主要是面向开发者的接口服务，通过封装接口和参数，帮助开发者用一个接口轻松对接各种不同厂商的语音合成服务，简化开发流程降低开发复杂度和成本。可以帮助你快速接入各种不同TTS服务，统一一个API，标准化参数，告别各个不同厂商的API定义、不同的参数标准导致的使用和切换上的不便。作为一名后端开发，本来想简单搞搞，主要把接口做好就可以了，没想到Claude Code太过强大，我都怀疑这是不是我做的了…里面

该功能主要通过LLM对有声书内容进行解析，生成配音分角色配音脚本，然后在利用TTS根据脚本为不同的片段进行配音，实现从小说文本到有声书音频的快速创作流程。前段时间做了个播客创作的功能，有用户提出能不能弄个做有声书的，主要用来做小说的播讲。功能相对来说不是太复杂，有这个需求的小伙伴可以直接访问。免费使用，有啥问题欢迎留言交流。

我把斜杠命令当作常用提示语的快捷方式，仅此而已。/catchup：让 Claude 读取当前 Git 分支的所有改动文件。/pr：一个简单辅助命令，用于清理代码、暂存变更并准备 PR（拉取请求）。我认为，维护一长串复杂的自定义斜杠命令是一种反模式。代理的意义在于：你几乎可以用自然语言表达需求并得到可合并的结果。一旦强迫工程师（甚至非工程师）必须学习一套藏在某处的“神奇命令”才能完成工作，就偏离了初

你可曾想过：当你在终端里敲下java，在main方法真正运行之前，JVM 为了“创造一个可运行你的程序的宇宙”，到底经历了哪些步骤？从参数校验、系统资源探测，到选择垃圾回收器，再到类的加载、链接与初始化，这些看不见的过程决定了应用的启动体验与后续性能。本文用一个极简的 HelloWorld 贯穿全程，结合详细日志，一步步洞察 JVM 的启动机制，帮你在调试和性能优化时更有抓手。

在大模型逐渐融入业务系统的阶段，结构化数据输入/输出已成为落地应用的必需：RAG 检索结果、Agent 工具调用参数、业务查询结果、批处理列表等都需要让自然语言与“可机读”的结构化格式互通。事实标准是 JSON，但在高频调用、海量数据场景下，JSON 的标点开销会显著推高 token 成本。Tokens 为差异的核心在于：TOON 用“缩进 + 一次性字段声明”的方式消除了绝大部分语法标点的冗余；

规范驱动开发是一种方法论：用“形式化、详尽的规范”作为可执行蓝图，驱动 AI 进行代码生成。规范是事实来源，指导自动化的生成、校验与维护；你编写清晰的需求，AI 负责实现。传统开发通常是“开发者写需求 + 写代码”，流程为“需求 → 设计 → 手写代码 → 测试”。规范驱动开发将其变为“需求 → 详细规范 → AI 生成 → 验证”。关键差异在于：先规范、后代码；AI 根据规范实现，开发者聚焦架构

自今年1月份以Jetbrain公司严厉打击旗下开发工具产品（如：IntelliJ IDEA、WebStorm、PyCharm等）的盗版破解以来。求新破解方式、分享新破解方法的帖子或信息经常可以在各技术社区或微信社群中看到。在《大批 IDEA 激活码到期之后的乱象…》一文中，我们已经介绍过如何通过正常途径继续使用这些开发工具的三种方法：**学生免费：**JetBrains的全线产品对在校学生全部..

从这次活动的分享嘉宾所展示的案例（UI为蓝紫色）和观点中可以看到，对于模型的选择，实战的开发者们几乎都是以Claude为主。所以，如果您刚上手AI Coding，且是结果导向的应用，那么在条件允许的情况下，一定要优先考虑Claude模型。（2）纠正了对CLI的理解，不是简化版（无GUI）的开发工具，而是贯穿软件工程全链路的软件开发智能体，是更高级、更专业的开发工具。（3）一些来自实践的启发。以上是

昨天下午参加了腾讯云上海架构师同盟组织的线下沙龙《AI时代架构师如何Vibe Coding》。对于这个前沿话题，分享嘉宾各有观点，引发了激烈的辩论，作为听众的我也是收获颇丰。由于这半年的时间，我几乎每天都在与Vibe Coding打交道，从最初Cursor、到后来的Trae、CodeBuddy、Claude Code，每次接触新工具，我都会用一个实际的可上线小产品为目标去尝试，也就是说整个过程会涉

3月6日最新消息，阿里云通义千问官方宣布推出最新推理模型 QwQ-32B，这一模型仅有 32B 参数，但在效果上与拥有 671B 参数的 DeepSeek-R1 相媲美。如果你自己部署 DeepSeek-R1 但资源不够的话，又多了一个新的选择。QwQ-32B 的独特之处不仅在于其参数规模和效果表现，还集成了与 Agent 相关的能力。这使得模型在使用工具时能够进行批判性思考，并依据环境反馈灵活调