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软件开发永远在与各种压力抗衡：既要快速迭代、拥抱创新，又要保证代码的高质量与可维护性。这本身就是一项极具挑战的任务。就在此时，AI如一阵飓风，席卷了整个行业。在过去的几个月里，我将AI工具深度集成到了我作为一名高级软件工程师的日常工作中。起初只是源于一丝好奇，如今却演变成了一种稳固的“伙伴关系”。我发现，AI不仅能帮我节省时间，更重要的是，它正在改变我的思维方式，减少工作中的阻力，并让我对正在构建
作为一名前端开发者，我的工作早已不再是“写代码”那么简单。如今，每天早上打开电脑的第一件事，不是翻需求文档，而是唤醒我的 AI 编程搭档 —— GitHub Copilot 正在生成组件骨架，Cursor 的聊天面板里堆满了优化建议，而本地终端已经跑起了 Vite 服务。我还没动手，项目进度条就已经走了 30%。
Up until now, we have had very little discussion of the costs of certain features that customers may wish to include in the system requirements. Part of the reason is that it made sense to separate th
当 AI 结对编程工具首次投放市场时，许多人认为它们对于经验丰富的开发人员来说将是梦想成真。毕竟，还有谁比拥有多年经验的人更适合使用智能编码伙伴呢？但今天在真实球队中发生的事情令人惊讶。初级开发人员比高级开发人员更快地掌握人工智能辅助的工作流程。这不仅仅是年轻或精通技术的问题。还有更深层次的事情正在发生。
本文为你提供一个驾驭AI的全新心智模型。为什么AI总会“健忘”和“犯错”？因为它并非完美的“第二大脑”，而是一个需要主动管理的“最强外脑”。通过理解其独特的“长短腿”记忆系统和“思维白板”工作原理，你将学会驾驭它的4个核心步骤，真正释放AI潜力，让它成为你提升工作效率的最佳拍档
瀑布模型是一种基于文档驱动的软件开发方法，将软件开发过程划分为需求分析、设计、编码、测试、维护五个阶段，各阶段按顺序执行，前一阶段完成并通过评审后，方可进入下一阶段。：微软过程是一种软件开发方法论，采用同步 - 稳定开发法，将项目分为规划、设计、开发、稳定、发布阶段，通过多次迭代逐步构建产品，注重风险管理和资源分配。，并结合自动化工具（如 Jenkins、Jira）提升效率。：增量模型是一种软件开
AI时代，架构师为何要从“做加法”转向“做减法”？本文剖析了盲目堆砌AI功能导致的成本、复杂性和价值三大陷阱。文章提出，架构师的核心价值在于保持清醒，通过“减法”心法回归业务本质，做出理性决策，在无限可能性中设计出真正健壮、高效且有价值的系统。
告别print调试AI Agent的石器时代！本文是你急需的LangSmith实战指南。详解为何LangSmith是Agent开发的“飞行记录仪”，并分享3个压箱底的关键技巧：如何用标签和元数据精准定位问题，如何用数据集和评估器量化性能，以及如何用Playground高效优化Prompt。助你看清Agent黑盒中的一切
深度探讨AI Agent框架选型困境。CrewAI虽好，但流程僵化；LangGraph虽灵活，却过于底层。本文从一个资深架构师的视角，分析了两大主流工具的优劣与局限，并提出在LangGraph之上构建轻量级“协作层”的破局之道。包含核心架构思想与伪代码实现，助你夺回Agent开发控制权
为何放弃现象级框架CrewAI？本文深度复盘了我们的AI Agent项目在技术选型中的艰难决策。面对CrewAI严格依赖锁定引发的“依赖地狱”，我们为保住项目的技术选型自由和长期稳定性，选择放弃“开箱即用”的便利，回归自研内核。我们提炼出一套AI框架选型清单，希望能为面临同样困境的你提供一个清晰的决策参考。
为何你的AI编程助手（Copilot, Cursor）总是产出低质量代码？本文深入剖析了“带不动”AI的三个管理错误，并提供一套结构化任务简报、标准化开发环境、严格代码审查的实战三步法（SOP），助你将AI从低效工具转变为高效的编程伙伴，提升团队的人机协作效率
本文分享了作者使用AI编程工具Cursor的实战经验，重点探讨如何通过规则约束和MCP工具提升开发效率。文章首先介绍了制定协作规则（rules）的必要性，包括减少无效沟通、降低操作风险等价值，并展示了作者的具体rules配置。随后详细解析了几款常用MCP工具的功能特点，如mcp-feedback-enhanced可减少请求次数消耗，sequential-thinking提供结构化思维等。最后以Op
