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Vmware+ubuntu 20.04 + Ros2
本文介绍了一个开源的AI模型部署工具箱--AiDB该项目使用C++开发，将主流深度学习推理框架抽象成统一接口，包括ONNXRUNTIME、MNN、NCNN、TNN、PaddleLite和OpenVINO，支持Linux、MacOS、Windows、Android、Webassembly等平台。AiDB提供C/C++/Python/Lua等多种API接口。并且提供多种场景的部署实例Demo(Serv
下面是，包含以及。这些命令适用于日常开发、调试、可视化、数据回放等任务，涵盖话题、节点、服务、参数、bag 录制等内容。
本文提供了ROS2开发环境搭建的详细避坑指南与效率优化方案。针对机器人开发者，重点解析了WSL2与Ubuntu系统配置、ROS2安装的常见陷阱及解决方案，并分享了开发工具链优化和网络配置技巧，帮助用户快速构建稳定高效的机器人开发环境。
本文分享了10个提升ROS2开发效率的VSCode插件，包括智能代码补全、消息类型支持、3D可视化辅助等实用工具。通过合理配置这些插件，开发者可以显著优化ROS2项目的工作流程，实现代码编写、构建调试和文档管理的效率翻倍。特别推荐Visual Studio IntelliCode和ROS Msg Language Support插件，它们能大幅减少ROS2开发中的重复工作。
调度 AI 写代码，最大的底气不是它跑得有多快，而是我们对系统的控制有多稳。越是执行力强大的 Agent，越需要在它行动前立好不可逾越的护栏。把物理删除替换为安全移入废纸篓，把未提交成果划为不可侵犯的领地，把方案暂缓从代码作废中明确剥离，协作才能真正经得起长周期的考验。开源上下文协作规范 Context Continuity 当前版本为v0.1.1。
今天值得看的 Anthropic 扔掉 Git 自建源码控制：Claude 写代码太快，给人设计的开发工具成了瓶颈 Gemini 4 Carbon 接入 GitHub Copilot，专攻复杂编码、agent 和安全场景 GitHub 新存
想先讨论方案、检查回复，再决定要不要改代码时，可以把「讨论/审查」和「执行」拆开：用独立顾问会话聊清楚，确认建议后再转交原任务执行。打开顾问面板本身不耗额度，发送问题后才消耗。
上周在清理一个多 Agent 协作的代码仓库时，我打开根目录下的 rules 规则文件，赫然发现它已经悄悄膨胀到了整整 520 多行。这 500 多行规则是怎么来的？我本以为把规则堆得严丝合缝，Agent 就能像老架构师一样稳定输出。但现实却狠狠给了我一记耳光：在一次长达 15 轮的长会话中，AI 聊到第 8 轮，不仅把我写在 rules 第 45 行的“严禁直接 catch 异常重试”忘得一干二
今天值得看的 Anthropic 弃用 Git 自建版本控制，Claude 大规模写代码的速度让人类工具变成了瓶颈 GitHub Actions 日志开始自动扫描泄露的密钥，企业管理员可以直接开启 Ramp 用 4 人团队搭了内部 vibe
37 KB 的代码量，给的是骨架和思路，不是开箱即用的东西。学生可以把它当一份很新的学习材料，2026 年 10 月底刚出来的思路，还热乎。做过 Agent 的人都知道，难的从来不是调一次模型，是任务怎么拆、Agent 怎么自己往下走、做到哪一步算完成。这三件事没想清楚，Agent 跑着跑着就散了，要么原地打转，要么把简单事做复杂。重点看两处：任务是怎么拆的，Agent 是怎么判断“这一步该自己往
作为一名一线做业务、画原型、写 PRD，同时日常高强度调度多个 Coding Agent（Cursor、Claude Code、Codex、Antigravity 等）独立开发工具的 AI 产品经理，我和身边很多深度使用 AI 编程的朋友一样，每天都在经历一种让人极其头疼的“会话交接失忆症”：在日常真实项目的开发中，单一工具很难覆盖所有场景。我通常习惯在 Cursor 的可视化编辑器里梳理业务模块
1.1 C语言的起源C 语言是一种通用的高级语言，最初是由丹尼斯·里奇在贝尔实验室为开发 UNIX 操作系统而设计的。C 语言最开始是于 1972 年在 DEC PDP-
今天值得看的 Anthropic 弃用 Git 自建源码控制系统，因为 AI Agent 写代码的速度超出了人类工具的设计上限 GitHub 公开了新的 Git 存储架构，内部实测 5000 个并发 Agent、每秒 7200 次 push
从启动链路、profile 补丁层、cordis 服务树，到 agent-loop、工具契约、事件溯源与安全沙箱，逐层拆 DSH 的真实实现，并给两个可落地的实战：写最小工具插件、搭 CI 专用 profile。
DSH（DeepSeek Harness）是 profile 驱动的 agent 宿主：profile 决定装什么、AGENTS.md 决定脾气、沙箱决定边界、会话决定可复盘。本文从安装讲到插件、子代理、定时任务和 10 个实测坑，附 Windows 全流程命令与真实数据。
基于 codex-cli 0.146.0 的 Windows 实测教程：安装、登录、沙箱与审批、AGENTS.md 规矩、config.toml 配置、CI 非交互用法，附 Windows 6 个坑与 7 天练习计划。
当你在本地同时运行多个 LLM 编码智能体，手动管理 git worktree 是否已让你频频踩坑？这份速查手册直击路径冲突、分支名失效与僵尸工作树三大痛点，用 wt switch、wt merge 等命令让分支名成为唯一入口，实测创建耗时降 68%、误删率降 92% 🚀 附配置模板与上线检查...
