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本文介绍了如何利用AI工具实现Java与C#代码的自动转换，以解决GcExcel项目维护两套代码的痛点。最初通过对话式AI处理代码片段，随后开发了支持完整任务承接的CLI工具。针对大任务不稳定的问题，设计了MCP Server提供API信息查询、任务自动拆分、并行转换等优化方案，最终形成包含错误修复的闭环系统。该工具将原本1-2天的手工转换缩短为1小时自动转换加人工校验，大幅提升了效率。实践表明，
你有没有遇到过这种情况：本地单元测试全过，一到线上就偶发数据错乱？查了几周日志，最后发现是多线程并发读写时的竞态条件？现在越来越多的系统是分布式、多线程架构，并发Bug的复现成本极高，普通单元测试根本覆盖不到偶发的异常执行路径。为了解决这个问题，行业里普遍使用Harness类的并发测试框架：它会启动几十上百个线程，按照预设的用例反复执行读写操作，收集所有执行轨迹最后判断是否符合预期。你用来测并发的
本文介绍了如何利用Claude AI工具提升代码测试的可靠性。文章首先强调了测试的重要性，包括发现bug、确保代码质量和提高系统稳定性等。然后详细讲解了三种主要测试类型（单元测试、集成测试和端到端测试）及其常用框架，并提供了与Claude交互的指令示例。此外，文章还涵盖了测试覆盖率分析、测试策略优化以及实战案例，分享了作者使用Claude辅助测试的经验技巧。最后指出Claude可以作为强大的测试助
本文深入探讨了RAG系统中的四种文本分块策略及其应用场景，重点分析了分块质量对检索效果的关键影响。文章首先通过反例展示了不当分块导致的检索问题，随后详细解析了固定大小分块、递归字符分块、语义分块和文档结构感知分块四种方法的原理与实现，并提供了中英文场景下的参数调优建议。特别介绍了父子块检索的设计原理，以及如何量化评估分块质量。最后对主流Embedding模型进行了横评，为开发者提供数据支撑的选型依
文章摘要 本文介绍了如何利用Claude AI工具提升代码测试的可靠性。主要内容包括： 测试的重要性：发现bug、确保代码质量、提高系统可靠性 测试类型：单元测试、集成测试和端到端测试的实践方法 测试框架：前端(Jest)、后端(Mocha)和API(Postman)测试工具的使用 测试覆盖率分析：概念解读和实际应用 测试策略：测试金字塔、持续测试和自动化测试的最佳实践 文章通过具体代码示例展示了
如果你有特定的使用场景，可以自己定义主代理。在项目根目录的},"prompt": "你是一个严格的代码审查员，只分析不修改，指出所有潜在问题"这样你就多了一个只读的 Code Review 专用代理。除了内置的代理，你可以根据自己的项目需求创建自定义代理。代码格式化专员},"prompt": "你只负责格式化代码，按照项目的代码规范调整缩进、命名、注释格式，不改业务逻辑"数据库迁移专家},
本文介绍了Anthropic Claude模型的配置参数及其应用场景。主要内容包括： 核心参数解析：详细说明了5个关键参数（ANTHROPIC_MODEL、ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL等）的作用、适用场景及对应的官方模型ID，其中Opus适用于复杂任务，Sonnet适合常规开发，Haiku用于轻量任务。 配置方法：提供了三种配置方式： 环境变量配置（生产推荐） Pyth
下面我以的身份，教你，全是实战用法，直接上手。
不会写代码？这辈子都没打算学？
一套可直接落地的AI生成单元测试/集成测试/UI测试的Prompt模板库，一个待办事项API全测试套件的完整代码，以及让CSDN自动审核认定为“原创干货”的三大设计技巧。
本文介绍了一个基于Spring Boot 3和Java 17的企业级校验框架设计方案。该框架采用SPI+模板方法模式+并发调用技术，解决了传统校验方式存在的代码臃肿、难以扩展、性能差等问题。框架支持零代码扩展、高性能并发校验、灵活配置和独立测试等特性。文章详细展示了从项目创建到核心实现的完整过程，包括定义校验结果枚举、结果模型等关键组件，并提供了完整的Maven依赖配置。该方案适用于电商等需要复杂
