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过去,原型验证动辄几天时间,UI 还没画完,需求就已经改了。今天我们来聊聊,怎么借助 AI 工具(比如 GitHub Copilot),把原型开发时间压缩到分钟级别。我们会用“伪代码驱动”的方式,把产品经理的想法快速转成可以运行的界面和逻辑代码,真正做到“边说边见效果”。

在现代软件开发中,测试是不可或缺的一环。然而,手动编写测试代码通常费时又枯燥,还容易出现遗漏。AI 工具如 GitHub Copilot 和 Tabnine 的出现,让“自动生成测试”成为可能。本文将围绕如何利用 AI 辅助生成高质量单元测试展开,从 prompt 编写技巧到集成 Jest(前端)与 Pytest(后端)的完整实践,带你掌握高效生成、精准覆盖的测试方法。

AsyncThrowingStream 符合 AsyncSequence 协议,提供了一种不需要手动实现异步迭代器就能创建异步序列的便利方法。异步流适用于将基于回调或委托的API适配为可以与async-await一起使用的方式。

由于与 `AsyncThrowingStream和AsyncStream` 等类型一起使用,你很可能不得不与异步序列一起工作。因此,我将指导你使用 `AsyncSequence` 实例进行工作

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