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本文对比了浏览器端两种核心的 HTTP 请求方式:传统 Ajax(XMLHttpRequest)与现代 Fetch API。文章分别演示了 GET 与 POST 请求的写法,并介绍了使用 async/await 让异步代码更简洁优雅的实践方式。在Web开发中,
/ @description 在豆包AI生图页面自动下载无水印原图。// @name 豆包AI生图无水印下载。
从人工报表到自动生成,Agent在制造业的应用已超越了简单的工具属性,正在成为企业的数字员工。通过打破数据孤岛,AI Agent赋予了企业“感知、思考、规划、执行”的完整链路能力。随着治理体系的完善和工程化门槛的降低,未来的生产管理将不再是追溯过去的数据,而是通过智能体对实时状态的把控,实现预测性的敏捷经营。制造业的智能化下半场,竞争的核心将取决于谁能更高效地部署并管理这支规模化的“智能体劳动力”
2026年的程序员就业市场,会调API的遍地都是,能扛上线的寥寥无几。我面试过几十份简历,也带过从Demo到生产的全流程项目,发现一个明显的错位:候选人简历上写满Agent、RAG、LangChain,但真正被问到时,权限设计、日志追踪、可观测性这些工程化问题全是空白。这篇文章不聊虚的,直接从我最近一个项目的真实踩坑出发,讲清楚2026年企业到底在找什么样的人,以及你怎么在简历和面试里把这些能力呈
文章摘要: Claude Code 4.8在多语言支持测试中表现差异显著:Python兼容性最佳(测试框架支持98%),JS/TS次之(泛型解析强),Java因编译耗时长和依赖复杂导致效率较低(JUnit支持85%)。动态语言(Python/JS)热修复快但易藏动态类型错误,静态语言(Java/Go)类型安全但Token成本高。选型建议:轻量任务用网页端聚合平台(如neneai.cn),复杂项目推
以前要筛选、整理几百行数据,还得手动写公式,现在只需要在对话框里描述需求,比如“把这列数据按大小排序,然后标出前10名”,AI就能直接生成处理方案,甚至连操作步骤都帮我写好了。说实话,我也遇到过同样的困扰,桌面上一堆快捷方式,每个都占着内存,切换来切换去,AI带来的效率提升都被找软件这件事给抵消了。打开客户端后,系统会自动检查是否有新版本,建议保持自动更新开启,因为开发团队迭代很快,我用了两周,已
导出的余额表、序时账、财务报表格式千差万别,甚至同一家软件不同版本导出的列名都不一样。审小匠是一款 AI 审计平台,具备数据清洗能力,可通过万能解析识别多种财务软件导出的余额表、序时账、报表,并把多账套数据归一为标准数据集。解决不同账套科目名/编码不一致导致合并错位的问题,把各异科目映射到标准体系,使多账套、多期间数据能按同一口径纵向拼接。以审小匠为例,其万能解析支持 1663 种财务数据格式,覆
前端写 API 调用,天然理解 HTTP 请求。但"设计" API 是什么感觉?想象你是后端,别人(前端)要来拿数据。这就是 API 设计。
本文从前端开发者视角解析后端数据库设计思维。通过对比前端对象和后端多表存储的差异,揭示了数据库设计的核心概念:表即类型、字段即属性、外键即关联。重点讲解了主键、外键和索引的作用,以及如何使用MyBatis-Plus简化SQL操作。文章还提供了AI辅助编写SQL的实用方法,包括生成建表语句、复杂统计查询和数据迁移。最后给出实践任务和思维升级建议,强调数据库是有结构、有约束、有性能要求的数据系统,建议
dsh-hiyori-web-ui是为DeepSeek Harness Web开发的常驻插件,通过原创角色桃濑日和提供任务状态反馈与陪伴功能。该插件支持五种性格(温柔、傲娇、乖巧、元气、慵懒),每种性格影响台词、表情和动作表现,例如任务完成时傲娇角色会说"才不是特意做给你看的"。系统采用本地规则表确保基础响应,并可选接入DeepSeek API生成更丰富的AI台词,但严格限制数据访问范围,不读取对
作为一名常年和论文打交道的教育博主,我见过太多论文在答辩时被一句话问倒:“你这个问卷是咋设计的?信效度有保证吗?”很多同学,甚至是研究生,其实都卡在了这一步。大家要么去网上随便抄一份量表,要么自己凭感觉编几个问题。这就好比你是个厨师,要炒一盘菜,但你连菜谱都没有,全凭感觉往里倒油盐。这菜好不好吃,全靠运气。论文里的问卷设计,过去也是如此。但在2026年的今天,我想和大家探讨一个新的范式转变——今天
本文探究 AI 生成 3D 游戏普遍默认选用 Three.js 的缘由:项目搭建简便、网络训练样本充足、浏览器运行带来简短调试反馈链路。该选择不代表技术最优,主流游戏引擎的 AI 配套工具链尚不成熟
