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简单说,搞 Java 开发的人,基本都绕不开 IntelliJ IDEA。它是 JetBrains 家最出名的开发工具,说白了就是一个专门用来写代码、跑程序、调 bug 的“高级编辑器”,但比普通编辑器聪明得多。Spring Boot 后端、Kotlin/Android 应用、数据库脚本,甚至是前端工程,它都能直接上手,省去一大堆配置麻烦。IntelliJ IDEA 是 JetBrains 公司做
url 要填返回json的路径如下。
个人环境搭建记录。
会影响显示,关闭和卸载markdown插件,保留系统默认的即可。
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
本文提供了在IntelliJ IDEA中安装配置Claude Code的完整指南,重点解决国内用户连接问题。首先介绍通过npm安装CLI工具和IDEA插件的方法,然后详细说明基础配置和网络连接设置。针对"Failed to connect"错误,提供了跳过引导检查的解决方案,并指导如何配置第三方API中转服务(如DeepSeek)。最后包含常见问题排查,确保用户能顺利完成安装并正常使用Claude
摘要 本文提出AutoTTS框架,通过LLM驱动的自动搜索范式革新传统TTS方法设计。研究发现,过去看似不同的TTS方法实质是同一参数空间的手动调节,而AutoTTS通过三个关键创新实现自动化搜索:(1) 离线replay环境将评估成本降至40美元;(2) β参数化将搜索空间降至1维;(3) 执行轨迹反馈帮助LLM定位错误。实验表明,在Qwen3等模型上,AutoTTS搜索出的策略能以70%算力节
"智契通"是一个基于大模型的智能合同处理平台,由志气团队开发。项目采用SpringBoot3+Vue3技术栈,已完成需求分析、数据库设计和工程骨架搭建。核心功能包括合同智能生成、风险评估、条款摘要和版本管理,目前已实现模板管理、AI合同生成、基础优化等模块,并集成DeepSeek-V4-Flash模型。平台支持管理员和普通用户角色,具备完整的登录权限体系。后续将重点完善风险识别
rae(/treɪ/,即 The Real AI Engineer)是字节跳动推出的AI原生集成开发环境(IDE),定位为一名能够理解需求、调用工具并独立完成开发任务的“AI开发工程师”。其核心理念是实现从“人写代码”到“人定义问题、AI执行任务”的范式转变。
代码写在 IDE 里,工程上下文在 IDE 里,排查问题在 IDE 里,可一旦接入 AI,很多人还是得切到终端、复制文件路径、反复描述需求、再把生成结果拿回来自己对。能回看,才敢持续接入。仓库给出的功能清单里,除了基础对话外,还把双引擎、会话管理、Agent、Slash Commands、MCP、主题同步、文件跳转等能力都做进了 IDE 界面。上下文、图片输入、Diff 比对、历史会话、Agent
SpringBoot 是基于 Spring 框架的快速开发脚手架,核心目标是简化 Spring 应用的初始搭建与开发过程,实现「零 XML 配置、一键启动、内置服务器」。微服务是一种分布式架构风格,将单体应用按业务领域拆分为多个独立、自治的小型服务,每个服务独立部署、独立运维,通过 HTTP/RPC 等协议通信协作。YAML(YAML Ain’t Markup Language)是人性化的序列化语
相信说到Java开发,第一个想到的IDE就是IDEA,无论是互联网上还是大学老师,都是推荐使用IDEA,但是众所周知,IDEA正版价值大几千,即便可以永久使用某个版本,对于我们学生来说也是不小的负担。当然这并非毫无解决办法,除了使用慈禧付过的版本,我们也可以利用我们现有的学生身份获取免费的正版教育版软件。
通义灵码和 Trae 作为两款顶尖的国产 AI 开发助手,完美嵌入 IDEA,能帮我们自动完成大量重复工作,从 “手动敲代码” 升级为 “AI 辅助开发”,真正让 AI 成为高效、贴心的开发副驾
