一切的起點是一頓臭罵上個月,我被領導叫進辦公室罵了整整二十分鍾
。起因是這樣的——我們部門負責維護一套內部知識庫係統,裏麵沉澱了公司近五年的技術文檔、故障處理手冊 、還有各種規範流程 。問題是,這玩意兒除了
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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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大家好,我是Java烘焙師。最近利用業餘時間 ,完成了博客建站+RAG知識庫的搭建,分享一下過程中遇到的選型問題 、實現步驟
。搭建博客站點和RAG知識庫的初衷
,是因為日積月累寫了幾十篇技術文章,希望有一個
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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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.NET 數組的上限這些年經常看到有人抱怨 .NET 數組的最大長度。在 .NET 裏
,數組、集合 、Span 以及很多相關 API 都是圍繞 32 位長度和索引設計的。GitHub 上曾經有一個很長的
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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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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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如果你所在的團隊是 .NET 技術棧,又想把大模型推理收進自己的進程裏 ,這篇文章值得你花五分鍾 。8 月 26 日
,智譜 GLM-5.3-FlashMIT 許可,首日開源)和阿裏 Qwen3.8-Fla
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