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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
在2026年的软件开发领域，一个划时代的变革正在发生：AI不再仅仅是你的“副驾驶”，而是能独立完成任务的“全栈工程师”。这一切的核心，就是 **GitHub Copilot 的 Agent 模式**。本文将带你从零开始，深入实战，掌握这一颠覆性技术。
请确保你严格按照上述步骤，使用的是从 api2.cursor.sh 下载的专用 cursor CLI，而不是 VS Code 官方的 code CLI。稍等片刻，Cursor 就会打开一个新的窗口，窗口里的文件和终端就是你远程服务器上的环境了！打开你本地电脑的终端（Terminal、PowerShell 或其他 SSH 客户端），通过 SSH 登录到你的服务器。你需要知道你的服务器是 x64 还是
重写与，维护_visuals列表管理视觉元素；提供AddVisual方法，支持添加/移除绘图视觉对象，排除Shape类型元素（避免与绘图对象冲突）。
CANopen协议代码，学习资料，包含CANfestival官方代码框架，官方字典生成工具，可自主设定心跳，pdo，sdo等内容参数，并包含已经移植完成的且带有详细注释的一个主站程序两个从站能正常通信，文档中还有大量本人学习CANopen时从csdn，百度文库等平台下载的参考文档与本人学习完后写的总结心得。本CANopen网络采用CANfestival框架，网络由一个带有STM32F765VGT6
折腾了半天发现是transformers版本的问题，我之前的版本是transformers==4.52.4，换成transformers==4.41.0问题解决。
打开自己项目网页选择setting。找到issue选择框取消勾选即可。
连接dbeaver的时候提示Network unavailable due to a certificate issue
首先修改在C:\Windows\System32\drivers\etc中的hosts的 属性——安全 权限。把所有的结果按照如下方式加在hosts的后面，我用记事本打开的，剩下的没试过。把输出的值记下来：往下找，这里有4个，一会就写4个。重新点开登录，不行的话，重新打开一次浏览器试试。
failed to solve: rpc error: code = Unknown desc = failed to solve with frontend dockerfile.v0: failed to create LLB definition: unexpected status code [manifests 8.0-alpine-v3.14-swoole]: 403 Forbidde
好像不能，没找到找到了，是可以的
matlab/simulink 双馈风机调频，风电调频，风火水调频，虚拟惯性控制，下垂控制参与系统一次调频的Matlab/Simulink模型系统为三机九节点模型，所有参数已调好且可调，可直接运行，风电渗透率20%也可研究风火联合，火电调频等。有同步机调速器。风电调频，IEEE9节点，双馈风机调频，一次调频，火电调频，同步机调频。同步机部分带有调速器等部分。并网电压电流。风电附带下垂控制，虚拟惯性
实时监控项目 Star 增长、自动回复常见 Issue、检测恶意 Spam，开源项目维护效率提升 10 倍
会不会修真实 bug，和会不会写代码，真不是一回事。很多 AI 工具生成函数、补全模板、写 CRUD，已经挺像样了。可一碰到开源项目里那种夹着历史包袱、改动遗留、兼容分支、日志噪声的 bug，差距一下就出来了。真正好用的工具，不是回答最长的，也不是 patch 改得最多的，而是能帮你把问题缩小、把风险说清、把修改收住。这才是生产力。当然，现阶段我还是不建议把 AI 给的补丁直接无脑合并。再顺的答案
引言此篇推文为昇思MindSpore社区的优质ISSUE，安利给各位小伙伴参考学习，点击下方“阅读原文”即可跳转gitee原文，更多ISSUE详情请查看链接：https://gitee.com/mindspore/mindspore/issues概述UB融合的处理流程如下：通过Pass匹配待融合的算子，将fusion id设置到node的属性将匹配到的小算子融合为FusionOp初始化融合信息，包
含光伏的储能选址定容模型 14节点程序采用改进粒子群算法，对分析14节点配网系统中的储能选址定容方案，并得到储能的出力情况，有相关参考资料这段程序是一个粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的实现，用于求解一个电力系统的优化问题。下面我将对程序的各个部分进行详细分析。首先，程序开始时进行了一些参数的初始化。其中，c1、wmax、wmin、wh、c2、maxg
本文详细介绍了如何在AtomGit平台上进行高效的团队协作，重点讲解了Issue管理和Pull Request流程。主要内容包括：Issue的创建、标签分类、模板规范、里程碑跟踪以及与代码的关联；Pull Request的两种协作模式（集中式和分布式）、创建方法、生命周期管理；以及代码评审的具体流程和技巧。通过这套完整的开源协作工作流，团队可以更好地管理项目需求、规范代码合入、保障代码质量，实现从
issue
——issue
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