在 AI Agent 的企业级落地中，Skill 绝不仅是一段堆砌的 Prompt，而是 Specification Driven Development (SDD) 的核心载体。它是围绕任务边界、工具调用、安全沙箱与执行流转的结构化行为设计。写好 Skill，本质上是在进行驾驭层工程 (Harness Engineering)，通过确定的规范、可测试的方法论和可复用的设计模式，实现对不可控大模型
读完这篇文章，你可以按层定位 LangChain Python 仓库，知道 langchain-core、langchain、langchain-classic、partners/\*、standard-tests、model-profiles 分别解决什么问题，以及一条请求在 RAG 和 Agent 场景下是怎么流动的。
腾讯开源TencentDB Agent Memory方案，通过Mermaid任务画布和上下文卸载技术，显著降低长任务Agent的Token消耗。该方案将任务状态分为结构化状态（Mermaid画布）和原始证据（外部存储），实现Token消耗最高降61%，任务成功率提升51%。核心架构包括短期记忆压缩（三层架构）和长期个性化记忆（四层语义金字塔），确保任务全程可追溯。实验数据显示，在代码生成等场景中，
BabyAGI 工具集成与生产级优化指南 本文深入探讨如何将BabyAGI从理论原型升级为生产级系统，重点解决三大核心问题： 1. 工具集成 - 通过ReAct范式为Agent添加"手脚"，使其能够： 执行网页搜索获取实时信息 运行Python代码进行数据处理 读写文件实现持久化存储 发送HTTP请求与外部API交互 2. 记忆优化 - 采用分层记忆系统设计： 短期记忆保存当前任务上下文 长期记忆
<p><h2>摘要</h2></p> <p>本文针对Java开发者的实际工作痛点，结合2026年最新的AI编程工具、框架和实战方法，从工具选型、Prompt设计、进阶Agent开发三个维度，讲解如何用AI快速产出符合规范的企业级Java代码，实测可提升开发效率3-10倍，不管是新手还是资深开发都能直
你的团队是否陷入了“AI 精神错乱”？本文犀利剖析技术圈盲目崇拜 AI 的认知危机，揭示从“验证缺失”到“现实扭曲”的致命症状。通过深度案例，助你构建“认知免疫系统”，在 AI 浪潮中守住工程底线 🚨。
最近 Pinecone 发布了一个新东西：**Nexus。**最早我是在抖音上看到的，说实话，这种标题挺吓人的，**低劣但有效**，我都忍不住要点进去：
OpenSpace是港大HKUDS团队推出的AI Agent自进化引擎，通过三层机制实现任务级记忆和能力持续提升： 核心创新：建立任务级记忆系统，将每次任务的成功/失败模式转化为可复用Skill，实现"做一次就会百次"的效果 三层进化机制： AUTO-FIX自动修复失效技能 AUTO-IMPROVE优化成功任务模式 AUTO-GENERATE为新任务生成技能 显著效果： Token消耗降低46%
很多团队第一次做 RAG，往往都从一个“能问能答”的 Demo 开始：本地起一个 Ollama，塞几篇 Markdown 到向量库，写一个接口调用模型，十几分钟就能跑起来。
最早大家做 RAG，是因为模型上下文太短，一次塞不进完整文档，只能先检索，再把相关片段交给模型回答。后来，模型上下文窗口越来越长，从 32K、128K 到百万 token，很多人开始觉得：RAG 可能只是一个过渡方案。只要模型能一次读完几十万字，甚至几百万字，我们还需要复杂的检索、切块、索引和重排吗？
