通过 Github Codespace，我们可以实现在浏览器中快速编译所需要的项目，Github 只是提供了一个虚拟机给我们，我们可以使用它运行任意项目，包括 Python 但不限于它，还有 C，Rust，C#，JS 等等等，语言上没有任何限制。我们可以用它在需要的时候云端编译一个项目并且将编译产物下载到本地直接就可以使用了，省去了在本地配置编译环境的时间，无论个人开发者还是临时的移动办公需求，都

Kimi、DeepSeek、ChatGPT、文心一言、通义千问和豆包等生成式对话 AI 模型各有优势，适用于不同的应用场景。通过深入了解这些模型的技术原理和应用场景，我们可以更好地选择适合自己的工具，推动 AI 技术的发展和应用。

当AI应用一头撞上质量保障，这中间的“坑”我可太熟了。做测试开发这么多年，眼看着应用开发从老套路一路狂奔到AI驱动，但说实话，质量保障这一块，有点跟不上了。现在用TRAE SOLO这样的工具，随手就能搭个带大模型的应用demo，快是真快。但原型跑起来之后呢？怎么保证它迭代不崩？上线之后怎么知道它到底稳不稳？这些问题成为了新的挑战。本文将以一个真实的“智能问答API”为例，分享是如何利用TRAE S

copy_to特性copy_to查询字段数量一个多个查询语法复杂度简单较复杂权重控制不支持单字段加权支持每个字段设置权重可维护性高中动态字段扩展支持强（加个 copy_to 即可）需修改查询逻辑查询性能一般更优多字段可能命中多个倒排。

python代码解读复制代码。

面向切面编程，将那些于业务无关的复用性比较高的代码快抽取出来，较低代码的耦合度。问：在你的项目中有使用过AOP吗？在我的云盘项目中就使用到AOP，在记录日志的时候，我创建有个自定义注解，aop的切面就是这个注解，使用环绕通知在方法中，我们通过传入的参数（joinPoint）获取对应的类和方法，从而获取前端传来的参数和其他主要信息，实现记录日志的效果。问：Spring中的事务是怎么实现的？

OhosVideoCache是一个支持边播放边缓存的库，只需要将音视频的url传递给OhosVideoCache处理之后再设置给播放器，OhosVideoCache就可以一边下载音视频数据并保存在本地，一遍读取本地缓存返回给播放器，使用者无需进行其他操作。OhosVideoCache还支持下载完成之后的断网播放，断点下载，会根据用户设置的参数自动清理缓存，避免手机里面存在过多的缓存文件占用磁盘空间

在鸿蒙应用开发中，随着功能逐步复杂化，一个文件几百行代码的情况越来越常见。面对多人协作、需求频繁变动、功能模块庞大等场景，如果还把所有逻辑堆在一起，不仅开发难度高，后期维护也成了灾难。这个时候，就需要“模块化开发”来帮我们分而治之。本文将结合 ArkTS 的特性，讲解如何进行模块拆分、组件组织、路由管理以及数据状态隔离等模块化开发策略。在 ArkTS 中进行模块化开发，能显著提升项目结构清晰度、开

有了之前的基础，我们现在已经知道了如何 通过调用自己定义的 工具 对AI 的功能进行拓展，但是面对一些我们不能自己编写解决方案的场景时，这个工具调用 貌似就有点鸡肋了，作用有限。所以，我们这篇文章讲讲，MCP 服务的调用。(第三方 提供的 特殊的工具集)MCP，实际上是一种协议，它定义了 AI 和 第三方工具集之间进行交互的 统一标准。实际上，就是为了避免第三方工具集千奇百怪的返回值与要求的参数

安装并初始化 Git LFS；用配置大文件追踪规则；解决.gitignore忽略问题（强制添加或修正 ignore）；提交并推送，LFS 自动上传大文件。确保大文件从一开始就用 LFS 管理，避免先用普通 Git 提交导致历史残留；遇到 ignore 报错时，优先用git add -f快速解决，无需修改原有 ignore 规则。按本文步骤操作，即可顺利绕过 Git 大文件限制，实现高效提交。