高性能应用服务（HAI，Hyper Application Inventor）是推出的一款专注于AI与科学计算领域的云服务产品，旨在为开发者、企业及科研人员提供高效、易用的算力支持与全栈解决方案。当前主要使用场景为： AI作画，AI对话/写作、AI开发/测试。通过HAI + DeepSeek + JupyterLab，开发者可以高效地完成从数据处理、模型训练到应用部署的全流程开发。这种组合既降低了

通过以上体验，使用DeepSeek应用，日常可以进行多种活动和任务，涵盖个人学习、工作效率提升以及娱乐等多个方面。

Roo Code 作为一款高度可定制化的 AI 编程助手，通过结合 VS Code 和 DeepSeek R1 模型，提供了前所未有的开发效率和灵活性。对

通义灵码 AI 程序员的独特之处在于它能够覆盖从前端到后端的整个开发流程，利用对话式交互方式协助开发者完成从需求理解到最终产品发布的全过程。

在deepseek相比原来的模型，更多展示了它思考的过程，可以方便我们来进行学习与判断它逻辑是否正常。@腾讯云AI代码助手

阿里云推出的DeepSeek解决方案，帮助用户轻松拥有满血版DeepSeek-R1。无需编程知识，最快10分钟完成部署，支持API调用、PAI平台、函数计算和GPU服务器等多种方式。方案具备低门槛、高弹性、成本优化等优势，尤其适合零基础用户。解决方案链接：https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/deepseek-r1-for-platforms?

云原生观测性随着云原生、微服务等新架构、新生态的引入和发展，可观测性（Observability）越来越多地被提及和重视。为什么云原生一定需要可观测性架构复杂在云原生时代，容器化的基础设施使应用自身变得更快、更轻，一台主机上可以快速部署和运行几十个甚至上百个容器[1]，而Kubernetes等容器编排平台又提供了良好的负载均衡、任务调度、容错等管理机制。这样，在云原生中，一台主机上应用程序的部署密

唯一的办法就是不断地学习和提升自己的技能，保持对技术发展趋势的敏锐性，及时做出调整和应对，才是根本的解决之道

作为一名运维开发工程师，我使用通义灵码的@workspace和@terminal功能，快速熟悉新项目代码并实现新需求。相比之前，提效了约50%。本文分享了我的使用体验和心得，详细介绍了通义灵码如何帮助我在复杂项目中提高开发效率、降低学习成本、提升代码质量和增强团队协作。

对三家云厂商的云服务器产品从计费、实例规格、地域与可用区三方面做个简单对比。