本文对比评测了五款知识库系统(zyplayer-doc、Outline、Docmost、Wiki.js、Confluence)的适用场景。开源Wiki(Outline/Docmost/Wiki.js)适合技术团队自托管需求,强调协作与Markdown支持;Confluence适合Atlassian生态用户;zyplayer-doc则专注企业级知识库,提供多格式文档管理、OCR识别、细粒度权限和AI
2026年企业知识库软件选型指南:zyplayer-doc、Confluence、Outline、Docmost和Wiki.js各有特色。Confluence适合Atlassian生态用户,Outline适合轻量协作,Docmost和Wiki.js适合开源自托管需求,而zyplayer-doc主打企业私有化部署,支持复杂权限、多类型文档管理、OCR检索和AI问答。选型需考虑部署方式(云端/私有化)
现在主流 Agent 框架,大多可以放进七类路线中:ReAct、Plan-and-Execute、TreeSearch、Reflexion、Memory-Augmented、Multi-Agent、StateMachine。SWE-agent 一类研究给了一个重要提示:Agent 成功率不只取决于模型,也取决于 Agent-Computer Interface,也就是 Agent 如何观察和操作环
引擎是纯 Rust crate,要嵌到桌面 App、headless server、CLI 三个宿主里,V8 的体积与构建复杂度不可接受;QuickJS 有原生的 memory limit 与 interrupt handler,资源熔断是引擎级能力;通过 trait 隔离运行时抽象,跨 JS 边界的结构体禁止出现 rquickjs 类型——未来可无痛换 deno_core。
/ 创建一个事件detail: { message: '自定义事件触发了' }});// 监听它});// 触发这在组件间通信或复杂交互中非常实用。
针对Agent Skills的实现也建立在LLM一项重要的能力上,这个能力就是根据上下文中的推理任务和提供的工具集选择适合的工具,并生成工具调用的能力。,它们分别用于加载Skill的内容、读取Skill的资源以及执行Skill的脚本。由于我们提出的是一个很常规的问题,为了验证Agent是否通过我们提供的Skill对问题作答,我们将整个过程涉及的对话历史输出来啊。的委托对象,该委托的三个输入参数分别
如果任务只有一两个步骤,或者结果标准特别明确,那单 Agent 往往更直接。但如果任务本身很简单,硬上多代理,通常只会增加通信成本和调试难度。比如研究、代码审查、复杂内容生产、跨系统运维,都会比较合适。看起来像分工,其实每个 Agent 都在重复做同一件事。多代理不是为了炫技,而是为了更清楚地组织复杂任务。谁来拍板,谁来兜底,谁来修正,得先定义好。Agent 之间说太多废话,效率会很差。如果拆完以
前端性能优化:重排与重绘的避免策略 本文系统介绍了浏览器渲染流程中重排(Reflow)和重绘(Repaint)的概念及其性能影响。主要内容包括: 浏览器渲染流程:Style→Layout→Paint→Composite四个关键阶段 重排与重绘的定义及区别:重排影响几何属性,重绘影响外观属性 常见触发重排的操作:修改尺寸、位置、DOM结构、display属性等 强制同步布局问题:读取offsetWi
人类最后考试已不够用,伯克利牵头、250 多位行业专家参与的研究团队开始给AI上难度, Agents' Last Exam(智能体最后的考试,ALE)诞生。AI 飞速进步,各类问答基准几乎天天刷新 SOTA,人类最后考试(HLE)上,刚发布的最强 Claude 模型已经接近 65%,问答类基准已被刷爆了。人类最后考试已不够用,伯克利牵头、250 多位行业专家参与的研究团队开始给AI上难度, Age
本文介绍了skill的基本自称以及用了一个实际例子作为案例剖析展现了如何使用skill。
摘要:本文针对计算机专业毕业生“代码完成但论文难产”的普遍困境,以2026届最新毕设要求为背景,实测了智码方舟的“上传代码生成论文”功能。通过解析8000行Spring Boot+Vue项目代码,系统在15分钟内自动生成1.2万字结构化论文,涵盖技术路线、系统设计等核心章节,并配套一键部署脚本。测试显示该工具对Web类项目支持最佳,初稿查重率28%-35%,经降重后可优化至18%以下。文章同步分析
本文介绍了使用Three.js实现五种物理模拟着色器效果的技术方案,包括波动方程、热传导、流体动力学、弹性力学和电磁场模拟。通过自定义顶点着色器实现物理方程计算,并结合片元着色器进行可视化呈现。方案采用lil-gui实现参数交互控制,支持动态调节物理参数和类型切换。文章详细拆解了核心特效的实现代码,包括波动传播、热量扩散、涡旋场等关键算法,并提供了调试优化建议。该技术可应用于科学可视化、动态特效展
