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Claude Opus 5 上了 Copilot:别急着切模型,先给任务分级

Claude Opus 5 已开始在 GitHub Copilot 中逐步开放,但新模型不等于所有任务都该立刻切换。把 AI 编程任务分成常规、改动和高风险三类,再匹配模型、验证和人工审批,才能把能力升级变成可控的工程收益

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#copilot#github#软件工程
用 Cursor 和 GitHub Actions 搭建自动化代码审查流水线(完整教程)

本文介绍如何结合 Cursor Agent 和 GitHub Actions 实现 PR 自动审查、智能修复建议和代码质量报告。全程使用开源工具 + Claude API,最终效果:每当有人提交 PR,机器人自动审查并评论整改意见。

#github#自动化#运维
接手 Cursor 都看不懂的老项目?我用这套方法,半小时梳理清 Spring Boot 项目结构

刚接手一个没有文档、原作者离职、代码量几十万行的项目,很多开发者第一反应是直接找 Bug。实际上,老项目最难的往往不是修 Bug,而是先搞清楚项目到底在干什么。本文分享一套我长期使用的 Cursor 老项目分析流程,帮助你快速建立项目认知、定位问题入口并减少无效排查时间。

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#spring boot#java#数据库 +1
Redis 明明没有报错,为什么库存还是超卖了?一次线上事故完整复盘

很多开发者认为:只要 Redis 扣库存成功,并且 Redis 没有报错,就不会发生超卖。真实情况并非如此。本文通过一次电商秒杀系统的线上事故复盘,完整分析从事故发生、排查过程、错误推断、根因定位到最终修复的全过程,并总结高并发库存系统的工程实践

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#redis#数据库#缓存 +2
DeepSeek旧模型名7月24日停用:迁移前检查这6处

DeepSeek官方明确,API中的`deepseek-chat`和`deepseek-reasoner`将在北京时间2026年7月24日23:59弃用。迁移不能只做一次字符串替换,还要核对思考模式、网关映射、工具调用消息、环境配置和发布回滚。本文给出Python、Node.js示例及一份上线检查清单。

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#DeepSeek#人工智能
AGENTS.md不只给Codex看了:Copilot代码审查也开始读取

GitHub在2026年7月17日更新Copilot code review:它现在会从Pull Request的head分支读取AGENTS.md、copilot-instructions.md等自定义规则文件,并新增对REVIEW.md、GEMINI.md和CLAUDE.md的支持。对于同时使用Codex和Copilot的团队,这意味着一部分仓库规范终于可以沉淀成共享的AI协作规则。本文给出一

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#copilot
AGENTS.md不只给Codex看了:Copilot代码审查也开始读取

GitHub在2026年7月17日更新Copilot code review:它现在会从Pull Request的head分支读取AGENTS.md、copilot-instructions.md等自定义规则文件,并新增对REVIEW.md、GEMINI.md和CLAUDE.md的支持。对于同时使用Codex和Copilot的团队,这意味着一部分仓库规范终于可以沉淀成共享的AI协作规则。本文给出一

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#copilot
ChatGPT自定义指令上限升至5000字符,别再只写“回答专业点”

OpenAI 2026年7月15日更新显示,ChatGPT自定义指令的字符上限从1500提升到5000,适用于Plus、Pro、Enterprise、Business和Education用户。上限变大,不等于把经历和偏好全部塞进去。对开发者更有价值的做法,是把身份目标、项目背景、输出格式、修改边界和质量检查写成一份长期协作规范,让AI在写代码、排错和审查时少一点自作主张

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ChatGPT自定义指令上限升至5000字符,别再只写“回答专业点”

OpenAI 2026年7月15日更新显示,ChatGPT自定义指令的字符上限从1500提升到5000,适用于Plus、Pro、Enterprise、Business和Education用户。上限变大,不等于把经历和偏好全部塞进去。对开发者更有价值的做法,是把身份目标、项目背景、输出格式、修改边界和质量检查写成一份长期协作规范,让AI在写代码、排错和审查时少一点自作主张

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ChatGPT自定义指令上限升至5000字符,别再只写“回答专业点”

OpenAI 2026年7月15日更新显示,ChatGPT自定义指令的字符上限从1500提升到5000,适用于Plus、Pro、Enterprise、Business和Education用户。上限变大,不等于把经历和偏好全部塞进去。对开发者更有价值的做法,是把身份目标、项目背景、输出格式、修改边界和质量检查写成一份长期协作规范,让AI在写代码、排错和审查时少一点自作主张

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