摘要： ClaudeCode是Anthropic推出的命令行AI编程工具，支持项目级操作（读写文件、执行命令、多步骤任务），需Node.js≥18环境。国内用户需通过ClaudePro/Max订阅（官网不支持大陆支付，可代购）。核心功能包括自动化重构（如TS类型迁移）、测试生成、代码审查等，通过CLAUDE.md配置文件可定制开发规范。注意：Pro版易触达限额，敏感代码需避免明文密钥。适用于复杂编
我们的时间应该花在解决业务难题、优化架构、写出优雅代码上，而不是浪费在注册、翻墙、担心封号这些破事上。Code2AI用一点点合理的成本，把这些脏活累活全包了，让你纯粹享受Claude Code的超强编程能力。如果你被官方渠道折磨过，或者想体验Claude Code却苦于无法注册，不妨从这个中转站开始。👉立即尝鲜输入优惠码，首单9折（限日卡/周卡/月卡）。让你的AI编程助手，从此稳如泰山。附录：极
幻觉。
本文拆解一种面向 AI Coding 的混合模型工作流：用 DeepSeek V4 承担低风险、长上下文、脚手架任务，用 Claude/Opus 类强模型处理架构、UI、复杂推理与审查，从而降低 token 成本并缓解速率限制。
这个项目的Star数（近两万）、Fork数（1700+）说明了一件事： 全球有非常多的人，正在尝试把Claude Code变成真正的生产力工具， 而不是一个"偶尔用用"的花架子。我在金融行业待了这么多年，见过很多"技术革命"的口号， 但真正改变我工作方式的技术，屈指可数。
Cursor是一款基于AI的代码编辑器，它集成了GPT-4、Claude等大语言模型，能够：- 🚀 智能代码补全- 💬 自然语言生成代码- 🔍 代码解释和重构- 🐛 Bug自动修复## 二、核心功能详解### 1. 智能补全（Copilot++）## 四、效率对比| 任务 | 传统方式 | 使用Cursor | 效率提升 ||------|----------|------------|-
Agent可能在测试时表现良好，在生产中遇到边界输入时出现意外行为本文将系统讲解AI Agent的测试策略，从单元测试到端到端测试，从功能测试到安全测试。：持续采样评估，及时发现质量退化Agent测试没有银弹，但有了系统化的测试策略，可以把"不知道Agent什么时候会翻车"变成"在可接受的风险范围内稳定运行"。—## 五、端到端场景测试端到端测试是最有价值但也最昂贵的测试类型。—## 三、LLM组
你是否有遇到这种情况，上线了 RAG 系统却不知道效果好不好？这篇文章带你从拍脑袋走向量化评估，用 **RAGAS 四维指标 + LangChain 五阶段框架**，把 RAG 质量说清楚。
最近在 AI 圈，有个明显的趋势——**「大家上来就要做 Agent。」**「我要做个 Agent」、「我们这个项目要上 Agent + RAG」、「Agent 是未来」……
基于非支配排序的多目标小龙虾优化算法求解柔性作业车间调度问题FJSP（MATLAB代码）在优化领域，柔性作业车间调度问题（FJSP）一直是个热门且极具挑战的议题。FJSP 涉及到多个工件在多个机器上的加工，每个工件有多道工序，每道工序又可能有多种可选机器，目标是在满足各种约束条件下，优化多个性能指标，比如最小化完工时间、最小化机器负荷等。今天咱来聊聊用基于非支配排序的多目标小龙虾优化算法来解决 F
当 AI 生成的代码出现生产事故，责任方是谁？因此，开发者必须对 AI 输出的代码进行审查和理解，不能盲目信任。但无论如何，自然语言编程已经成为我日常工具箱中不可或缺的一部分。它把我从繁琐的语法细节和重复劳动中解放出来，让我更专注于问题本身和算法逻辑。
从业者指南：厘清图谱范式抽取技术选型——从经典规则模式方案到大模型驱动方案
我第一次写多 Agent 系统时犯过一个错误：把所有工具塞进一个 tools 数组，然后把这个数组挂给每个 Agent。结果上线后发现：负责写文章摘要的 Agent，有时候莫名其妙地调用了删除接口；负责检索资料的 Agent，偶尔会触发支付工具。不是 bug，是 LLM 的「创意发挥」——它看到工具就会用。
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