当前AI编程工具面临的核心痛点并非模型能力不足,而是“沟通的单向性”——AI不会主动追问、澄清、自检。本文提出:将传统瀑布模型的“阶段性-契约化”思想引入AI编程,并对其进行“迭代式”改进,可系统性地解决这一问题。核心论证包括:瀑布模型的本质价值在于建立“确定性锚点”;AI编程的真正瓶颈不在上下文长度,而在于缺乏结构化的协作框架;“迭代式瀑布”通过“全局逆向校验”等机制,将AI从“会道歉的猜测者”
本文针对Windows 11环境下使用Codex等AI编码工具时出现的中文乱码问题,提出了全链路解决方案。核心原因是Windows终端(GBK/UTF-16)与AI工具(UTF-8)的编码冲突,导致文件写入和读取时出现乱码。解决方案包括:升级至PowerShell 7并强制UTF-8编码、统一IDE编码设置、配置.editorconfig和.gitattributes文件、优化Codex提示词约束
Vibe Coding:AI赋能的编程新范式 Vibe Coding是一种新兴的编程范式,开发者通过描述需求和意图,由AI生成完整代码。其核心工作流包括:需求描述→AI生成代码→人工微调→持续对话开发。当前工具生态可分为四类:AI IDE(如Cursor)、AI Agent编程工具(如Devin)、无代码AI Builder(如v0.dev)和AI DevOps平台(如Vercel)。这种模式使开
(1)访问官网,这里下载的是jdk-18_windows-x64_bin这是链接,嫌麻烦的可以直接下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1bOeQnEPNPvHqPndGQuGIGQ?pwd=mhh1提取码:mhh1将目录复制一下。
摘要:一位十年Java开发者分享AI工具如何颠覆传统开发模式。通过集成IDEA AI插件(如通义灵码),仅用20分钟就完成了原本需要大半天工作量的"劳务考勤管理系统"开发。AI能自动完成项目初始化、代码生成、前后端联调等重复性工作,效率提升显著。但作者也提醒:AI代码需人工校验,复杂逻辑仍需手动补充,开发者应保持核心能力。AI不是万能替代品,但能解放开发者专注创意设计,显著降低
Firstly,Secondly,Finally(不止有一个想法,如 (dis)advantages,problems,solutions))2.two main paragraphs - 5 sentences each(可变) 10min。To what extent do you agree or disagree(写自己的看法)
这个时候运行你会发现还是报错,根本原因是数据库并未连接,这个时候灵码会自动生成数据库初始化脚本,通常会在resources文件夹或者sql文件夹中,都没有可能在db文件夹中仔细查看后端的文件夹,然后在navicat中运行sql脚本。在输入框中输入:请自动生成代码,完成学生管理系统的操作,后端为jdk1.8,使用spring boot框架,前端使用vue书写,数据库为MySQL8.0,请生成。然后,
IDEA 运行成功后,会弹出如下对号框,让你导入IDEA设置,选择不导入,点击OK,然后会强制用户需要先登录 JetBrains 账户才能使用。注:若电脑安装PyCharm等文件,这里可能会显示.py文件,如下图选择以Microsoft ® Windows Based Script Host打开就可以了。(2)开始安装IDEA,如果之前装过其它版本的IDEA,需要先将原来的IDEA卸载。菜单,取消
AI 是放大器,不是替代者:Java 工程师的架构设计能力、业务理解深度、性能调优经验仍是核心竞争力,AI 负责将想法快速转化为高质量代码骨架。人机协作新范式AI 负责:样板代码、单元测试、文档注释、常规重构人工负责:架构决策、复杂业务规则、安全审计、性能关键路径持续学习:关注 JetBrains 的 AI 功能更新(如 2024.1 版本引入的本地模型支持),以及 Java 生态中新兴的 AI
JetBrains最新数据显示,IntelliJ IDEA活跃用户同比下降18%,引发开发者热议。文章通过个人工作流变化揭示IDE行业变革:传统IDE正被AI工具取代,开发效率提升4倍,IDEA使用时间从8小时降至1小时。文章分析IDE三次革命历程,指出AI补全、重构功能使IDEA核心优势被消解,仅调试功能仍具优势。作者展示新旧工具链对比,并通过订单系统案例证明AI辅助开发效率翻倍、代码质量更优。
