AI开发高效指南
控制CLAUDE.md大小，懒加载非关键内容。仅保留当前项目必需的规则。大文件分段处理。每次只向AI展示相关片段，别全盘提交代码库。新话题前用/clear清空上下文。别指望AI记住十轮前的对话。一个prompt只完成一个任务。"重构项目"不如"将UserService中的同步逻辑改为异步"。将复杂任务拆解为子任务，逐项让AI完成。每完成一项确认后再继续。先让AI制定计划，再执行。花5分钟规划，胜过盲目编码。建立清晰的验证循环，减少AI反复试错。写完立即运行测试，别堆积代码再
GLM-5正式开源！国产AI大模型从“聊天写代码”迈向“自主开发”时代
你是否曾在深夜对着屏幕上的代码报错，暗自希望“这东西能自己修复吗”？就在本周，智谱开源了GLM-5。GitHub上202颗星看似不多，但关注AI工具圈的人都能感受到——这可能是近期最重要的模型发布之一。因为它跳过了“优化对话”的环节，直接聚焦于“让AI自动完成工作”。 💡 先搞清楚GLM-5解决了什么问题 过去我们用AI写代码的流程是：你提出需求，它生成代码，你复制粘贴运行，遇到错误再反馈。反复操作，你成了代码的搬运工。 GLM-5的思路则不同。智谱将其称为从“Vibe Coding”到“Agentic
AI生成的代码为何难以维护？掌握这两点，实现AI开发运维全流程自动化
现如今 AI 编程工具已经广泛普及，然而大多数团队都面临一个共同困境：AI 虽然能迅速完成业务代码的编写，却完全不具备对自己产出代码的后续维护能力。仅仅改动一处逻辑，就可能触发连锁式的缺陷；线上出现报错时 AI 无法追溯真正原因；代码模块之间相互纠缠，每次迭代都需要整体推翻重来；一旦缺少人工干预，AI 开发的系统很快就会演变成无人能够理解的 "技术债务"。根本症结所在：我们始终将 AI 定位为代码产出工具，而没有将其视为完整的软件工程执行角色。若要达成 AI 真正自主开发、自主测试、自主修复、自主迭代、自
驾驭AI开发：大需求的正确打开方式
利用Trae这类AI开发工具直接承接大型项目，往往效率低下且Bug频出，这并非工具本身有缺陷或使用者操作失误，而是当下AI的能力极限与复杂项目的内在特性之间存在难以调和的矛盾。通俗地讲，现在的AI编程助手更像是“智商极高却缺乏宏观视角的天才实习生”。它能在几秒钟内写出完美的函数，可一旦任务要求理解系统全貌、处理文件间的隐性关联并确保多处修改的一致性，它就会迅速陷入混乱，制造大量隐蔽且难以察觉的漏洞。造成这一现象的核心原因主要有三点：问题根源：大项目涉及海量上下文（多文件、复杂逻辑、业务规则）。尽管AI模型
Sky公司一月速建HPE私有云AI安全环境
日本科技企业Sky株式会社近期公布，已部署HPE私有云AI方案，仅耗时一个月便构建起安全的本地AI开发平台。该方案依托严苛的本地数据治理体系，既保障了机密数据的安全使用，又显著提升了AI驱动的开发效能。 作为一家专注于软件开发与系统集成的企业，Sky长期经手大量涉及客户业务及系统信息的敏感数据。公司早已确立严格的数据治理准则，在探索AI应用时始终秉持谨慎态度。Sky总裁大浦淳司强调，AI应用虽依赖数据，但公司首要任务是确保客户信息与业务数据等机密资料的安全处理。 为兼顾安全需求与AI应用落地，Sky选用了
格知智能携南宁职大举办Vibe Coding师资研修,企业级AI开发实践进入高校课堂
6月9日至10日，南宁职业技术大学人工智能学院与格知智能携手举办Vibe Coding全栈开发实战师资研修活动，旨在将企业级AI生产项目引入高校教学，推动教师群体掌握前沿开发模式。活动采用线上线下相结合的方式，共吸引超过50名院校教师参与。格知智能此前运用Vibe Coding方式完成了公司官网从需求分析、架构设计到前后端开发与部署运维的全流程开发并成功上线，通过实际项目验证了AI在真实企业生产环境中的落地能力。这一实践路径，成为本次研修的核心主线。基于此，南宁职业技术大学人工智能学院邀请格知智能共同策划
百度数字人业务独立运营，整合资源布局AI
新浪科技讯 6月6日晚间消息，百度MEG启动新一轮组织优化：整合商业部与电商事业部，组建大商业事业部，同时数字人(14.230, 0.32, 2.30%)创新业务部正式升级为独立部门。 在5月13日召开的Create 2026百度AI开发者大会上，百度宣布旗下数字人品牌慧播星完成品牌升级，正式更名为百度一镜，并推出全球首个全场景多智能体数字人平台——该平台集数字人直播、数字人视频、实时互动数字人等功能于一身，同时重磅推出百度一镜海外版。截至2025年底，百度一镜数字人主播数量已超过10万，覆盖30多个行业
胡彦斌AI造APP：普通人真能靠AI建社区平台？
