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时光荏苒，文字留痕
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小教程
你是否厌倦了PowerShell或者Windows Terminal枯燥的黑框界面，是否想拥有跟我一样的DIY页面和字体，下面开始手把手教学 1.安装PowerShell 7 首先打开终端运行 winget install Microsoft.PowerShell 然后点击顶部下拉箭头-设置
我悟了，然后呢
我手机里有个收藏夹，叫“稍后再看"。两千多条，没有”稍后“，也从来没“再看“。 我猜，这种收藏夹不止我一个有。 我们太熟悉那个瞬间了。半夜刷到一篇讲得特别透的东西，可能讲内卷，可能讲消费主义，可能讲什么“底层逻辑““信息差“。看完脑子里咯噔一下，那种“卧槽，原来如此“的通透感冒上来。随手一收藏，关屏
傻瓜也能学会的使用谷歌和GPT等AI教学
考虑到有很多人没使用过谷歌和国外AI，特地开个教学 首先，鸿蒙系统可以划走了，低人N等，受着！ 1.首先我们先安装代理（ClashMetaForAndroid） 点击下方链接下载图片里的Apk安装
moe真能干过dense吗？
gpt5.5使用起来居然感觉比opus4.7还强，按理来说moe应该没有dense强（之前opus一直按着gpt锤），但是gpt5.5为啥能追平甚至超过opus4.7呢？查了一些资料后，我发现gpt5.5是在4.5之后首次从零开始彻底重新预训练的模型（之前的多模态都是伪多模态，本质上还是视觉、音频和
嵌入式开发Vibecoding焚诀
当用 Vibecoding 的方式来做嵌入式开发时，AI 像是“一个只懂理论、从没下过车间”的实习生，可能会遇到以下问题： 1. AI 摸不到真实的硬件（没法排查 Bug） 网页出错了会弹出一长串错误提示，AI 一看就懂。但硬件写错代码后，结果通常是死机、没反应、或者板子发烫。AI 没有眼睛和手，看
从 Embedding RAG 到 Agentic RAG：向量相似度真的等于语义相关吗？
从 Dify、Coze 到 RAGFlow，做RAG时经常会遇到一个问题：Demo 很好搭，但实际效果并不稳定。 现在已经有很多优化方案，比如用 EasyDataset 构造 QA 对，用 HyDE 将 query 扩展成更接近目标文档风格的假想答案或假想文档，用 query rewrite、mul
用 Skill 把 Vibe Coding 拉回工程：Claude Opus 4.7 + GPT-5.4 做一个 STM32 + CC2530 双模智能家居网关
这次项目我想验证一件事：嵌入式项目能不能“全程 AI 开发”。 答案是可以，但前提不是把一句需求直接丢给模型，然后等它自由发挥；真正有效的做法，是先把工程边界、协议契约、硬件真相和调试流程固化成 skill 与设计文档，再让 Claude Opus 4.7 和 GPT-5.4 在这个边界内持续产出。
普通人有必要使用御三家顶级模型吗
作为一个不写代码、不懂技术的普通人，平时最多也就用豆包查查资料、写写邮件，我到底有没有必要去碰 GPT-5.4、Claude Opus 4.6 或者 Gemini 3.1 Pro 这些处于金字塔顶端的 AI 模型？ 我的回答是：这取决于你想把 AI 当成一个“计算器”，还是一个“外包团队”。 在20
AI代码生成的“过度防御”悖论：从Vibecoding狂欢到架构治理的深度审视
引言：范式转移下的隐蔽危机 自2025年以来，软件工程的范式发生了一场被称为“Vibecoding（直觉编程/意图驱动编程）”的根本性转移。在这个时代，开发者的角色从逐行编写语法的“编码者”演变为指导人工智能（AI）代理的“系统导演”。然而，伴随这一技术民主化浪潮而来的，是一个隐蔽且具有破坏性的行业
告别“古法编程”：Claude 4.6与Agent生态如何重塑嵌入式开发与硬件抽象
在计算机科学的宏大版图中，嵌入式系统开发一直是一块带有浓厚“手工”色彩的自留地。长久以来，这门学科的从业者被要求具备一种苦行僧般的特质：面对动辄数千页的英文芯片参考手册（Reference Manual）和数据手册（Datasheet），在由十六进制寄存器地址、位掩码（Bitmask）和时序图构建的