这次编辑器更新体现了 JetBrains 对用户体验细节的持续关注:✅实用性:新的选择行为让代码选择更精确✅舒适性:平滑光标移动减少视觉跳跃✅美观性:圆角设计和平滑闪烁更现代✅灵活性:提供多种模式,尊重用户选择最重要的是,所有新功能都可以自定义或关闭,确保不同偏好的开发者都能找到适合自己的配置。
《AI辅助编程新范式:ClaudeCode与IntelliJ IDEA的深度集成实践》 本文全面探讨了AI辅助编程工具ClaudeCode与IntelliJ IDEA的集成应用。作为基于Claude 3.5 Sonnet模型的编程助手,ClaudeCode具备200K tokens超长上下文理解、多轮对话交互和工具调用能力,显著区别于传统代码补全工具。文章详细介绍了四种集成方案:CLI终端使用、外
本文介绍了Protocol Launcher工具如何为JetBrains系列IDE(如IntelliJ IDEA、GoLand、PyCharm等)生成深度链接,实现从网页或命令行直接打开项目和文件的功能。通过统一的API接口,开发者可以精确指定文件路径、行号和列号,或一键打开项目目录。该工具支持自动编码处理、类型安全提示和按需加载,为不同技术栈团队提供统一的工作流体验。Protocol Launc
《ClaudeCode智能编程系统架构与应用指南》摘要:本文详细解析了基于AnthropicSonnet4.5架构的ClaudeCode系统,包含智能编程代理模型的三层架构(代码理解、任务规划、执行控制)和核心组件矩阵。系统支持多环境安装配置,提供智能代码生成、重构引擎和调试系统等核心功能,通过ACP协议实现与IDEA的深度集成。文章还展示了微服务重构和CI/CD优化等企业级应用案例,并给出性能优
本文介绍了Java中LinkedList的模拟实现,主要包含双向链表的基础结构和核心方法。通过定义IList接口,实现了包括头插(addFirst)、尾插(addLast)、任意位置插入(addIndex)、查找(contains)、删除(remove/removeAllKey)等基本操作。重点展示了节点插入时的指针调整过程,并处理了链表为空和不为空两种场景。文章还包含下标合法性检查的异常处理,以
Claude-code安装与集成指南 Claude-code是Anthropic推出的AI编程助手,支持代码重构、测试补全、错误修复等工程级任务。安装需Node.js 18+环境,通过npm全局安装后配置国产模型API(如智谱清言)。在IDEA中安装插件即可快捷调用,实现自然语言交互编程。关键步骤包括: 安装Node.js并验证版本 npm全局安装claude-code 配置国产模型API环境变量
根据项目需求和个人偏好选择工具,建议从 免费工具(如 CodeGeeX) 开始体验,再逐步升级到付费插件以解锁高阶功能!国际插件(如 Copilot)需稳定访问外网,国内插件可直连。插件市场直接安装,免费版够用,Pro 版支持全代码库学习。基于 ChatGPT,支持生成测试用例、文档和代码解释。OpenAI 驱动,代码生成精准度高,支持多语言。阿里云出品,中文注释生成代码,无缝对接云服务。清华团队
个人学习总结,主要是为了梳理优惠券秒杀功能中各种写法之间的区别、以及不同改进方法中各自的优缺点// 自定义简单分布式锁if (!isLock) {// 返回失败return Result.fail("不允许重复下单");try {@Override// 获取线程标示// 获取锁//通过del删除锁threadId,存在误删问题。
本文介绍了如何在Java项目中集成LangChain4j与阿里云百炼平台API,主要包括以下内容:1) API-KEY申请与配置,通过Spring配置类或yml文件设置OpenAI模型参数;2) 使用AIServices创建动态代理接口,实现对话、格式化JSON输出和流式响应功能;3) 实现记忆功能,通过Redis存储对话上下文;4) RAG知识库应用,使用Milvus向量数据库存储和检索文档;5