近期，胡彦斌借助 Vibe Coding 为粉丝定制专属应用的事件引发热议。从公开的功能清单来看，该应用已具备：📍 巡演地图 ✅ 粉丝签到 💬 动态社区 🏆 等级成长体系 🎁 互动奖励机制许多网友观看后不禁感慨：如今开发APP竟如此便捷？AI 都能编写程序了，是否意味着人人皆可成为开发者？诚然，AI 确实极大降低了技术准入门槛，诸多界面、功能乃至代码片段均可迅速生成。然而，AI 虽提升了开发速度，却并未简化软件工程的本质复杂度。用户所见仅为应用界面，而一个真正可上线运营的社区平台，其背后涵盖产品规划、前后
AI编程时代如何避免管理误区
token不是绩效指标，skill不能替代员工，AI开发也并非年轻人专属AI辅助编程兴起后，许多团队开始探索新的管理方法。这是必然趋势。工具变革生产模式时，管理者总会思考：·谁掌握工具更熟练？·产出效率是否提升？·资源是否存在浪费？·团队能力是否发生变化？但此时最容易误判指标。一些观点听起来新颖，实则只是旧问题的变体。例如：·谁使用token多，谁就更擅长AI·将资深员工经验转化为skill，就能取代他们·AI开发更适合年轻人，老工程师优势将丧失这些观点的误区在于，将AI开发等同于"生成更多内容"。但关键
AI驱动的经管研究实践：本科AI开发环境简易搭建指南
面向大模型与 Agent 学习的入门准备当前主流的大模型与 Agent 开发资源，其代码仓库与软件包分发节点多部署于境外服务器。国内网络环境下，若直接使用默认配置，常会遇到下载中断、速度过慢或连接超时等问题。一套稳定的本地开发环境，是后续学习 LangChain、LlamaIndex、Oll111111111111a 等工具的前提。本文提供的路径均基于国内可正常访问的服务，无需借助任何非常规网络手段。大模型项目依赖复杂，不同项目对 PyTorch、CUDA、Transformers 等库的版本要求各异。A
AI辅助硬件开发的实战教训
事情是这样的。最近一直忙着用AI做以前项目的重构，感兴趣可以看看之前几篇文章，A330飞机的滑梯线缆测试仪这个项目，其实2019年就有个老版本——一个旋钮开关式的硬件测试盒，手动转开关逐根测线。七年过去了，我想用ESP32做个自动化的版本。逻辑简单得不能再简单。说起来，v1.5的代码框架还是从另一个项目（inductor_meter，一个电感接近开关测试仪）迁移过来的。OLED显示、电池管理、卡尔曼滤波这些现成的代码框架直接搬过来用，但测量核心完全不同——一个是测电感变化，一个是测GPIO通断。我当时觉得
Codex 帮我从零开发了一个 iOS App：AI 编程的实战记录
这篇文章不是产品宣传。我做的 app 本身很普通：一款音乐猜歌游戏，网页版已经上线，现在想做成 iOS 版本并提交到 App Store。真正值得记录的是这次开发方式的转变。也是我第一次完整走完一款 app 从零到提交审核的全过程。以前开发 iOS App，从需求分解、SwiftUI 编码、接口调试、Xcode 编译、签名打包、截图制作、App Store Connect 填写资料、上传预览图到提交审核，基本都需要自己在各种工具之间来回切换。这次我把 Codex 当作一个长期在线的开发伙伴。它不只是帮我写
AI开发进阶指南：年薪50万如何实现
普通职场人月薪10-15K，而精通AI应用开发的你，年入可达50万。这不是一碗鸡汤，而是正在重塑的职业格局。浏览招聘平台时，你是否留意过这样的数据：相同工作年限，薪资却相差3到5倍。这并非你不够勤奋，而是你正站在一个正在下坠的梯子上。适合哪些人群？核心心法：聚焦一个点反复阐述。许多人失败并非学不会，而是学得过于杂乱、讲得太过宽泛。AI应用开发具有清晰的技术边界，找准切入点，深耕到底。基础层（必须掌握）：进阶层（拉开差距）：关键认知：不少人一上来就死磕大模型原理，结果面试时连一个完整的Agent项目都说不明
AI学习前的准备检查
我知道你已经迫不及a过想要开始用AI做点什么东西了。但今天，咱们先不着急开始。在正式开始砌砖之前，我们得先确认工具箱里有扳手。这节课不写一行代码，不需要你懂任何技术术语，只需要5分钟，像出门前检查钥匙一样，确保你的装备ready。整个装备检查的过程，预计花费5到10分钟。如果你网速快、手速快，可能3分钟就搞定了。准备好了吗？咱们开始。首先，咱们先看看你的电脑用的是什么操作系统。如果你是Windows电脑：在键盘上按下 Win + R，输入 winver，回车，就能看到你的Windows版本。只要是Wind
AI工具开发实战（首篇）
随着人工智能技术的持续推进，身边的朋友们不断向我推荐AI编程开发。近期工作中恰好遇到一些实际难题，这正是一个绝佳的实践机会，于是我决定动手开发一个小项目来解决这些痛点。存在的挑战：1、信息部门每日都会收到来自临床的大量请求，部分需求可以即时处理还好，但如果无法立即解决，连续几个需求堆积下来，很容易造成临床需求的遗漏。特别是在系统上线期间，每天接收的问题多达数十个，极易出现需求遗漏的情况。2、临床科室每天面临大量重复性问题，需要建立文档库进行汇总，便于随时查阅，这不仅能提升问题处理效率，也能显著减轻信息部门