《Thesis Proposal Agent:开源研究选题工作台》是一款专注于论文开题流程优化的免费工具。该项目通过系统化流程(需求采集→学科路由→方向地图→候选筛选→方向深挖→文献检索→缺口矩阵→开题包)帮助用户从模糊意向到完整开题方案。核心功能包括:基于用户条件智能推荐选题方向、OpenAlex文献检索、AI辅助生成检索策略、多维度缺口分析矩阵以及开题材料自动生成。采用React+Vite技术
项目初版完成后,看似功能完备,实际使用中却暴露出各种问题:按钮点了没反应、AI生成一直失败、保存的数据是空的……这篇文章完整记录了从发现问题到定位根因到修复验证的全过程,涵盖交互逻辑纠错、AI链路加固、数据完整性保障、历史生命周期管理、UI细节打磨五个维度。
很多人以为调用大模型API就是写一句"你是xxx助手",然后让LLM自由发挥。但在真实产品中,LLM不是聊天玩具,而是业务流程的一环——它必须输出结构化数据、遵守业务规则、在模糊场景中做出正确决策。这篇文章基于"灶台导航"微信小程序的开发实践,从零讲起提示词工程(Prompt Engineering)的核心方法论。
Element Plus 是基于 Vue 3 的桌面端组件库,封装了大量开箱即用的 UI 组件,无需手写复杂样式,可快速搭建后台、管理类页面。在 main.ts/main.js 中全局注册 Element Plus,同时引入组件库样式,这是所有组件正常渲染的基础。表单系列组件(el-form / el-form-item / el-input / el-select)使用前提:项目中安装 elem
整条链路里实际用了四类技术。这不属于传统加密,但属于协议编码的一部分。
本文介绍了一个基于Java+Vue的多智能体强化学习(MARL)博弈对战平台的设计与实现。该平台旨在解决当前MARL研究缺乏灵活、可视化实验环境的问题,支持多种经典及自定义博弈场景、数十智能体并发对抗与协作。平台采用微服务架构,后端使用SpringBoot实现环境仿真、算法集成等核心功能,前端通过Vue3+ElementPlus提供可视化交互界面。关键技术包括:模块化决策引擎、可插拔算法接口、实时
AI编程工具正从"代码补全"向"持续任务执行"进化。OpenAI推出的PlanMode和GoalMode标志着AI编程范式的重大升级:PlanMode让AI先规划技术方案再执行,避免盲目修改;GoalMode则使AI能围绕目标持续迭代,具备闭环执行能力。这两种模式让AI从"聊天机器人"转变为真正的工程协作者,开发者角色也将从编码转向目标定
摘要: 根据Ramp最新数据,Anthropic企业采用率(34.4%)首次超越OpenAI(32.3%),过去一年增长达4倍,而OpenAI仅增长0.3%。交叉验证显示,Anthropic在编程场景份额达54%,其产品Claude Code上线6个月ARR突破10亿美元,驱动企业市场格局变化。风险包括计费模式激励错位、产品质量下滑和算力瓶颈。开发者建议:优先评估Claude,建立AI代码审核流水
论文写作这件事,本质上不是比谁更能熬,而是比谁更会用工具。2025年了,还在纯手工一个字一个字改重复率的同学,真的可以试试书匠策AI。省下来的时间,去睡觉不香吗?👉 公众号:搜一搜「书匠策AI」😎。
本文探讨了AI时代下程序员的技术积累价值与学习策略。作者指出,虽然AI生成代码已成常态,但"垃圾进垃圾出"的准则决定了程序员仍需具备独立开发能力和底层理解。文章对比了两种AI使用方式:被动执行与主动思考控制,强调工程师应保持对细节的精准把控。作者分享了自己通过Python、Go等语言构建全栈能力的经验,并决定学习React+TypeScript+Vite前端框架。在项目结构解析部分,详细介绍了各类
本文深入解析了Agent开发中的数据流转过程,揭示了Agent作为"数据转换器"的本质。文章从三个维度展开:1)ReAct循环的数据视角,展示了观察→思考→行动中数据的六种形态转换;2)五层上下文架构,包括系统上下文、会话上下文、记忆层、工件层和按需检索层;3)四大实战案例(客服、编码、研究、个人助理Agent)的数据处理特点与挑战。核心观点指出:Agent开发的关键在于高效管理有限上下文窗口,通
(后端开发) | | (前端开发) || |v v| |vAPI Schema 传递v集成验收 + 测试关键原则独立任务用或后台进程需要交互的长任务用 tmux + PTYHermes Desktop 多会话适合协作场景有 git 修改冲突风险时用-wworktree 模式有明确执行时间用 cronjob 替代常驻进程Hermes Agent 的多Agent模式为复杂任务提供了真正的并行处理能力。
