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Trae CN分析问题提示词示例

最近在搭建了OpenharmonyArkcompiler开发环境后,在开发新特性之后,执行测试套进行验证,有失败的用例出现。借助Trae CN个人版来进行辅助分析,总结了一套问题分析的提示词,提高了问题分析的速度和质量。另外对于Trae CN 个人版这个AI IDE,请理性对待,不要盲目信任。它还未到人脑地步,因此提示词需要不断优化精准,避免无效修改。我使用的智能体是builder。Trae的代码

Trae CN solo模式初体验

今天体验了字节Trae CN个人版的Solo开发模式,号称0-1的动作。我以windows11下常见的扫雷程序为例测试了一把,实现一版简易扫雷,第一次使用体验,全程4小时,修改多次。开发语言是Golang。Windows11环境。Go开发环境让Trae 去给安装建议步骤,这一点比较省事。// 直接运行图形界面版本。

Windows环境安装Claude code并配置Deepseek v4

弹出窗口 → 右上角「+」→ 选模型(如 DeepSeek)→ 填 API Key → 保存 → 点「启用」→ 终端直接用 claude 即可。脚本执行后只做一件事:按提示去修改.claude/settings.json。在你windows账户目录下。如果你有本地配置其它模型,或多模型的需要,推荐如下操作。这种情况适用于偶尔用 1–2 个模型、很少切。

#windows
Windows环境安装Claude code并配置Deepseek v4

弹出窗口 → 右上角「+」→ 选模型(如 DeepSeek)→ 填 API Key → 保存 → 点「启用」→ 终端直接用 claude 即可。脚本执行后只做一件事:按提示去修改.claude/settings.json。在你windows账户目录下。如果你有本地配置其它模型,或多模型的需要,推荐如下操作。这种情况适用于偶尔用 1–2 个模型、很少切。

#windows
【Win10 环境vscode配置boost】

这里写自定义目录标题Boost exe版本windows环境安装vscode配置安装测试总结Boost exe版本windows环境安装这里不介绍boost源码安装,请自行网络搜索。本文要介绍的是window下单c++文件(cpp),调用boost库的执行配置。不涉及多文件。安装文件下载地址:+下载版本boost_1_87_0-msvc-14.1-32.exe 。最新版本请访问这里下载本人安装路径

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#vscode#c++
c++懒汉式单例模式(Singleton)多种实现方式及最优比较

关于C++单例模式的写法,大家都很熟悉。早期的设计模式中有代码示例。它的缺点:线程不安全,指针资源没有释放。自从C++11推出后,单例模式有了更优秀的写法,下面来介绍下。使用 std::call_once 实现private:// 删除拷贝构造函数和赋值操作符public:});// 使用示例t1.join();t2.join();return 0;优点:线程安全、内存安全。显式控制初始化过程,适

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#单例模式#c++
制作可ssh登录镜像ascend-mindspore-armms1.5的方法

文章目录1.获取基础镜像并导入2.目标镜像制作2.1创建工作目录ascend-mindspore-arm_ssh2.2 创建Dockfile2.3 制作目标镜像3. 启动容器4.容器ssh登录验证1.获取基础镜像并导入基础镜像ascend-mindspore-arm网址:点这里登录基础镜像网址,点击“获取镜像”在随后出现的Uniportal帐号登录界面,选择账号/邮箱登录、手机号码登录、短信登录三

#ssh
制作可ssh登录镜像ascend-mindspore-armms1.5的方法

文章目录1.获取基础镜像并导入2.目标镜像制作2.1创建工作目录ascend-mindspore-arm_ssh2.2 创建Dockfile2.3 制作目标镜像3. 容器ssh登录验证1.获取基础镜像并导入基础镜像ascend-mindspore-arm网址:https://ascendhub.huawei.com/#/detail/ascend-mindspore-arm登录基础镜像网址,点击“

#容器#ssh
【适配MindSpore AI框架WideDeep模型运行报错--ModuleNotFoundError: No module named ‘_bz2‘】

目录1.测试环境2. widedeep训练报错现象3.错误分析4.解决方案1.测试环境CentOS7.6 aarch64 python3.7.5 mindspore r1.52. widedeep训练报错现象3.错误分析本机缺少特定so文件:_bz2.cpython-37m-aarch64-linux-gnu.so4.解决方案参照参考文献处理。到现有一服务器或网络搜寻下载。找到后存放路径–/usr

CentOS7.6部署MindSpore R1.3开发环境

文章目录1.部署前提2.安装软件下载3.安装过程3.1 安装python3.7.5、NPU驱动及相关依赖3.1.1 安装指令:3.1.2 python验证:3.1.3 npu验证:3.2 安装ascend工具开发包3.3 pip3安装mindspore r1.33.3.1 安装准备,获取pip3安装指令3.3.2 安装mindspore3.3.3 安装验证3.4 安装清理4.问题排查记录4.1 未

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