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AI 写的代码,你敢上线吗?

它只会顺着你写下去。如果你自己没有提前想清楚,最后就会变成:前面飞快 后面返工而 Leader 还会问:“不是已经差不多了吗?你却根本没法给出准确时间。因为系统的。

#java#后端
AI 让程序员更轻松了吗?

Velocity(速度)Story Point(一个度量单位)代码行数来衡量生产力。那在 AI 时代,你衡量的是错误指标。系统稳定性架构决策质量客户价值团队健康度这些才是真正的生产力。

#人工智能
Java中5大AI框架!

Java AI框架生态概览:框架与设计理念映射:框架与核心能力映射:五大框架的定位差异:框架定位设计理念适用场景Spring AISpring生态AI集成轻量便捷标准企业应用模块化AI工具包灵活组装复杂AI应用Spring AI + 阿里云生态Workflow编排企业级业务系统阿里通义多智能体Agentic优先高可靠生产部署微软AI编排框架Kernel编排Azure生态集成维度Spring AI设

#人工智能
Java 终于有自己的 AI Agent 框架了?

最近半年,可以说是技术圈最火的概念之一。但很多它们确实很好用。但问题来了,调试困难、运维复杂、安全难控。**-**很多人会问:Python Agent 不香吗?确实香,但落地企业系统时会遇到四个大坑。

#spring#后端#java +1
面试官:“你一天烧几十个token也好意思面AI应用开发?”我镇定自若:“我烧的不是token,是我的热情。”面试官:“明天二面。”

当我们把大模型作为一个核心组件接入业务系统时,第一步就是要抛弃拟人化的业务直觉,建立起工程师的客观视角。Token 是成本与性能的物理标尺:它不仅决定了你的计费账单和推理延迟,更决定了模型对文本的理解粒度。做容量规划时,必须按 Token 算账,而不是按字数算账。上下文窗口是极其稀缺的资源:哪怕模型宣称支持 1M 上下文,也不意味着可以毫无节制地堆砌数据。为 Prompt、RAG 检索片段、历史对

#人工智能#spring#java +1
为什么中转渠道的顶级模型会不好用?这是一个技术问题

因为这个问题往往不是模型问题,而是因为请求经过多层 wrapper / provider / prompt / router / agent / quota / proxy,导致 system prompt、参数、上下文和模型本体不断变化,最终表现出“同名不同智商”的现象。所以,第三方平台不一定就是卖你假模型,就算他真的卖你的是 kiro 、antigravity 反代出来的真 Claude 和

#前端
AI时代,我们的任务不应沉溺于与 AI 聊天 - [特殊字符] 从“对话式编程”迈向“数字软件工厂”

管理规格(OpenSpec)优化引擎(ECC)指挥团队(gstack)OpenSpec提供了项目的法律契约,确保 AI 所有的实现都必须有据可查。ECC优化了生产的能效比,让复杂的上下文管理透明化,支持跨工具链的知识沉淀。gstack注入了管理决策,让 AI 从一个 Copilot 进化为能够自我进行 TDD 循环和真机测试的虚拟专家团队。

#java#spring#后端
别又牛逼了!AI 写 Java 代码真的行吗?

场景提效推荐度结论CRUD生成70-80%⭐⭐⭐⭐⭐AI 主场Bug排查40-60%⭐⭐⭐⭐标准问题秒解代码重构30-50%⭐⭐⭐只能搬砖单元测试50-70%⭐⭐⭐⭐AI写80%技术文档80-90%⭐⭐⭐⭐⭐最被低估。

#人工智能
如何设计一套分布式任务调度系统?

分布式调度系统是一种软件系统,用于在多个计算节点上协调和管理的执行,这类系统的主要目标是提高任务调度的效率、可靠性和可扩展性。分布式调度系统通常用于处理需要在多个服务器或计算节点上并行执行的复杂计算任务。本文,我们从需求到架构再到实现细节,详细地介绍了如何设计一个可扩展、高可用的分布式任务调度系统。在实际工作中,我们一般都会采用一些三方的方案来实现分布式任务,但是理解分布式任务调度系统的设计可以帮

#面试#github#java +1
共计 480 页,超 24W 字一线大厂 Java 高级架构师面试题总结(2021 最新版含答案)

本篇主要给大家分享的是 2021 年最新(整合的是金三银四和最近两个月的)一线大厂 Java 基础到高级架构师全栈面试题总结(含答案)。这份小册共涵盖了以下几个大的部分:Java 基础、进阶、字符串、集合等等基础内容Java 并发编程JVM 面试题数据结构与算法网络协议面试题数据库框架相关面试题微服务中间件相关Linux其中数据库部分中有:MySQL、Redis、MongoDB。框架

#数据库#数据结构#java +2
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