面也会越来越值得关注。目前，这个系列的规划是：所以，作为本系列的开篇，我们不聊 Codex 的复杂能力，也不做完整评测。只做一件很基础的事：在本地把 Codex 跑起来，然后让它完成一个边界清楚的小任务。

Codex 还是跑在你的电脑上，项目文件也还是在你的电脑上。微信只是多了一个远程入口。

DeepSeek-V3是深度求索推出的最新大语言模型，在代码生成和中文理解上表现优异。其API兼容OpenAI格式，开发者可零成本迁移。本文将手把手演示Spring Boot接入DeepSeek-V3 API。回到顶部。

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在让LLM回答问题之前，先从你的私有知识库中找到相关的信息，然后把问题和信息一起交给LLM来回答。RAG = 检索（Retrieval） + 增强（Augmented） + 生成（Generation）从学术角度看，RAG通过将生成过程与可验证的最新证据紧密耦合，直接解决了大模型的幻觉问题。RAG不仅能让LLM回答训练数据中不存在的新问题，还能为生成的答案提供来源引用，大幅提升了可信度和可审计性。

AI 能力大幅增强（封面生成、关键词提取、标题模板），图片处理更智能（压缩、正则匹配、画廊），框架升级到 .NET 10，还新增了 Scoop 安装方式。

这就解释了开头提到的“618ms 魔咒”——很可能是一次 Young GC 或 Full GC 恰好与采样点重合，导致多个方法都分到了相同的 618ms。而 Arthas 的插桩计时器在 GC 暂停期间根本不会走动，因为它统计的是实际执行时间或准确的墙钟时间差，不会把暂停时间混入方法耗时。根据我的排查我逐渐开始换衣IDEA 的Profiler的运行结果，直到我换成 Arthas，用。的字节码里插入

SolonCode 的所有 Release 都附有完整的 Change Log，不存在「未公开的隐蔽变更」。但实际的检测策略是「如果你在中国（或使用代理），就标记你」——这是地域级别的全量监控，误伤了所有合法用户。一个拥有文件系统权限的 Agent，如果它的更新渠道是闭源的、不受监督的，那么用户只能选择「信任」或「不用」。客观来说，Anthropic 的意图是可以理解的：防止未经授权的代理转售和模

通过阅读前面的 EDKII 相关代码实现，我们可以很容易发现其虽使用的是 C 语言语法，但编写规则与我们在 IDE 或者操作系统上运行的 C 语言代码不太一样。以简单的 HelloWorld 程序为例。EDKII 中的代码为：EFI_STATUSEFIAPIUefiMain () {\n");UNIX 风格代码如下：\n");return 0;对比以上两个程序，下面的代码可以使用我们常见的 C 语

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