现在应该不会有人不用AI的吧。我发现用 AI 处理单文件还有简单函数时效率很高，一旦涉及复杂架构或跨文件修改，AI 就开始拉了。明明刚开始聊得好好的，怎么几个回合下来，就开始疯了呢。起初我以为是模型不够聪明，换了几个最贵的模型，结果还是一样拉。后来我才回过味来，这还真的不能怪人 AI。我们太习惯把它当成聊天机器人了，稍微多聊几轮，它就被上下文里的噪音带偏了。让AI 干活，就得限制它，把它当成没经验

现在应该不会有人不用AI的吧。我发现用 AI 处理单文件还有简单函数时效率很高，一旦涉及复杂架构或跨文件修改，AI 就开始拉了。明明刚开始聊得好好的，怎么几个回合下来，就开始疯了呢。起初我以为是模型不够聪明，换了几个最贵的模型，结果还是一样拉。后来我才回过味来，这还真的不能怪人 AI。我们太习惯把它当成聊天机器人了，稍微多聊几轮，它就被上下文里的噪音带偏了。让AI 干活，就得限制它，把它当成没经验

MCP 协议正在重塑我们与开发工具的交互方式。从 Browser MCP 的联网能力，到 Vibe Check 的代码审查，都是与一个真正懂行的 AI 结对编程。配置好这些工具，把繁琐的上下文搬运工作交给协议，留出更多的时间去思考架构与逻辑。

近日，有人在 Reddit 上算了一笔账，贡献者用 AI 生成一个 Pull Request (PR) 只需要 7 分钟，而维护者为了理解逻辑、排查隐患、测试运行，平均要花 85 分钟。这就是著名的 Brandolini 定律（又叫废话不对称原则，反驳废话所需的能量比产生废话的数量级大）在 AI 时代的具象化。以前有人提 PR，主要看逻辑；现在面对 AI 生成的代码，得像防贼一样防着它。这些代码看

它提供了一个统一的管理界面，就跟点外卖一样，哪里需要点哪里，快速启动和管理多种语言环境（如 Rust, Node.js, Python, Go, PHP等）和数据库（如 MySQL, Redis）。相较于静态壁纸，它提供的动态壁纸能根据一天的时间变化（HEIC 格式），让桌面背景从日出、正午到日落、深夜，呈现不同的光影效果。：这两点是它的杀手锏。

在 ServBay 的强力支持下，为 DeerFlow 这样具有特定环境依赖的前沿项目搭建运行环境的过程，被极大地简化了。原本可能充满挑战的版本管理、环境隔离等问题，在 ServBay 直观的图形化界面和自动化处理机制面前迎刃而解，还可以和Ollama完美配合。DeerFlow 的出现，代表了AI技术赋能深度信息处理和知识创造的新方向。随着其功能的不断完善和社区生态的持续发展，我们有理由相信，它将

这是什么？类型爱好者狂喜！现在，用户可以使用TypedDict来为函数签名中的**kwargs提供类型注解，这样会更加精确。如何使用？通过，我们可以告诉类型检查器，kwargs应该符合某个TypedDict的结构。name: strage: int# 在函数内部，kwargs 就被视为一个拥有 name, age, is_active 键的字典# MyPy等静态检查工具会确保调用者传入了正确的键和

它凭借在通用能力、长文本和Agent方面的显著提升，对DeepSeek、Kimi等现有热门模型构成了强有力的挑战，成为了当前最值得关注和尝试的模型之一。领域的迭代速度，已经快到令人咂舌。Kimi K2上周才更新，昨天阿里巴巴就在半夜偷偷升级，Qwen3系列模型迎来了重大更新，这次更新，让Qwen3的性能指标直接碾压Kimi K2和DeepSeek V3。：无论是复杂的指令遵循、严谨的逻辑推理，还是

这些脚本并不复杂，但它们构成了自动化工作流的基础。从环境搭建开始，使用 ServBay 解决版本共存的痛点，再配合这些稳健的代码逻辑，就可以把大量耗时的重复劳动交给机器。真正的程序员不是打字最快的人，而是懂得如何让代码替自己工作的人。

马上就要过年了，今年赚够钱回家了吗