本文系统阐述了AI时代程序员必备的9大提问技巧，提出"提问即编译"的核心观点，强调精准提问是提升人机协作效率的关键。通过四步黄金法、背景需求法、角色代入法等结构化方法，结合代码优化、架构设计等20+技术场景案例，解析如何构建符合Transformer模型理解逻辑的提示词。文章揭示92%的初级用户存在AI潜能浪费现象，指出提示词工程学已成为程序员核心竞争力，并给出建立提问模板库、对话复盘等3项落地建

在文本编辑器领域，Notepad++凭借其轻量级特性和强大的插件生态，成为开发者群体中的热门选择。作为基于Scintilla组件构建的编辑器（Scintilla是开源的代码编辑控件，被Notepad++、Geany等知名工具广泛采用），其插件开发体系具有独特的技术特点。本文是AI辅助开发系列的第二篇，前序文章已实现通过WinHttp封装C++访问大模型的SDK。本篇将聚焦于构建Notepad++插

本文系统解析了Transformer架构的核心原理、技术演进及应用实践，Transformer凭借自注意力机制、位置编码和多头注意力等创新，解决了传统RNN的长程依赖问题，支持并行计算，成为NLP和CV领域的基石。详述了DeepSeek等模型的优化策略，包括混合专家系统（MoE）、分层注意力和Flash Attention 2等技术，显著提升长序列处理效率。通过代码示例，演示了简化版Transfo

大语言模型处理用户输入的核心流程包含预处理、子词算法分词、词汇表映射ID、嵌入层向量转换及Transformer编码生成响应。常见误解包括：1）误将分词视为简单按字分割，实际采用BPE等动态子词算法；2）误认为向量化需外部查询，实为模型内置嵌入矩阵运算；3）混淆token化与向量化为同一阶段，实为离散符号到连续空间的分步映射。理解这些机制对优化模型应用、规避幻觉风险具有关键作用。

本博客详细解析了基于WinHTTP封装的C++ HTTP客户端类SimpleHttp的设计与实现。该类支持同步/异步请求及流式数据处理，核心功能包括：1）通过WinHTTP API实现HTTP/HTTPS通信，自动处理SSL加密；2）采用多线程技术分离数据接收与主线程，通过线程安全队列实现流式响应缓存；3）提供简洁接口封装GET/POST请求，支持自定义请求头与JSON参数；4）异常处理机制覆盖网

AiCoder是专为Notepad++设计的AI辅助插件，支持嵌入式提问（选中文本分析优化）、对话式提问及自定义提示词模板。需Windows 7+/Notepad++ v7.9以上版本，安装时需下载对应脚本并配置API密钥（推荐无问芯穹平台）。功能包括代码解读、优化、注释及侧边栏对话，通过快捷键或菜单操作。配置需编辑config.json文件，提供常见问题解答如安装失败处理、API错误代码解析，但

DeepSeek Function Calling 是一种通过自然语言交互实现智能工具调用的技术架构，其核心在于将大语言模型（LLM）转化为“智能调度器”，实现对外部工具和服务的动态调用。该技术通过五步流程运作：用户输入自然语言指令→模型识别意图并暂停生成→生成结构化参数→外部系统执行调用→整合结果生成最终回复。相较于传统API开发，其突破性体现在自动参数映射、思维链可视化及并行调用能力。

本文提供VS Code本地部署大模型代码助手的插件对比及部署指南。介绍了Continue、CodeGPT等6款插件的优缺点与适用场景，推荐基于隐私、硬件和环境需求选型。部署步骤涵盖Ollama安装、模型拉取及Continue扩展配置，实战演示了代码补全、修复和文档查询功能，强调本地化优势如数据隐私和零成本。

召回是RAG系统的核心环节，其本质是通过向量化、关键词匹配等技术，从海量知识库中筛选与用户问题相关的信息片段，为后续生成阶段提供精准上下文支持。与评估指标“召回率（Recall）”不同，Retrieval是动态的筛选过程，需平衡查全率与精确率。实现方法包括关键词匹配（快速但语义局限）和语义搜索（理解意图但需算力），优化策略建议采用混合搜索、动态分块及多模态处理。评估召回效果需关注命中率、排序质量及

向量数据库是AI时代的“数据配对专家”，用向量化思维解决非结构化数据的存储和检索难题，尤其适合需要。