想用 AI 写代码，绕不开三个现实问题：Cursor 好用但要付费、界面是英文；VS Code 插件东拼西凑，配一圈才能开工；在线大模型聊天框只能给代码片段，改一个小功能要来回复制粘贴。Cursor 就是后一种工具：它由 Anysphere 公司开发，基于 VS Code 构建，保留了 VS Code 的全部功能和插件生态，同时把 AI 对话和 Agent 深度集成进了编辑器。这篇把从下载安装、登
作为一名一线做业务、画原型、写 PRD，同时日常高强度调度多个 Coding Agent（Cursor、Claude Code、Codex、Antigravity 等）独立开发工具的 AI 产品经理，我和身边很多折腾复杂项目的独立创造者一样，经历过一种让人哭笑不得的“AI 极端二极管行为”：在实际复杂项目的长周期演进中，业务需求和迭代节奏是时刻在动态变化的。上周我在规划一个订单分润结算体系时，设计
今天值得看的 GitHub Copilot 代码审查 API 新增 attribution 字段，能识别评论由 AI 生成，metadata 里还能看到它引用了哪些 skills 和 MCP server GitHub Copilot 影响
以往方式：各个 Agent 自由发挥，每切换一次工具就要面对乱七八糟的新文件夹，平均每次要花20~30 分钟在 VS Code 里拖拽文件、手动修改几十处 import 相对路径，稍不留神就会引发构建失败；现在用 Context Continuity 规约：在AGENTS.md里维护 20 行轻量表格，跨工具派发任务时带上明确落盘路径只需10 秒；所有 Agent 严格在预设槽位读写，跨工具目录冲
作为一名一线做业务、画原型、写 PRD，同时日常高强度调度多个 Coding Agent（Cursor、Claude Code、Codex、Antigravity 等）独立开发工具的 AI 产品经理，我日常经手最多的改版需求，往往都落在大龄“老系统”上。上周我又碰到了一个特别头疼的典型场景：业务方希望给一套已经平稳跑了快四年的老运营后台增加一个“批量标签打标与权限分流”功能。这套系统经历过多轮人员
想用 AI 写代码，绕不开三个现实问题：Cursor 好用但要付费、界面是英文；VS Code 插件东拼西凑，配一圈才能开工；在线大模型聊天框只能给代码片段，改一个小功能要来回复制粘贴。Trae 是字节跳动推出的 AI 原生 IDE，国内版全中文、内置国产大模型、有免费额度，下载安装后就能直接开工。这篇把从下载到第一次用 SOLO 模式做出一个能跑的网页的完整流程走一遍，照着做就能复现。
云端 IDE + SaaS 数据源的人，清单会更偏托管全家桶。本地开发更在意三件事：哪些能在本机跑、哪些会把数据送出机器、以及工具 schema 吃掉多少上下文。最后一点常被低估。前沿大模型尚能在几十个工具里挑对；消费级 GPU 上的 7B/14B，工具一多就乱点。少而可作用域收紧，宁缺毋滥。
今天值得看的 Copilot 影响仪表板加入了 Chat 和 VS Code Agent 使用数据 Copilot 多项 Agent 功能更新：会话压缩、Agent Merge 等待状态、JetBrains Air 支持 Copilot 影
想让 AI 编程任务按天/周自动跑，可以用定时触发加 Agent 任务；中途必须人确认时，把流程拆成执行步和检查点。桌面工具关到托盘通常还能继续，完全退出后定时器不会触发。本文把通用搭法一次说清。
Claude Code 被曝用 curl 抓网页时把 claude.ai 登录邮箱写进 User-Agent 发给第三方网站（issue #107757）。本文在 2.1.299 上用本地接口复现：Opus、Sonnet 7 次都没带邮箱，Haiku 6 次里 2 次直接带上邮箱；给出扫描 ~/.claude/projects 会话记录的自查脚本、旧版本可用的 PreToolUse hook（实测
以往方式：让 AI 修个小 Bug，结果它改了十几个文件，每次都要花40~60 分钟在 Git diff 里痛苦地逐行排查、挑拣有毒改动，甚至常常因为搞乱了底层不得不推倒重来；现在推行最小边界：下发带禁区清单的指令耗时不到15 秒，Agent 30 秒内精准只改目标组件的 3 行代码并跑通定向单测，全流程收口不到3 分钟。AI 编程的效率，往往不取决于模型写代码的速度，而取决于我们控制其破坏半径的
今天值得看的 GitHub Copilot 用量 API 新增遥测缺失和版本差距字段，企业管理员可以按人查 Anthropic 放弃 Git 自建源码控制系统，原因写在工程博客里 GitHub 新存储架构内部测试数据：单仓库 5000 并发
Codex 让开发从“一个人改一个分支”变成大量 Agent 并行提交，传统 Git 服务的全局 ref 协调、动态 pack 生成与集中式仓库锁随之成为瓶颈。本文基于 OpenAI 公开的 Pando 架构，拆解因果一致性、ref version、可复用 packfile、packfile-uri、分层 Compaction 与边缘缓存，并给出团队可落地的容量指标、迁移路径和故障演练清单。
2023年6月，新安装的软件都是新的UI界面，但是前进/后退这对常用的导航键却找不到了，通过本文可以在新版的idea中添加前进后退在菜单栏上，有助于提升开发人员的开发效率。
一丶安装 sudo apt-get install proxychains4 二丶修改配置文件sudo vim /etc/proxychains.conf在文本最后加上你的代理服务器地址，如果有用户名和密码也加上。#各配置项用法如下：#dynamic_chain：#每个连接都将通过链接代理完成＃所有代理按列表中显示的顺序链接＃至...
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