展，测试工程师的认证需求从传统的ISTQB转向云平台认证。AWS认证在全球市场具有优势，其DevOps工程师、安全专家和机器学习专项认证能提升测试人员在自动化框架设计、安全测试和AI测试方面的能力，薪资溢价可达25%-40%。阿里云认证则更贴合国内项目环境，尤其在金融、政务系统测试场景中更具实用性，ACP认证在国内企业招聘中认
产品经理：写更可执行的 work item，给出验收标准和业务边界。工程师：拆任务、选择适合 Agent 的工作、审查实现和测试证据。Tech Lead：维护规则文件、架构边界、review 标准和代码所有权。平台团队：提供沙箱、权限、CI、日志、成本和安全策略。安全团队：定义 Agent 可访问的数据、secret、网络和高风险目录。
摘要： 参与CANN开源社区门槛不高，从提Issue、修bug到写文档均可贡献。好的Issue需清晰描述问题，PR需通过测试并符合代码规范。持续贡献3-6个月可成为Maintainer，获得技术成长、影响力和职业背书。社区礼仪强调尊重与规范，贡献路径清晰可行。
《测试工程师如何通过开源打造技术名片》摘要： 在软件测试行业，技术实力常被埋没。本文通过五个真实案例，揭示测试人员如何通过开源项目建立行业影响力：1）文档纠错专家刘敏通过修正测试框架文档获得职业跃升；2）张昊开发压测日志工具收获1200+星标；3）郑薇成为Appium核心贡献者赢得技术话语权；4）周然通过技术翻译成为契约测试布道者；5）何静开源测试方法论构建智力共同体。这些案例证明，持续的开源贡献
摘要：软件测试从业者参与开源项目贡献是提升技术能力的重要途径。贡献流程包括：1）规范提交Issue，精准分类问题并提供完整复现步骤；2）本地开发时严格遵循项目规范，做好分支管理和测试验证；3）提交PR时采用清晰命名和结构化描述，保持修改范围聚焦；4）专业应对代码审查，发挥测试思维优势。从小贡献入手，逐步建立开源协作经验，既能提升项目质量，也能促进个人职业发展。测试人员的严谨思维在开源协作中具有独特
昇腾CANN社区发布ops-math算子库贡献指南，帮助开发者高效参与开源项目。该指南详细介绍了6步贡献流程：从Fork仓库、签署CLA、编写代码和测试用例，到提交PR和等待审核。重点强调了代码规范（中文注释、命名规则）和性能要求（需达到PyTorch原生算子的1.5-2倍速度）。文中特别提醒新手注意CLA必须手签、测试需覆盖边界情况等常见问题，并提供了性能测试方法和问题解答。该指南旨在降低贡献门
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