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EasyGPT:简化 ChatGPT 桌面端安装与配置

EasyGPT 的目标不是替代 ChatGPT,而是简化桌面端的安装、配置、中文化和跨设备使用流程。对于希望在 Windows 或 macOS 上更方便地使用 ChatGPT 桌面端,同时需要中文界面或微信消息入口的用户,它提供了一套更集中、更直观的操作方式。说明:EasyGPT 是独立开发的第三方工具,与 OpenAI 或 ChatGPT 官方不存在隶属或授权关系。模型服务及相关能力以对应服务提

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#人工智能#AI
使用 Docker 运行 ORB-SLAM3(TUM 数据集)的完整实践记录

本文总结了在服务器环境中使用 Docker 运行 ORB-SLAM3 的实践经验。重点分析了容器启动方式对结果保存的影响,说明通过目录挂载避免使用 `--rm` 对实验数据持久化的重要性。同时介绍了 Pangolin 依赖图形环境的问题,并给出基于 Xvfb 的稳定解决方案。文章以 TUM RGB-D 数据集为例,梳理了从数据准备、SLAM 运行到轨迹导出的标准流程,形成了一套可复现、适合无 GU

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#docker#容器#运维
团队服务器 Docker 实战:如何在 Linux 服务器上搭建多人共用的 Docker 开发环境?(踩坑全记录)

本文记录了团队在共用服务器上使用 Docker 的踩坑实践。从 `docker ps permission denied` 出发,说明了 Docker 的权限与 Socket 机制,并分析了 docker 组缺失等问题;重点指出 Snap 版 Docker 在权限和管理上的隐患,推荐改用 APT 标准版。文章还总结了 Docker Compose 安装、网络下载问题、多用户容器与端口冲突、`.ta

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#服务器#docker#eureka
CodeX CLI 本地实践全记录:安装、配置、Provider 切换与历史记录机制解析

本文基于实际使用经验,梳理了 OpenAI Codex CLI 在本地环境中的核心用法,包括安装方式、配置结构、多 Provider 切换、认证机制、环境变量持久化以及历史记录控制等关键问题。通过对官方配置与实际行为的对照,澄清了“无痕使用”和本地历史保存的常见误解,并总结了更安全、可维护的工程化使用方式。本文适合希望将 Codex CLI 作为长期本地编程助手使用的开发者参考。

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#linux
MacOS 实现通过快捷键使指定应用快速打开文件或文件夹(以 Cursor 为例)

首先,在 Automator 中创建一个新的 快速操作,选择 “文件或文件夹” 和 “访达 (Finder)”,添加 “打开访达项目” 动作并选择 Cursor,然后保存并命名为英文(如 Open with Cursor)。接着,在 系统设置 > 键盘 > 键盘快捷键 中勾选该操作,并设置一个快捷键。最后,验证并使用快捷键或右键菜单。注意:确保命名为英文,选中文件夹时才生效,避免快捷键冲突,必要时

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#macos
用 Skill 驱动 Agent:一种 Agentic 软件工程工作流

本文围绕 Anthropic 提出的 Agent Skills,探讨在真实工程场景中如何以 Agent 为核心进行系统性 AI 开发。文章指出,AI 编程的瓶颈已不在模型能力,而在流程、上下文与经验的长期沉淀方式。通过将人的工作流程固化为以 SKILL.md 为核心的结构化能力模块,并采用渐进式披露与代码优先的工程取向,可以显著提升 Agent 的稳定性、可复用性与可维护性。进一步从软件工程与项目

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#软件工程
使用 Docker 运行 ORB-SLAM3(TUM 数据集)的完整实践记录

本文总结了在服务器环境中使用 Docker 运行 ORB-SLAM3 的实践经验。重点分析了容器启动方式对结果保存的影响,说明通过目录挂载避免使用 `--rm` 对实验数据持久化的重要性。同时介绍了 Pangolin 依赖图形环境的问题,并给出基于 Xvfb 的稳定解决方案。文章以 TUM RGB-D 数据集为例,梳理了从数据准备、SLAM 运行到轨迹导出的标准流程,形成了一套可复现、适合无 GU

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#docker#容器#运维
如何安装和初始化 OpenSpec

OpenSpec 用规格驱动开发约束 AI。安装 npm i -g @fission-ai/openspec,初始化 openspec init。根目录 AGENTS.md 负责入口指引,openspec/AGENTS.md 定义三阶段流程与格式规范,openspec/project.md 提供项目上下文;~/.codex/prompts/ 的 proposal/apply/archive 指令分

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#人工智能
AI 编程时代的软件工程与项目管理:从执行驱动到约束驱动

本文基于 OpenAI 在 Android 端使用 Codex 的实践,总结了一套 Agentic 软件工程方法论。核心在于为 AI 建立清晰、可执行的工程秩序,而非让其自由生成代码。通过定义不变式(AGENTS.md)、先打地基并提供样板、先规划再实现、多会话并行协作以及测试与 CI 驱动,AI 才能稳定、高质量地放量产出。AI 并未线性加速开发,而是将瓶颈转移到决策、约束与整合上,使项目管理重

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#人工智能#软件工程
用 Codex + GitHub Spec-Kit 做一次“规格驱动开发”实战

用 Codex 配合 GitHub Spec Kit,可把 AI 编码从即兴对话变成**规格驱动流程**。通过 `specify init` 初始化后,在 Codex 中按 `/prompts:speckit.*` 执行 **Constitution→Spec→Plan→Tasks→Implement**,每步都有产物与验收,并可用 `analyze` 校验一致性。分阶段实现,避免失控,提升复现性

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#github#驱动开发
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