登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
此外，我们的静态分析解决方案可确保代码与软件工程标准的合规性，例如信息安全标准（CERT、CWE、OWASP）及功能安全标准（ISO 26262、DO-178C DAL-A、IEC 61508 等）。C/C++test 可与 Parasoft DTP 协作，为团队提供高级分析功能，包括交互式报告，以及与 ALM/REQ解决方案之间的双向需求追溯。的方案支持与 OpenAI、Deepseek 等多家
作为一站式在线协作办公软件，ONLYOFFICE功能非常强大，囊括了各大办公软件的优势，并克服了当前常用的办公软件的诸多缺陷，可以很好地解决用户使用过程中的痛点问题。我已经使用ONLYOFFICE有一段时间了，整体感觉很不错，方便快捷、上手容易、功能齐全，插件功能使用流畅，特别是引入了大家感兴趣的AI插件（比如ChatGPT）！单就免费且没有广告的商业模式这一点，就值得我们试一试。因为开源所以经济
对于 PHP 和 Java 开发者来说，Gemini 在 2026 年的实战价值已经从“新奇玩具”转向“生产力工具”。它尤其擅长处理需要大量模板化代码的 CRUD 生成、讨厌的 Null 异常排查，以及语法规则的严格转换。合理的预期是：把它当作一位 24 小时在线、反应极快、但偶尔会犯糊涂的资深结对编程伙伴。在日常开发流中，可以这样搭配使用：用 Gemini 进行初版代码生成和报错解释，用 GPT
var bookingResult = GetEmbeddedTestData($"{GetType().Namespace}.TestData.FlightToMadrid.json");
Python作为一门简洁易读的编程语言，已成为人工智能领域最受欢迎的入门工具。其丰富的库生态和低门槛特性，使得即使零基础的学习者也能快速构建智能应用。从数据分析到机器学习，再到深度学习，Python提供了从理论到实践的完整支持，让初学者能够轻松迈入人工智能世界。NumPy提供了高效的多维数组对象和数学函数，是科学计算的基础包。其数组运算速度远超普通Python列表，为机器学习算法的大规模数值计算提
💗博主介绍：✌全栈领域优质创作者，专注于Java、小程序、Python技术领域和计算机毕业项目实战✌💗👇🏻 精彩专栏 推荐订阅👇🏻2025-2026年最新300个热门Java毕业设计选题大全✅2025-2026年最新300个热门微信小程序毕业设计选题大全✅Java毕业设计最新100套项目精品实战案例微信小程序毕业设计最新100套项目精品案例🌟文末获取源码+数据库🌟💗本博主发布的项
来自：老刘说NLP快来！NLP论文投稿、LLM交流、论文直播群HumanEval: Hand-Written Evaluation Set，是工作《Evaluating Large Language Models Trained on Code》(https://arxiv.org/abs/2107.03374)中提到的一个代码评测基准。最近在做代码方面的评估，走了许多弯路，在评估逻辑上有些误解，
本讲是"记忆层"的第一讲、核心目的是把"Claude Code 没记忆、所以每次都从零开始"这个根本问题讲透。Claude Code 的记忆系统由四个层级组成、按优先级从低到高是：用户级（
本项目基于多端融合、数据可视化与计算机视觉技术，设计并实现了一款化工安全生产监管可视化系统。该系统包括Web端、微信小程序端、安卓端与硬件监测端四类终端。Web端包括安全生产监控平台、基础数据管理、安全风险分区管理、危险源监测预警、生产全流程管理以及在岗在位管理六大子系统。微信小程序端包括安全隐患随手拍、安全生产知识测验等模块。安卓端负责数据上报，上报数据包括企业基础数据、危险源数据等。硬件监测端
log4j日志的图形化管理工具，Log4j开发团队的开源作品。 还用记事本、写字板、kwrite...甚至vi查看内容繁杂的log吗？用chainsaw这个东东吧！ http://logging.apache.org/chainsaw/index.html可以配置很多种日志来源，如socket，multicast，udp等等！！
本文概述文章目标、核心观点和实践价值。上周在重构一个老旧的 Spring Boot 微服务模块时，我试着把 Claude Code 直接接入到终端里做“结对编程”。在此之前，我对这类 CLI 工具的印象还停留在“能写个 Hello World 或者生成单元测试”的阶段。但这次实战让我意识到，如果仅仅把它当成一个更聪明的 Copilot，那不仅浪费了算力，还会因为过度依赖导致代码质量失控。Claud
markdown## Code Review Skill### 触发方式将代码粘贴到对话中，加一句 "review this"。
本文概述文章目标、核心观点和实践价值。上周末，线上监控报警群炸了。一个非核心的支付回调接口响应时间从 200ms 飙升到 2s，直接拖垮了整个订单服务的吞吐量。如果是半年前，我得先拉日志、看链路、复现问题，这一套流程下来，黄金半小时早就过去了。这次，我直接让团队的主管在测试环境里打开了 Codex。很多同行对 AI 编程助手的印象还停留在“帮我写个 CRUD”或者“生成单元测试”的阶段。
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
