本文介绍如何使用通义灵码智能体与 qwen3 和支付 MCP 编写创作打赏智能体，该智能体能够完成日常聊天、诗词创作和请求打赏并生成支付链接功能。

通义灵码 IDE 插件提供 AI 规则的设置功能，开发者可以通过设定个性化规则提示词，在智能问答和 AI 程序员中，引导模型生成更为精准、符合个人偏好或项目风格的代码与回答。如需使用该功能 ，需要开发者将更新至 v2.1.5 及以上。更新至 v2.1.6 及以上。下载操作可前往。通义灵码支持项目专属规则（Project Rules）的设定， 这些规则存储在目录下，仅对当前工程生效。通过设定项目专属

0-1 完全通过自然语言交互 实现一个 AI 高考志愿填报系统，结合通义千问 AI 模型提供专业推荐。该项目旨在帮助高考学生和家长根据个人情况智能推荐合适的专业和学校，减少志愿填报的盲目性。

近期，阿里云百炼平台重磅推出 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 等 6 款模型，进一步丰富其 AI 模型矩阵。在实际开发中，用户可以基于场景需求，自由切换 Qwen 2.5、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1。，目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1 系列模型，用户可以在 VSCode 和

因为要尽可能多的圈圈字符串，所以应该尽可能将每个分割后的子串的圈圈字符数量刚好超过非圈圈字符的数量。就单纯以大厂笔试【圈圈的字符串】这道题来讲，不算是最难的那种，无非是涉及到数位和的计算、质数的判断以及排列数的计算。现在不是暑期实习和春招的高峰期嘛，经常有读者问，大厂的笔试题好难啊，有时候完全无从下手，有什么比较好的解决办法吗？好，我们现在就回到通义灵码的界面，选【qwq-plus】模型，把题目的

通义灵码虽然具备广泛的通用知识，但缺乏企业独有的专业知识和数据。通过引入企业知识库，可以帮助模型更精准地理解私域知识，以便生成更加贴合企业特色的个性化回答。通义灵码能够基于知识库进行自由问答，代码优化与生成，广泛应用于企业规范检查、技术支持等多个场景。

通义灵码是由阿里云技术团队打造的智能编码助手。它基于通义大模型，能够提供：代码续写和优化自然语言描述生成代码注释生成和代码解释单元测试生成研发智能问答代码问题修复等功能。通义灵码支持：JetBrains IDEs、、Visual Studio，及远程开发场景（Remote SSH、Docker、WSL、Web IDE），安装后登录账号即可开始使用。对于JavaScript开发者而言，最常见的开发环

我们下一步来展望一下未来的代码大模型的发展，首先根据SWE-bench 的这个结果我们来看，在过去一年多以来，这个结果的数据集的评分从 0.4 快速上升到 71.7，它的解决率的速度远远超过我们的想象，我们来看代码的数据其实储备非常丰富，从第一天开始就是数字化的数据，此外代码的流行的过程本身就是一个思维链的过程，它就是一个解决问题的方法、步骤和过程，这样的话我们的大模型的推理能力、思维链能力，在代

通义千问最新的 AI 编程大模型 Qwen3-Coder 正式开源，通义灵码已经全面深度适配 Qwen3-Coder，免费不限量！

通义灵码2.5是阿里云推出的AI编码助手，以智能协作为核心，深度融合开发全流程。其三大升级点包括：编程智能体实现任务自主规划、MCP工具生态支持自然语言生成SQL、记忆进化系统个性化适配开发者习惯。通过自然语言即可完成数据库操作、代码生成与优化，大幅提升开发效率。此外，还具备工程级变更管理、多文件协同编辑及版本控制功能，适用于多种IDE环境，为企业提供安全高效的开发解决方案。