最近，我用Gemini CLI当我的“AI结对程序员”，结果第一天就差点翻车。我们完美地踩中了“依赖地狱”、“黑盒调试”和“架构错位”这三个致命陷阱。这篇文章，就是对这次惨痛经历的深度复盘。我将详细拆解我们犯下的每一个错误，并总结出4条能让你在AI协作中活下来的“生存法则”。如果你也刚开始尝试AI辅助编程，相信我，这篇避坑指南，能让你少走至少80%的弯路。
在这样的背景下，开发者要想保持竞争力，就需要提升核心编程能力，培养创新思维和问题解决能力，坚守伦理准则，学会与 AI 高效协作，并持续学习以跟上技术发展步伐。他们不再深入思考问题的解决方案，而是直接套用 AI 给出的代码，长此以往，会失去独立解决问题的能力，在面对复杂的编程任务时束手无策。只有做到这些，开发者才能在 AI 时代充分发挥自己的优势，与 AI 工具实现良性互动，共同推动编程领域的发展，
AI 结对编程：是威胁还是超级外挂？我的 Copilot 实战体验与思考
有时候我突发奇想要做个小工具，但是碍于不会编程，没办法进行下去。但是学习编程要花很长时间，而且以我的水平，还不一定学得懂。我就在想，能不能通过 AI 生成一个网页、小程序或者 App 呢？经过实战手搓，发现真的可以！01DeepSeek 满血版“AI 程序员”正好我看见了通义灵码的“AI 程序员”接入了 DeepSeek V3 和 R1 满血版，最重要的是免费不限量使用！就在昨晚，通义灵码支持..
第一章软件项目管理概述一、填空题1、敏捷模型包括4个核心价值，对应12个敏捷原则。2、项目管理包括（启动过程组）、（计划过程组）、（执行过程组）、（控制过程组）、（收尾过程组）5个过程组。
本文讨论了关于指针的相关问题，欢迎大家阅读指针
阿里云推出的智能编程助手通义灵码，自发布以来迅速成为行业焦点，以其全栈智能辅助能力推动软件开发行业的智能化变革。通义灵码从1.0到2.5版本的迭代，不断扩展其功能，包括代码生成、智能补全、多模态交互、项目架构解析、自动化测试用例生成等。最新2.5版本引入了智能体模式，具备自主决策、环境感知和工具使用能力，支持MCP工具集成，增强了长期记忆与感知能力，并全面支持Qwen3模型。此外，通义灵码还支持工
为什么要学习Netty：在java的网络编程方面，最开始的BIO 到现在被广泛使用的NIO，它们都能完成网络编程的工作，但是使用原生的java API去完成网络编程，往往非常困难。连接管理、消息分割、数据编解码，还有对应应用层协议的实现，这些对开发人员的要求非常高。所以使用和学习Netty这样的网络框架是非常有必要的。Netty是什么：Netty是对 Java NIO 的进一步封装，实现了众多的协
在创建敏捷宣言时，有不少“轻量级”开发流程；此后出现了其他此类方法。它们现在统称为“敏捷”方法。敏捷是一种思维方式和行为方式。敏捷是一种心态，是一套价值观和原则。敏捷是关于短周期、迭代和增量交付、快速失败、获得反馈、尽早向客户交付业务价值以及人员、协作和交互。敏捷是一种思考透明度、检查和适应的方式。但是，敏捷不包含任何角色、事件或工件。这是一种心态。例如Scrum 是敏捷方法下广泛使用的框架之一。
● 审查知识提炼：自动采集合同审查过程中业务、法务、财务等领域具备价值的审核意见，基于DeepSeek+道本自有知识图谱持续“增量”提炼审查类数字知识，并通过采集的样本及大模型训练，自动迭代“合同文本智能审查”能力。● 合同文本生成：通过自然语言一轮或多轮询问，获取所需合同文本核心特征，由标准条款库最优组建合同模版，并支持同类条款推荐，提升非标文本起草效率。● 智能拆分客户方合同范本库，解析构建十
DeepSeek与结对编程的融合，标志着软件开发从"人力密集型"向"认知增强型"的根本转变。这种变革不仅体现为代码产出效率的量级提升，更重要的是创造了知识创造与传递的新范式。当开发者与AI共同凝视同一段代码时，他们看见的不再是单纯的符号组合，而是人类智慧与机器智能交织形成的认知光谱。这种光谱的扩展，终将重新定义软件开发的本质价值与可能性边界。
Copilot 的环境安装与使用都非常简单，可以把它当作一个在 IDE 中使用的ChatGPT。一些明确的代码逻辑，可以交给它完成。Copilot并非所有的输出都是正确的，在使用的过程中，需要适当进行纠错。注意：Copilot是一个收费软件，如果试用期过后不想继续使用，一定要记得取消订阅。
GitHub Copilot 使用了 OpenAI 的 GPT 模型，结合 GitHub 上开源的大量代码库，从而能够根据用户输入的提示和信息，为程序员生成符合预期的代码。前不久微软宣布发表新一代的GitHub Copilot X，相比于上一代性能和能力又有了进一步的提升。GitHub Copilot X 可以更快地编写代码，提高开发效率，同时减轻开发者的负担，让他们能够把更多时间和精力投入到项.
