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[ProtoBuf] 介绍 | 保姆级win/linux安装教程

本文介绍了ProtoBuf,涵盖序列化概念、ProtoBuf的特点及其在数据交换中的应用。文中详细讲解了如何在Windows和Linux系统下安装ProtoBuf,并提供了检查安装是否成功的步骤

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#网络协议
[项目][boost搜索引擎#4] cpp-httplib使用 | log.hpp | 前端 | 测试及总结

这篇博文介绍了如何使用 `cpp-httplib` 编写 HTTP 服务器,包括引入库、使用方法及日志添加,并涵盖了前端模块的编写和项目上传至 Gitee 的详细步骤,最后对boost搜索引擎项目的扩展进行了总结。

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#linux#网络#后端 +1
[Swarm] Swarm框架 | AI智能体

先有swarm,才有智能体。指示`Swarm`以该智能体和消息启动对话运行时,[Swarm]会==将用户消息*与*`weather_reporter_agent`的指令("你是一位友好的气象播报员...")组合发送==至AI模型。==`Agent`对象是`Swarm`进行AI调用的配置源。==这使得==无需修改`Swarm.run()`核心逻辑==,即可轻松切换具备不同角色、模型和能力的智能体。

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#microsoft#人工智能#python
[code-review] 文件过滤逻辑 | 范围管理器

bot的.ignore:确保AI将其宝贵的注意力(和我们的预算)集中在真正重要的代码上

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#代码复审#人工智能
[code-review] AI聊天接口 | 语言模型通信器

AI聊天接口解决了AI通信的问题。它充当一个高度专业化的翻译和信使。接收代码变更,精心准备一个给AI的问题("提示"),将其发送到选定的AI服务(如OpenAI的ChatGPT、Azure OpenAI或GitHub Models),然后理解AI的回复,确保其格式可以被我们的机器人使用。

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#人工智能#代码复审#语言模型
[code-review] Probot应用核心 | 审查协调器

使用Probot框架监听GitHub事件,处理`context`信息,然后协调一系列操作:初始化AI通信器、获取代码变更、应用过滤规则、将代码发送给AI审查,最后将AI的反馈直接发布到拉取请求上

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#代码复审
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