本文介绍了通过ClaudeCode实现"Vibe Coding"的编程新范式，即无需打开编辑器即可完成全流程开发。重点分析了ClaudeCode的5大核心功能：升级的Claude 4模型、Subagents分工系统、MCP交互协议、CLAUDE.md规范文件和Skills技能库。作者以紫微斗数命理系统开发为例，展示了如何解决AI训练数据不足和上下文管理两大难题：通过conten

因为你知道，无论需求多复杂、时间多紧迫，总有一个“同事”能和你并肩作战，用无限量Tokens的底气、企业级模型的智慧、工程级质量的保障，将每一个技术挑战转化为创造价值的机遇。在飞算JavaAI专业版的帮助下，我逐渐养成一种新的工作习惯：遇到复杂需求时，不再独自对着屏幕苦思冥想，而是先和专业版“讨论”需求，让它生成基础框架，再基于这个框架进行优化。它完美的解决了我所有的问题。当它不再是“另一个需要我

ATC & AOE 的技术深度，体现了华为在 AI 编译器领域的长期投入。全栈可控：从 IR 设计到后端代码生成完全自主，可针对昇腾硬件深度定制自动调优：AOE 的搜索算法降低了手工优化的门槛，使普通开发者也能获得专家级性能多框架统一：无论模型来自 PyTorch 还是 TensorFlow，最终都 converges 至统一的 Ascend IR，避免碎片化对于国产 AI 生态而言，ATC &

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在AIGC（人工智能生成内容）技术从实验室走向产业落地的过程中，推理服务化是决定性的"最后一公里"。一个训练好的LLaMA-70B模型或Stable Diffusion XL，如果无法以高吞吐、低延迟、高可用的方式对外提供服务，就无法产生实际业务价值。然而，大模型推理服务化面临三重世界级难题性能悬崖：Transformer架构的内存访问模式导致GPU/NPU利用率极低，实测单卡吞吐往往不足理论峰值

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通过# 注册自定义图融合Pass# 匹配Q/K/V线性投影模式ge.OpType("MatMul"), # Q投影ge.OpType("MatMul"), # K投影ge.OpType("MatMul"), # V投影ge.OpType("Concat") # 拼接])# 替换为融合算子GE是CANN的**“隐形性能引擎”，通过图融合、内存复用、流水编排三大技术，让AIGC模型在昇腾上跑出接近理论

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