GitHub Copilot 使用了 OpenAI 的 GPT-4 模型，结合 GitHub 上开源的大量代码库，从而能够根据用户输入的提示和信息，为程序员生成符合预期的代码。前不久微软宣布发表新一代的GitHub Copilot X，相比于上一代性能和能力又有了进一步的提升。GitHub Copilot X 可以更快地编写代码，提高开发效率，同时减轻开发者的负担，让他们能够把更多时间和精力投入到
简介GitHub Copilot 是一款 AI 结对程序员，可帮助您更快、更少地编写代码。它从注释和代码中提取上下文，以立即建议单独的行和整个函数。GitHub Copilot 由 GitHub、OpenAI 和 Microsoft 开发的生成式 AI 模型提供支持。它可作为 Visual Studio Code、Visu...
GitHub Copilot 是一款 AI 结对程序员，可帮助您更快、更少地编写代码。它从注释和代码中提取上下文，以立即建议单独的行和整个函数。GitHub Copilot 由 GitHub、OpenAI 和 Microsoft 开发的生成式 AI 模型提供支持。它可作为 Visual Studio Code、Visual Studio、Neovim 和 JetBrains 集成开发环境 (IDE
结对编程是一种灵活高效的软件开发方法。在结对编程中，两人协作完成同一个任务——一人负责编写代码（驾驶员），另一人负责实时审查和提出改进建议（导航员）。两人可以轮流担任驾驶员和导航员，通过密切协作解决问题、分享知识，从而提高代码质量和开发效率。结对编程的优势在于它通过及时的反馈和讨论，帮助团队成员从不同视角解决问题，尤其适合新手或希望提升编程技能的开发者。本次实验采用了结对编程的方式，我和我的两位编
Cline 3.0新版本引入的.clinerules配置文件机制让项目管理变得更加规范，通过在项目根目录创建.clinerules文件，团队可以定义专属的行为准则、编码规范和项目约定。在此之前，Cline修改大文件的时候，常常会出现丢失原来代码的问题。开发者可以设置自动执行的API请求上限，当达到限制时，Cline会自动请求用户确认，这种设计既保证了自动化程度，又避免了资源的无序使用。Cline直
“国产Copilot”开放内测，让编程更简单
我是一位运维工程师，用通义灵码个人版的@workspace 和 @terminal 的能力做快速了解一个工程、查找工程内的实现逻辑，以及执行指令不知道如何写，或者不清楚某个指令的意思，对比之前没有灵码，现在提效了20%，再也不需要“百度一下”或者“谷歌”了，使用的具体流程如下：想象一下，开发同事完成项目上线后，提交给你运维，之前你根本不知道从何处入手，如果你正在某个代码仓库里工作，灵码可以预先感知
该专业毕业生可以在软件开发、网络安全、数据分析、系统集成、人工智能、前端与后端开发、移动应用开发、游戏开发、UI/UX设计、IT咨询、项目管理等多个领域找到工作机会。网络与信息安全：包括网络工程师、系统管理员、网络安全专家等。：由于技术的复杂性和专业性，计算机科学与技术专业人员通常享受较高的薪资待遇，尤其是在技术密集型行业和地区，如硅谷、北京、上海等地的科技公司。云计算与分布式系统：云架构师、云服
结对编程
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