对于我而言，我会参与的开源项目，一般都是我正在使用的项目——这是一个很重要的大前提。只有你每天都在用，你才会知道哪里有问题，知道哪里需要改进。完善文档用这个开源项目，就是...

做为一个程序员，整天在讨论什么算法，什么数据，有时候也应该为自己打造自己的数据，可视化自己的数据。这次我们用的是python，当然还有CartoDB，我们要生成的是一个在线的地图数据最后结果见dream|PhodalEXIF可交换图像文件常被简称为EXIF（Exchangeable image file format），是专门为数码相机的照片设定的，可以记录数码照片的属性信息和拍摄

物联网系统与CoAP Hello,World关于CoAP与物联网系统我们在上一篇中(ps:CoAP与物联网系统)中做一个简单的介绍，接着我们便开始试试CoAP协议的应用CoAP应用开始之前我们需要能访问coap://localhost/，于是我们便需要安装一个Firefox的插件Copper。Firefox Copper下载地址: https://addons.mozilla.org/en-US/

在过去的半个月里，我们为开源辅助编程工具 AutoDev 添加了更强大的自定义能力，现在你可以：使用自己部署的开源大模型自己配置 Intellij IDEA 中的行为自定义开发过程中的规范当然了，如果您自身拥有开发能力的话，建议您自己基于 AutoDev 定制。毕竟，为 AutoDev 添加太多的自定义能力，会导致架构的复杂性螺旋上升。AutoDev 现在已支持多语言（不同语言能力有所差异）、多

在我们等待了几个月之后，国内终于有模型（DeepSeek V3-0324）能支持 AutoDev 的能力，也因此是时候发布 AutoDev 2.0 了！在不同场景使用多种开源模型（编程、推理、Apply、补全等）……更棒的是 AutoDev 2.0 是开源的，你可以自由使用、修改和分享，让我们一起来探索这个无限可能的世界！与此同时，我们是集成度最好的。

哦，对了 AutoDev 文档在这里：https://ide.unitmesh.cc/mcp/mcp-server.html。

上个月，我们在 AutoDev 中添加了双向 MCP 的能力，AutoDev 作为一个 MCP 服务端，可以被任何 Agent Tool 调用；同时，AutoDev 作为一个 MCP 客户端，可以调用任何 MCP Tool。而随着，国内 MCP 生态的不断发展，我们进一步构建了 AutoDev 的调试器（AutoDev MCP Debugger）， 以便于更好地调试和测试 MCP 服务。。查看当前

AutoDev 本地智能体系统给开发者带来了真正的控制权。你定义行为，而不是接受行为你组合模块，而不是等待功能更新你掌控模型，而不是被平台绑定每个开发者都应该拥有属于自己的 AI 编程助手，而不是为一个 “通用 Copilot” 妥协。这，就是 AutoDev 想做的事。📌 项目地址：https://github.com/unit-mesh/autodev📚 文档 & 快速上手：https:/

我正在创建 mpp-server 服务，它可以为 mpp-ui 中的 Android 提供 remote 的 AI Coding Agent 能力，即在 Android 上可以选远程 Project，然后提供 Http API 和 Koog 或者 Ktor 提供 SSE/Streaming API 来提供远程的数据，先前的 ComposeRenderer.kt 接口就是提供统一的跨平台渲染能力。无

因此，我们在经典的各类工具 MCP 封装的基础上，加上了 GitHub 工具的封装，可以自动获取 issue，并将分析结果和任务规划结果写入到 issue 中。在探索过程中，我们使用 Augment（~~虽然 AutoDev IDEA 很强~~，但是显然 Augment 是至今最强的 AI 编程助手）来帮助我们完成了第一个版本的 AI Agent 设计 —— 基于我们从 VSCode 重构出来的内