在2025年歲末臨近之際,園子又添驚喜,迎來一家新的讚助商——艾思科藍。非常感謝艾思科藍的讚助 !以下是艾思科藍的介紹
:艾思科藍(AiScholar),立足科研領域的連接者,致力於探索“人工智能+科研學
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背景大家好,我是逐日 。周末在家裏電腦折騰 ,本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜 ,翻官方文檔的過程中,發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。試了試,連c
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在把大模型接入日常工作流之後 ,筆者很快遇到了一個新問題
:模型到底被用了多少次?每天的高峰時段是什麽時候?周末是不是真的沒人調用 ?如果對這些數據一無所知 ,就談不上優化成本
、排查異常,更談不上為後續擴容做
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訂單含金量在下降,訂單研發的含金量在上升。01產品體係中,訂單管理作為交易鏈路上最核心的模塊,其流程的難度和複雜度都比較高,尤其是在經典的電商業務中
,訂單幾乎和係統中所有核心的模塊都有交互,在訂單設計
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基於NetCorePal Cloud Framework的DDD架構管理係統實踐前段時間在做一個管理係統的項目,想嚐試一下DDD架構在實際項目中的應用 。經過一番調研,最終選擇了NetCorePal C
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一台人形機器人裏跑著五層軟件,頻率從 10Hz 到 20kHz
,差三個數量級。這個頻率斷層把每層軟件的地盤劃死了 ,也把集成商的邊界劃死了:五層裏集成商能碰的隻有中間件那一層,你的代碼活在它之上 ,值錢的
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"測試隻能證明 bug 的存在 ,卻永遠無法證明 bug 的缺席。"—— Edsger Dijkstra寫在前麵最近讀到一篇基於 OCaml 之父 Xavier Leroy 深度訪談的文章,標題叫《編程
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讓 Codex 少走彎路:一份全局 AGENTS.md 的取舍Codex GPT-5.6、Claude Fable 這一代模型變強後 ,我反而開始刪 Prompt。以前總怕 AI 理解錯。恨不得把“先看
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這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇 。我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的
,於是花了很長時間去拆這個東西——手機為什麽換了發型還能認出你
,ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽,AI 為
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AI 範式越遷:使用 XXL-BOOT SKILL 實現一句話直生業務從「一行 SQL 生成代碼」到「一句需求直生業務」——業務開發正式進入 AI 範式新時代。隨著大模型編程助手的成熟
,業務交付範式正
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