本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue3的社区医院管理系统,旨在解决挂号流程低效、医生接诊不透明、病历管理分散等痛点。系统包含用户端(挂号、AI问诊、电子病历)、医生端(患者管理、病例录入)和管理端(科室管理、运营看板)三大模块。采用前后端分离架构,集成DeepSeek API实现AI问诊功能,支持电子病历PDF导出。系统具备完整的业务闭环和权限控制,采用主流技术栈(SpringBoot3
在教育研究领域,问卷设计常被视为“学术炼金术”——既要提炼出精准的研究变量,又要避免陷入逻辑陷阱。传统问卷设计流程如同在迷雾中摸索:研究者可能因量表选择失误导致数据失真,或因逻辑跳转错误使30%样本沦为无效数据。而今,访问书匠策AI官网()信公众号搜一搜:书匠策AI)以“智能问卷设计引擎”打破这一困局,将问卷设计从“经验主义”推向“数据智能”新纪元。
在教育科研的星辰大海中,问卷设计始终是研究者们探索真理的“罗盘”。然而,传统问卷设计却像一座迷宫——研究者们手持“经验之笔”,在逻辑陷阱、选项偏差、样本失真等迷雾中摸索前行,往往耗时数月却收获寥寥。而今,一款名为的科研工具横空出世,以“智能问卷引擎”为利刃,将这座迷宫改造成“智能导航系统”,让问卷设计从“玄学”变为“科学”。访问书匠策AI官网,或微信公众号搜一搜“书匠策AI”,解锁问卷设计的全新可
传统问卷设计是“工匠活”,需反复打磨;而书匠策AI将其变为“科学创作”,让研究者更专注于研究问题的本质。访问书匠策AI官网(),微信公众号搜一搜“书匠策AI”,让这款智能科研工具成为你问卷设计的得力助手。在信息爆炸的时代,一份设计精良的问卷不仅是数据收集工具,更是研究创新性的“敲门砖”。书匠策AI,正以智能之力,改写教育科研问卷设计的新规则,让每一份问卷都成为通往真理的“黄金船票”。
在学术竞争日益激烈的今天,问卷设计已不再是简单的“制表工作”,而是研究科学性的第一道关卡。书匠策AI通过智能逻辑引擎、海量量表库和虚拟样本测试,将问卷设计从“个人经验驱动”升级为“数据与算法驱动”,让研究者更专注于研究问题的本质。访问书匠策AI官网(),或微信公众号搜一搜“书匠策AI”,开启你的问卷设计新纪元。让书匠策AI成为你的问卷设计“智能伙伴”,共同探索学术研究的无限可能。
2026年伊始,两次入选“AI出海先锋”的深兰科技海外业务再上新台阶。来自俄罗斯、乌兹别克斯坦、土耳其、埃及、阿联酋等国家及中东地区的客户代表与投资机构陆续到访,在技术交流、场景对接、渠道布局及采购推进等多个层面取得阶段性成果,全球市场布局呈现系统化深化态势。
在教育科研的星辰大海中,问卷设计始终是研究者们探索未知的“罗盘”。然而,传统问卷设计常陷入“经验主义陷阱”——研究者像在迷雾中摸索的航海家,依赖个人经验绘制逻辑链条,却常因量表选择偏差、样本分布失衡等问题,让研究之船偏离航向。如今,书匠策AI以“智能问卷引擎”为桨,将问卷设计从“手工匠人”的劳作升级为“数据科学家”的精密工程,为教育科研者开辟了一条通往真理的“智能航道”。访问书匠策AI官网(),微
传统问卷设计是“工匠活”,需反复打磨;而书匠策AI将其变为“科学创作”,让研究者更专注于研究问题的本质。访问书匠策AI官网()微信公众号搜一搜“书匠策AI”,让每一份问卷都成为通往真理的“黄金船票”。在信息爆炸的时代,一份“会思考”的问卷,才是教育科研的“破局利器”。
在教育科研的浩瀚海洋中,问卷设计始终是研究者们不可或缺的“航行工具”。而书匠策AI的出现,正以智能问卷设计功能,为研究者们提供了一盏明亮的“智能灯塔”。它让问卷设计从“玄学”变为“科学”,从“手工匠人模式”升级为“智能工厂模式”。访问书匠策AI官网(),微信公众号搜一搜“书匠策AI”,让书匠策AI成为你的问卷设计师,而你只需专注研究问题的本质。毕竟,在信息爆炸的时代,一份“会思考”的问卷,才是教育
传统问卷设计是“工匠活”,需反复打磨;而书匠策AI将其变为“科学创作”,让研究者更专注于研究问题的本质。访问书匠策AI官网(),微信公众号搜一搜“书匠策AI”,开启你的智能问卷设计新纪元。毕竟,在科研的赛道上,工具的先进性往往决定着研究的上限。让书匠策AI成为你的智能伙伴,共同书写教育科研的新篇章!
