AI协作修Bug的正确姿势：精准定位胜于盲目修改 在与AI协作修复代码Bug时，两种方式形成鲜明对比： 错误方式：直接让AI输出大段修改代码，虽解决表面问题，却导致代码臃肿、根因未明，埋下维护隐患。 正确方式：通过多轮追问，要求AI分析根因而非直接修改，最终发现仅是拼写错误（如uesrId→userId），实现精准修复。 核心原则： 坚持根因分析（Root Cause Analysis） 外科手术

下面给你一个真正“有价值”的例子。

解释器模式用于：非常适合 LLM，比如：下面给你一个真正“解释器模式”的强例子。目标：支持这样一个迷你语言：最终会发送两个 Prompt：终结符表达式：常量赋值终结符表达式：发起询问非终结符表达式：语句列表Step 2：解析 DSL 生成语法树（重点！）这是真正的解释器模式核心。Step 3：执行 DSL输出：⭐ 真正体现 Interpreter 模式的点有 语言有 语法规则有 语法树（AST）有

摘要： 本文介绍了一个由独立开发者构建的全栈移动应用，采用React Native（前端）和ASP.NET Core（后端）技术栈，实现离线工作、自动同步数据及统一后端管理。前端使用SQLite存储本地数据，通过同步引擎标记并上传脏数据；后端采用EF Core管理数据模型，支持多端共享API。系统具备自动同步、冲突检测和手动触发功能，确保数据一致性。技术亮点包括：离线优先设计、轻量级架构、统一业务

在eclipse的年代, 我们可以使用debug来运行项目,这样的话 只要不是更改类结构, 那我们打代码修改完毕之后都可以自动生效,那现在在springboot中该如何实现热部署呢,其实非常的简单, 我们直接在pom文件中添加相应的热部署依赖就可以了org.springframework.bootspring-boot-devtools这样的话,你在修改完项

我的环境* JDK 1.8* maven 3.6.0* node环境1.为什么需要前后端项目开发时分离，部署时合并？在一些公司，部署实施人员的技术无法和互联网公司的运维团队相比，由于各种不定的环境也无法做到自动构建，容器化部署等。因此在这种情况下尽量减少部署时的服务软件需求，打出的包数量也尽量少。针对这种情况这里采用的在开发中做到前后端独立开发，打包时在后端springboot打包发...

做完这些步骤，你就可以让 Mac mini 上的 Ollama 在局域网下正常装载、可被其他设备通过 IP 访问了！

在处理复杂的触摸交互时，使用专门的手势系统可能比默认的触摸事件系统更可靠问题定位要从事件流向入手，通过日志追踪找到问题根源有时候需要跳出原有的思维框架，尝试完全不同的解决方案这个问题的解决过程展示了在 React Native 开发中，有时候需要了解更底层的机制才能解决看似简单的交互问题。

通过以上步骤，可以快速实现一个基本的项目雏型demo，涵盖了核心功能模块，如用户登录、数据采集、地图显示和数据同步。可以在此基础上进行进一步的优化和扩展，根据实际需求添加更多功能和细节。

在开发移动应用时，特别是那些需要大量初始数据的应用，我们常常面临一个挑战：如何在保证应用快速启动的同时，提供丰富的初始数据？预加载 SQLite 数据库是解决这个问题的有效方法。