AI 写前端初稿很快,但页面真正值不值钱,往往藏在加载、空态、错误、提交中、权限、移动端等边界状态里。
JavaScript数组去重的20种实现方式,涵盖了5种不同策略:基础循环、内置数组方法、Set/Map、排序优化和特殊场景处理。文章分析了不同方法的性能差异(从O(n²)到O(n)),推荐了最优方案如[...new Set(arr)]和filter+Set闭包的组合。通过流程图和代码示例详细展示了每种实现的核心思路,帮助开发者理解算法原理并选择适合场景的解决方案。特别强调了在AI时代掌握底层原理
在科技树的文章中也整理过前端AI 方向的面试内容,因为今年大家或多或少都遇到了AI方向的面试,因此也整理了不少前端or后端相关的面试文档,经过大厂朋友以及我个人的润色整理,于今天成功宣告完毕,致力于让更多前端或者后端能在与AI的对波中占上风。正文开始,以下内容展示部分,完整可阅读github。
/ 需求:判断一个标识符是否是对象类型// 深拷贝函数// 1. 如果是原始类型,直接返回if (!// 2. 如果是对象类型,才需要创建对象[]:{}age: 18,friend: {address: {name: "洛杉矶",detail: "斯坦普斯中心"
想象一下,你的企业拥有海量数据——文档、数据库、网页,却总在关键时刻找不到答案;或者好不容易引入了AI,却发现回答要么不准、要么跑偏,甚至连简单的问题都答得驴唇不对马嘴。不懂RAG的原理,永远只是文档搬运工。
做 AI Agent 开发面试,**ReAct 底层工程实现**绝对是高频压轴题。很多求职者都卡在同一个地方:嘴上能说出 Think、Action、Observation 循环,可面试官一深挖**标签格式、消息角色、回传逻辑**,瞬间就答不上来。
AI已经不只是工具,它也可以是武器。谷歌首次确认AI造的零日漏洞攻击工具,这场AI军备竞赛从今天开始正式进入“全民皆兵”阶段。AI行业正在两极分化。有人开始收费,有人打骨折。但“免费永远是最贵的”——现在终于轮到AI验证这句话了。“会用AI的人”正在和“不会用AI的人”拉开差距。不管是打工人还是企业,这不是危言耸听,这正在发生。最后说一句大实话:当坏人都在用AI搞业务的时候,我们这些普通人如果还不
项目初始化/init上下文管理/compact/context/rewind任务规划/plan辅助查询/btw质量保障/diff效率分析/insights成本控制/effort很多人用了 Claude Code 几个月,依然只是在输入 prompt。但这些命令才是它真正的使用方式——把 AI 当协作者,而不只是一个问答框。如果你在用 Claude Code,/insights是我最推荐你现在就跑一
给出一个长度等于 r−l+1 的等差数列,首项为 K,公差为 D,并将它对应加到 [l,r] 范围中的每一个数上。对于 100% 的数据:1≤n,m≤105,ai,k 为正数,且任意时刻数列的和不超过 2×1018。对于 100% 数据,0≤n,m≤105,−200≤ai,K,D≤200,1≤l≤r≤n,1≤p≤n。对于全部的测试点,保证 2≤n≤105,1≤m≤105,1≤a,b≤n,c∈{
摘要: JavaScript异步执行顺序由事件循环控制,遵循同步代码→微任务→宏任务的优先级规则。Promise等微任务会在当前宏任务结束后立即执行,而setTimeout等宏任务需等待下一轮事件循环。典型示例中Promise.then()先于setTimeout回调执行,因微任务队列优先清空。关键点: 微任务(Promise/MutationObserver)优先级最高 宏任务(setTimeo
发布时间:2026 年 4 月 16 日作者:Gabriel Massadas、Miguel Cardoso、Anni Wang。
准确率: {{ item.accuracy }}%</text><text class="reason">推荐理由: {{ item.reason }}</text><text class="upload-text">上传你的错题/题目图片</text><text class="action-title">AI分析报告
摘要: 整理1小时录音的耗时因处理方式而异:纯人工听打需4-6小时;工具转写+人工校对约1.5-3小时;深度结构化处理需2-4小时。高效协作建议分三步:智能工具初转、文本精校、专家内容标注。关键影响因素包括录音质量、语音特点、工具性能及文本要求。推荐选用高识别率的转写工具,结合分工流程(工具转写→专人校对→专家标注),可节省50%-70%时间。优化方向为保障音源清晰、规范标注格式,并通过搜索「AI