
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
未填写擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
从跨平台Linux到鸿蒙PC:基于Qt C++的Flameshot截图工具源码级适配
本文详细记录了将跨平台截图工具Flameshot移植到鸿蒙PC的全过程,包括环境分析、依赖剥离、Qt库交叉编译、核心截图模块的X11接口替换、CMake构建脚本修改及真机调试,最终生成可运行的HAP包。实战证明了Qt C++应用迁移至鸿蒙的可行性。

从跨平台Linux到鸿蒙PC:基于Qt C++的Flameshot截图工具源码级适配
本文详细记录了将跨平台截图工具Flameshot移植到鸿蒙PC的全过程,包括环境分析、依赖剥离、Qt库交叉编译、核心截图模块的X11接口替换、CMake构建脚本修改及真机调试,最终生成可运行的HAP包。实战证明了Qt C++应用迁移至鸿蒙的可行性。

Agent 敢开写权限吗?——AI 自主写代码的安全边界与工程实践
本文围绕「是否给 AI Agent 开放文件写权限」这一现实问题展开,从风险清单、适用场景、权限设计和工程实践四个维度进行系统梳理。文章指出,开放写权限的关键不在于简单的「敢」或「不敢」,而在于「在什么条件下敢」,核心原则是权限最小化、变更全程可审计、出错随时可回滚,并建议从低风险场景起步,逐步建立信任后再扩大授权范围。

Python大模型开发零基础实战:从API调用到简易RAG应用(2026超详细)
而 Python 凭借简洁的语法、海量的 AI 开源库、完善的大模型生态,成为大模型开发、落地、二次开发的绝对主流语言。很多新手觉得大模型开发门槛极高,需要精通算法、深度学习、算力部署,但实际上:普通开发者无需训练大模型,只需基于 Python 调用开源/商用大模型 API,即可快速开发 AI 应用。模型会严格基于我们自定义的知识库回答问题,不会编造外部知识,完美解决大模型幻觉、知识滞后问题,可用
到底了







