AI编程助手的"健忘症"不是无法克服的缺陷，而是需要我们调整协作方式的信号。通过为AI建立外部记忆系统，明确分工界限，我们可以在保留人类创造力的同时，充分利用AI的编码能力。未来，随着多模态理解和长期记忆技术的进步，AI或许能真正"理解"我们的项目。但在此之前，一套简单有效的记忆系统，就能让今天的AI助手从"永远的新手"变成"了解规矩的熟练工"。

无法拥抱现代 Java： 在虚拟线程（Virtual Threads）、结构化并发（Structured Concurrency）和 Reactive Streams 成为主流的今天，RestTemplate 的 API 模式已经无法适配。对于已经在用 RestTemplate 的项目，Spring 提供了平滑迁移方案：RestClient 可以直接包装现有 RestTemplate 实例，让你逐

体验了一段时间这个GMI Cloud平台，整体感受还是挺不错的！它确实解决了我之前用AI模型时的一些痛点。首先，最大的感受就是：省心！以前想用不同的AI模型，得在各个平台之间反复横跳，每个都要注册、搞API密钥、研究怎么接入，确实麻烦。GMI Cloud就像个'AI模型大超市'，把这些主流模型都集成进来了。一个账号就能直接使用，各种模型配置都是现成的，文档也写得比较清楚。其次，功能比较全面，是个'

下载安装配置文件 (config.ini)启动服务。

• 简化 Spring 应用开发的框架；• 通过自动配置、内嵌服务器（如 Tomcat）和约定优于配置的原则，让开发者快速构建独立、生产级的应用。创建更结构化的提示词模板【提示词工程】，方便AI理解和推理将以下{sourceLang}文本翻译成{targetLang}:{text}""");// DTO:名为 TranslationRequest 的记录类（record），用于存储翻译请求的信息/

用Docker compose启动ES和Clickhouse的stack后，我们需要导入数据，我们利用Vector的generator功能，生成syslog，并同时导入ES和Clickhouse，在这之前，我们需要在Clickhouse上创建表。本文通过对于一些基本查询的测试，对比了Clickhouse 和Elasticsearch的功能和性能，测试结果表明，Clickhouse在这些基本场景表现

AI TO SQL是将自然语言转换为SQL查询的技术，它让非技术背景的用户也能通过简单的自然语言描述来获取数据库中的数据。无需掌握SQL语法，只需用日常语言描述需求，AI就能生成正确的SQL查询语句。这与传统的数据库操作方式截然不同。过去，开发人员需要花费大量时间学习SQL语法，编写复杂的查询语句；而现在，通过AI TO SQL，即使是业务人员也能直接与数据库交互，大大提高了数据获取的效率。轻量级

问题情况：[前台日期]不能按[前台排序]列排序，如果我新建列A=[前台日期]，这个新列A可以按[前台排序]列排序。

打开。

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