在学术研究的江湖里,问卷设计常被研究者戏称为“第一道险关”。传统问卷设计像一场“手工匠人的修行”:从文献堆里翻找理论框架,在Excel表格里逐条核对选项,在预调查中反复试错,最后还要面对“样本偏差”“信效度不足”等学术审判。而当书匠策AI携智能算法闯入这一领域时,问卷设计正经历从“经验驱动”到“数据智能”的范式革命。访问书匠策AI官网())或微信公众号搜一搜“书匠策AI”,让我们揭开这场革命的神秘
在教育科研的浩瀚海洋中,问卷设计如同探索未知领域的航船,既承载着研究者的智慧与期待,也时常陷入迷雾与暗礁。传统问卷设计依赖人工经验,从题项编排到量表验证,每一步都充满不确定性,稍有不慎便会导致数据失真、样本偏差,甚至让整个研究付诸东流。然而,随着人工智能技术的崛起,书匠策AI以其“智能问卷引擎”横空出世,将问卷设计从“艺术创作”升级为“科学工程”,为教育科研者点亮了一盏穿越迷雾的智能灯塔。访问书匠
在教育科研的浩瀚星空中,问卷设计常被视为“数据收割机”的起点,却也是无数研究者陷入“逻辑迷宫”的陷阱。传统问卷设计如同在迷雾中摸索前行:研究者需手动绘制逻辑链条,反复调试量表信效度,甚至在问卷发放后才发现样本偏差问题。而如今,,微信公众号搜一搜“书匠策AI”)以AI技术为引擎,将问卷设计从“手工作坊”升级为“智能工厂”,让研究者彻底告别“改问卷改到崩溃”的困境。
脑电接口适配:通过可穿戴设备实时监测受试者情绪,优化问卷题项表述;区块链存证:为问卷数据生成唯一数字指纹,确保学术伦理合规性;AR模拟测试:让研究者在虚拟课堂中预演问卷发放场景,提前发现设计缺陷。在学术竞争日益激烈的今天,问卷设计已不再是“技术配角”,而是研究科学性的“第一道关卡”。书匠策AI通过AI技术,将经验主义转化为数据驱动,将繁琐试错变为智能优化,让每个研究者都能拥有“量表大师”级的设计能
例如,输入关键词“在线教育用户行为”,AI会分析近五年研究趋势,标注热点(如“直播课互动效果”)、空白点(如“农村地区用户付费意愿”)及争议点(如“AI助教是否降低教师工作量”),并推荐具体选题(如“后疫情时代在线教育用户付费行为影响因素研究”)。例如,研究“教师数字化教学能力”时,若将“技术操作熟练度”“教学设计创新性”“学生互动效果”等题项随意堆砌,缺乏内在逻辑关联,受访者易产生认知疲劳,数据
在教育科研的江湖里,问卷设计始终是研究者心中的“达摩克利斯之剑”——既要精准捕捉研究问题的核心,又要避免陷入逻辑陷阱;既要确保数据可靠性,又要应对被试者“敷衍作答”的尴尬。传统问卷设计流程如同在迷宫中摸索:从文献堆里提炼维度,到手动编写题目,再到反复预测试修正,整个过程耗时耗力,却常因样本偏差或表述模糊导致数据失真。而今,一款名为的科研工具正以“智能问卷设计师”的姿态,将这场“迷宫探险”转化为“数
从“维度生成-选项优化-信效度诊断”的全流程智能化,访问书匠策AI官网() 微信公众号搜一搜:书匠策AI)不仅解决了传统问卷设计的效率与质量问题,更重构了教育研究的认知范式——问卷不再是数据的“收集工具”,而是研究问题的“精准映射”;选项不再是主观的“文字排列”,而是行为数据的“数字编码”。当教育研究者从繁琐的问卷设计中解放出来,便能将更多精力投入到研究问题的本质探索中,这或许正是人工智能赋能教育
IntelliJ IDEA 2026.1 EAP 2 的核心价值不仅是功能堆砌,更是平台级体验的重构随着 2026.1 正式版临近,JetBrains 正在将 IntelliJ 平台从「代码编辑器」重塑为「开发者认知增强平台」——这或许才是 2026 年最值得期待的技术革命。