软件开发正在经历一场深刻的变革。从最初的代码补全工具，到如今能够自主理解需求、生成代码、执行验证的智能体，AI编程助手的进化速度远超想象。阿里云Qoder正是这一趋势下的代表性产品——它不仅仅是一个代码补全工具，更是一个具备自主决策能力的Agentic编码平台。Qoder是阿里云推出的AI智能体产品系列，覆盖软件开发与日常办公多元场景。其前身是通义灵码（Lingma），于2026年5月20日正式升
写新代码是创造，改旧代码是修行。每个开发者都经历过这种痛苦：接手一份几年前的遗留代码，没有注释、没有类型、函数动辄300行，改一处崩三处。传统重构靠的是经验和耐心，而在2026年，AI编程工具给我们带来了一条全新的路径——用AI辅助完成代码生成与重构，把原来需要一整天的重构工作压缩到一两个小时。本文是专栏第04篇，聚焦AI辅助代码生成与重构的实战技巧，涵盖Prompt模板、重构对比案例、设计模式应
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 ||------|----------|------------|-
入参：用户 ID、商品列表（商品 ID、购买数量）、收货地址 ID核心逻辑：校验用户状态、校验商品有效性与库存、扣减库存、生成订单记录、记录操作日志异常场景：参数非法、用户不存在、商品已下架、库存不足、收货地址无效、系统内部异常输出要求：符合 RESTful 规范的完整接口文档、基于 JUnit5 的单元测试代码简单总结下来，如果要快速出一份规范的正式接口文档，优先选 ChatGPT；如果要覆盖全
本文将从基础概念出发，带你从零搭建一套生产级AI Agent测试体系：从环境准备、单模块单元测试、多模块集成测试、全链路端到端测试，到自动化CI/CD集成，所有步骤都附带可直接运行的代码示例、工具选型和最佳实践。我们会以一个电商客服Agent为实战案例，全程演示怎么把Agent的错误率从30%+降到2%以内。Harness直译是“夹具、 harness”，在测试领域指的是一套标准化的测试脚手架：包
首先，我们创建一个class文件命名为UnitConverterSkill，内容如下：} = new(当用户询问距离或重量换算时：1. 先读取 conversion-table 资源，找到对应换算系数。2. 再调用 convert 脚本执行计算，参数为用户输入的数值value和换算系数factor。3. 回复内容需要清晰地展示换算系数、换算过程和换算结果，并同时标明换算前后的两个单位。""";[D
程序员的AI助手养成指南：如何通过Prompt Engineering让AI Agent更靠谱 摘要： 本文探讨了如何通过专业的Prompt Engineering提升AI Agent的执行效果。
本文概述文章目标、核心观点和实践价值。最近面试了几个想转大模型应用开发的候选人，我发现一个普遍现象：很多人简历上堆满了各种 API 调用的 Demo，但一旦问到“如何让 AI 在复杂业务逻辑中保持稳定性”，就哑火了。其实，对于初级到中级的开发者来说，展示你对 AI 编程工具（如 OpenAI Codex）的深度掌握，远比单纯展示你会写多少个 Prompt 更有说服力。今天我不打算讲那些虚无缥缈的概
简单说，子代理就是给 AI 指定一个专门的角色。不再说“帮我搞定所有事”，而是明确告诉它：“你现在是测试员”、“你负责安全审查”、“你是重构专家”。在技术层面上，每个子代理都是一个拥有独立上下文窗口的专用 AI 实例。当你在 Claude Code 主对话中下达任务时，Claude 可以判断该任务是否适合委派给某个子代理，由子代理独立完成后将结果摘要返回主对话。
本文介绍了如何在HarmonyOS应用（以节气通为例）中构建完善的单元测试体系。主要内容包括： 测试框架搭建 使用@ohos/hypium测试框架，设计本地测试(JVM)与设备端测试的分层目录结构 配置测试模块和运行入口 纯函数测试 演示日期工具类(DateUtils)的测试方法，包括日期格式化、闰年判断等核心逻辑 强调纯函数测试无需Mock，验证输入输出关系 测试设计 提出分层测试策略（单元/S
在日常开发中，我们常常陷入一种怪圈：花大量时间配置环境、编写重复的样板代码、梳理晦涩的遗留逻辑，却压缩了真正用于解决核心业务难题的时间。很多开发者都有过这样的经历，面对一个全新的项目框架，光是把本地环境跑通就要耗费半天；或者在接手老旧系统时，对着满屏没有注释的“天书”代码无从下手。更不用说在多语言混合的项目中频繁切换思维模式，以及为了覆盖测试用例而机械地复制粘贴逻辑。这些琐碎且高耗能的环节，正在悄
Anthropic推出的ClaudeCode Artifacts功能正式上线，可将代码会话实时转化为可交互的HTML页面，支持多场景应用。该功能解决了开发协作中的可视化痛点，但面对Java工程的实际需求仍显不足——代码风格统一性、安全性、测试覆盖率和文档完整性等关键问题未能解决。
log4j
——log4j
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
智能体开发者社区
DAMO开发者矩阵
DeepSeek技术社区
AI编程社区
龙虾开发者社区
脑启社区
AI Agent技术社区
MCP技术社区
HarmonyOS开发者社区
CSDN-OPC开发者社区
