金融 AI 实战第二弹：Vibe Coding 与环境构建
Vibe Coding 正在重塑大型项目的调试与开发格局。作为系列实战的第二篇章，本文将引领你深入大模型推理项目 Sglang，亲身实践如何借助智能化工具，精准识别并修复文档与源代码在参数输入层面的不一致性。当 Python 开发者遭遇为追求极致性能而编写的晦涩 Rust 代码时，该如何运用如 Claude Code 这类编程智能体来打破语言隔阂，直抵问题核心？面对 AI 在处理大型项目时面临的上下文窗口限制及幻觉风险，为何“规划先行、执行在后”以及“分步式编码”策略成为了不可或缺的核心工作流？我们又如何
AI辅助部署的那些坑
今天早上运气不错，闲鱼上有位朋友找我帮忙部署Hadoop集群。虽然我的专业是大数据相关，大学读了5年，但转做测试后两年多没搭建过集群了，很多知识都还给老师了。不过既然机会来了，总得给个说法。我跟对方说还在公司，7点下班后给他弄。老板比较实在，我就开始琢磨。部署过程并不轻松，我现在习惯用AI生成配置文件和设置；但AI生成的配置调了半天，集群始终跑不起来，namenode怎么也启动不了。贪图省事，我把报错信息全扔给AI，指望能一键解决。结果AI给的东西，改一个bug又冒出一堆新bug，真的很无语。浪费时间不说
Postman AI深度应用指南：从手动调试到智能自动化的完整攻略
你是否还停留在在Postman里手动输入URL、点击Send的阶段？如果是，那你可能还没发现它真正的价值所在。到了2026年，Postman早已超越了一款单纯的API调试工具的范畴。凭借AI的全面融入，它现在能够协助编写测试用例、自动生成说明文档、搭建自动化流程，甚至构建专属的Agent工作体系——整个API开发全流程，AI都能深度参与其中。本文将聚焦实操层面，手把手教你如何落地应用。一、调试环节：借助AI快速定位问题接口出现报错时，过去的处理方式是查看响应内容、查阅文档资料、逐行进行排查。如今只需唤醒P
AI浪潮下,普通人选择PLC的深层逻辑
近期一份关于AI取代职业的研究报告指出，有一个观点值得每位普通人深思：传统意义上的精英白领职业，正面临AI的强烈冲击。程序员、行政文员、数据处理员、基础文字工作者和表格制作人员都在其中。然而，那些通常被认为不够光鲜的技术工种，却展现出强大的职业韧性。电工、设备维护、管道工程、现场维修和自动化设备相关岗位就是典型代表。这背后的原因值得深入探讨。AI在信息处理方面表现出色，无论是文字创作、表格制作、资料整理还是数据分析，都能以极高效率完成。然而，AI难以完全替代的是现场决策能力。例如设备突发故障，绝非简单观看
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
Cursor写代码改来改去总不对？试试这套工程化工作流
问题不在AI，在于你的提问方式。安装Compound Engineering插件后，你获得了一套完整的工程化流程——5个斜杠命令加1个持续审查机制，每个都针对日常开发中的痛点。场景：产品经理甩来一句"做个推荐系统"，你转身就问AI要代码。停。先用/ce-brainstorm讨论一轮。它问："推荐给哪些用户？新用户还是老用户？" 你答"都要"。它又问："冷启动怎么处理？没有行为数据时用什么备选策略？" 你愣了一下——这确实没考虑过。它一次只抛出一个问题，每个都戳在你逻辑最薄弱的地方。讨论完毕自动生成一份结构
解决AI编程混乱的28个技巧：GitHub高星项目解析
↑阅读之前记得关注+星标⭐️，😄，每天才能第一时间接收到更新大家好，我是杰克王，AI 算法 6 年老兵。你有没有遇到这种情况：让 Claude 或 Copilot 帮你写功能，它噼里啪啦写了一大堆，你一看，完全不是你想要的东西。重新说一遍，它又误解了。再来一遍，还是跑偏。最后你发现，自己花在"纠正 AI"上的时间，比直接自己写还多。今天我要介绍一个项目，能直接解决这个问题。不是什么神奇的大模型，就是 28 个 Markdown 文件。截至 2026-05-19，它在 GitHub 上攒了
AI量化系统：首战告捷
周日（2026年5月17日）晚间，我们的AI量化系统圆满完成了第一阶段开发工作。实时监控子系统已于周日下午率先部署上线（参考《AI量化系统：新闻free，补全实时监控版图》），涵盖：股票实时监控（高频·分钟级）股票实时监控（中频·10分钟级）新闻实时监控（中频·10分钟级）原以为准备周全，只待周一开盘大显身手……岂料开盘后竟一无所获。其实开盘前我便已开始协同AI修复系统——不仅未见新闻数据，调试时格式也错乱。彻底翻车了。🍉错误层出不穷，只能逐条排查处理，忙活整整一天直至深夜。最终请AI总结，并确立一条铁律
