首先我们先捋一下实现过程：1 首先要获取到量化交易的数据我们在聚宽这个平台可以看到它为几乎所有主流的语言都提供了API接口，其中就有我们前端开发常用到的nodejs接口。对于nodejs接口，还是比较友好的。虽然这个request依赖包已经停止更新，但是不耽误使用，没有依赖的下载一下就ok了，这里就不做赘述了。利用这个api我们只需要注册一个账号就可以获取到每天一百万条的免费数据，对于我们做基础分

尤其在后端方面，基本上是可以替代中高级后端的，而且也可以绕过那些反而也要付出心智成本的框架，中间件，比如mybatis这种为了方便人工操作数据库的库，我们直接让ai写sql语句就好了，简单高效又易懂。智能体的实现原理比较简单，首先是做好LLM的授权，然后就是编辑提示词，提示词中的变量将来使用字符串拼接，拼接到提示词中就可以了，都是些基础设计思路就不赘述了。当选中智能体后，我们就会去解析我们编辑好的

业务场景：已经有一套在运行的php项目，但是性能和灵活性不足。需要开发部署一套go语言服务，但是要能兼容前项目的鉴权规则。那么我们除了将php的鉴权模块独立出来，放到网关，再就是在go服务里写一个同逻辑的中间件。我发现了项目中这张表里存了用户的token和创建销毁时间，也就不难猜出，原来的后端是通过这里判断token有效和时间的。那么作为后来者，我也可以通过这张表去对比前端携带的token是否合法

作为程序员，我们属于大语言模型实际应用的比较靠前的受益群体，正是因为我们这个工种更偏向智力劳动，但是实际应用中我们会发现同样的人工智能，不同人使用效果不同。那不禁让人意识到一个问题——作为工具的AI仍然可以让使用者成为必须的能工巧匠，直到AI用能力并被允许替代所有人类行为和操控。

作为程序员，我们属于大语言模型实际应用的比较靠前的受益群体，正是因为我们这个工种更偏向智力劳动，但是实际应用中我们会发现同样的人工智能，不同人使用效果不同。那不禁让人意识到一个问题——作为工具的AI仍然可以让使用者成为必须的能工巧匠，直到AI用能力并被允许替代所有人类行为和操控。

本文分享了作者从基础开发者转型为AI应用开发者的实践历程。文章重点介绍了其智能体项目采用Go语言开发的优势，包括轻量化、高并发支持及系统级操作能力。作者特别强调了一种模块化开发模式：按业务划分接口，同类型业务集中管理，以提升AI维护效率和扩展性。这种架构设计显著降低了后续开发门槛，使开发者能专注于产品架构而非编码细节。同时，作者指出自动化部署工具简化了后端运维，未来开发者只需专注于大模型调用和提示

在硅谷，许多科技公司甚至专门聘请 “哲学顾问”，为产品研发提供人文视角，因为他们意识到，AI 能解决 “如何做” 的逻辑问题，而人类右脑才能回答 “为何做” 的价值问题。毕竟，人类文明的每一次飞跃，都源于对 “少数派逻辑” 的坚持 —— 从哥白尼的日心说到达尔文的进化论，再到今天的 AI 灵性革命，敢于跳出常规的人，才能引领时代的方向。卢梭的 “思考的人类是最痛苦的物种”，其本质是 “用左脑过度思

先上成品。基于stm32的麦克纳姆轮小车再给大家上一个简单实用的麦克纳姆轮运动的实现规则。我们了解了小车的运动原理，那么接下来就是通过代码来实现它。具体过程不多赘述，我会把源代码分享给大家。其中在行进中转向的地方，用到了pwm调速，如果有兴趣的可以多了解。后期对小车进行了功能拓展，因为具有类似于大疆机甲大师的发射功能，所以b站还没给过审，等过审后奉上视频。...

uniapp 手指滑动方向判断

ios 安卓端下载，开始暂停，断点续下，下载文件删除查看，防止重复下载等功能。