四大AI编程利器深度对决：Cursor、Claude Code、Windsurf与Copilot谁是王者？
Cursor、Claude Code、Windsurf及Copilot四款AI编程助手全方位评测，谁才是开发者最理想的伙伴？📅 发布日期：2026年5月17日⏱️ 预计阅读：约12分钟🏷️ 内容归类：#工具评测 #AI编程我们对四款主流AI编程辅助工具进行了实测，重点从代码自动补全、多文件上下文理解以及调试辅助能力三个角度展开对比。四款工具横向比较实测总结Cursor：整体表现最优，契合日常编码需求Claude Code：擅长大型项目重构，上下文解析能力突出Windsurf：性价比出众，DeepSeek
AI编程为何总是掉链子
导语 这篇不空谈"AI写代码要谨慎"，直接拿"串口协议接收解析"这个真实场景，剖析它为什么看起来会、一上板就出故障。 关键不是研究更花哨的提示词，而是先把工程约束、输出范围、边界条件及自检流程交代清楚。如果让AI独立写一段示例代码，它往往表现得很唬人。殊不知一旦任务进入真实固件工程，难题就不再只是'会不会写这段代码'，而是这段代码该嵌入中断、主循环还是任务中，要复用哪些现成缓冲区，哪些时序边界必须补全。所以这次不讲抽象理论，直接讲一个真实嵌入式C任务：给串口接收模块新增一套"帧头+长度+校验+超时"解析逻
内网部署AI的三个隐形陷阱：没报错才是最可怕的
那天傍晚，业务同事发来一条消息：“华姐，能不能帮我们做个小工具？客户发过来的地址文本，自动拆成姓名、手机号、省市区、详细地址——不然每天录入太费时间了。”这个需求，看起来真的很简单。打开豆包、DeepSeek、ChatGPT任意一个，把地址文本粘进去，5秒钟搞定，一次成型。但我们是做汽车金融的，客户信息是命根子。身份证、手机号、地址——这些数据不能出公司、不能上云端、不能让任何外部AI看见。所以“用豆包一键搞定”这条路，在我这里是封死的。别人用AI是“要啥有啥”，我用AI是“别人一步能做完的事，我得一步一
AI协作闭环实战速记
🚀 从 55 分到闭环：AI 协作实战速览核心要点：在 AI 工具刚起步的阶段，真正拖慢进度的往往不是功能本身，而是兼容性问题。与其花时间和工具周旋，不如把精力投入到能带来产出的工作上。避坑指南：三段实战教训（问题/根因/解决）坑一：Chrome 调试端口失效。Chrome 会发现默认用户目录里已经有运行实例，于是忽略调试参数。处理办法：务必补上 --user-data-dir，并把它指向一个全新的空目录。坑二：AI 平台连接失败。AI 工具生态的兼容边界叠加（1+1=0），让平台无法正确识别本地服务。投
当AI变成“智障”：我的踩坑实录
近来打算深入钻研人工智能，便想着在正式学习前先摸摸这些模型的底。谁料深度体验一番后才察觉，冠名为智能，实则是“智障”，简直让人火冒三丈。过去不过偶尔拿它当搜索引擎用用，有时生成些简单内容，即便复杂点的任务，也是照搬别人现成的提示模板，所以结果还算能看。如今从零开始摸索，总算理解了为何这么多人对这些大模型怨声载道，确实不靠谱。因为是初尝阶段，用的是免费版，那感受实在糟糕透顶。平时用得最多的豆包，这次深度测试后才发现，纯粹是信口开河。头两轮还像模像样，多聊几句就开始瞎扯，气得人七窍生烟。接着试了试图像生成AI
AI时代，嵌入式学习的转型之路
近期，我借助Cursor和Claude等AI编程工具编写小型车辆代码，发现几乎无需亲手敲击代码，即可搭建起基础的代码框架（尽管后续的参数调整仍需自行完成）。这次经历促使我深入思考，当前大学生在学习嵌入式领域时，未来的方向在哪里？学习的重心是否需要调整，又该如何调整？就我个人而言，作为一名功力尚浅的大学生，在许多项目开发流程中，我通常会先利用Cubemx等可视化工具生成基础的引脚配置。随后，将项目需求和硬件信息转化为恰当的提示词输入给AI，AI便能迅速生成相应的代码。相较于过去花费大量时间编写驱动库或寻找不
太平岭核电2号机组燃料装载启动新阶段
5月3日上午11时左右，中广核广东太平岭核电厂2号机组成功完成了其首次核燃料装载任务。此次2号机组首次装料的完成，象征着该机组已由之前的工程建设阶段平稳过渡到带核调试阶段，为最终实现一期工程的全面建成投产目标奠定了重要基础。太平岭核电2号机组选用了我国完全自主知识产权的三代核电技术——“华龙一号”，该机组于2020年10月15日正式启动建设。