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围炉聊科技

尝鲜 AWS Agentic IDE：Kiro 一周使用初体验最近在尝试各种AI编程工具，作为AWS云服务的用户，这款被官方称为"Agentic IDE"的新工具自然也要试用一下。使用一周后，我发现Kiro确实带来了一些与众不同的体验——不是上来就写代码，而是先帮你把“规矩”立好。

“重生”之我用 Solo 写了一盘中国象棋无数年前，当多数后端工程师还埋首于分布式系统的搭建、数据库查询的优化时，有个年轻人，却将目光凝在了桌角那副磨了边的中国象棋上。不为 KPI，不求商业化，只凭一腔热爱，便决意用 Java 一行行代码，手搓出一盘属于自己的中国象棋。

Python 面向对象基础复习设计模式大量依赖“面向对象思想”，如果没有夯实的 OOP（Object-Oriented Programming）基础，理解许多模式会比较吃力。本篇将快速复习 Python 中与设计模式关系最紧密的 OOP 特性，让你在后续章节学习中更顺畅。

【n8n教程】：自托管n8n配置完全指南n8n配置就像给一个应用设置"说明书"。通过配置，你可以告诉n8n：简单来说，配置就是用环境变量来定制n8n的行为。

文心快码 Baidu Comate

Comate Spec模式实测：让AI编程更精准可靠作为一名长期关注AI编程工具的开发者，最近深度体验了百度Comate的Spec模式，这种“先规划后执行”的新颖工作流让我眼前一亮。

爱写Bug的小孙

Tools、MCP 和 Function Calling基于 Lynxe 项目的实际实现分析地址：https://github.com/spring-ai-alibaba/Lynxe

向上的车轮

自然语言编程等于AI编程？自然语言编程（Natural Language Programming, NLP）和AI编程（AI-based programming 或 AI-assisted programming）并不等同，但二者密切相关，容易混淆。下面从定义、目标、技术手段和应用场景等方面进行区分：

使用Trae SOLO模式开发一个视频提取文字并总结归纳的工具——附线上预览地址本文记录使用Trae SOLO模式开发一个视频提取文字并总结归纳的工具线上地址：ashuai.site:24680/

老年美文文章图文短视频资讯阅读抖音快手微信小程序看广告流量主开源这是一个完整的微信小程序应用，包含前端小程序和后端服务两大部分。主要用于展示和播放图文及短视频内容，用户可以在其中浏览文章、观看视频，并进行互动操作。

🤖 AI 时代：Coding 如何约束智能体的任务正确率AI 时代，代码不再只是让机器听话地执行命令，而要让它在复杂决策中不胡来、不越界、还能持续正确。但问题来了 —— 你无法完全预测一个拥有自我调整能力的模型在实际环境中会怎么“发疯”。于是我们需要从编码层面约束它的“正确率”，也就是：

啃火龙果的兔子

vscode中可以使用的免费的AI编程工具有哪些VS Code 中有许多优秀的免费 AI 编程助手插件，以下是最受欢迎和实用的选择：推荐从 Codeium 或 Continue 开始尝试，它们提供了最完整的免费功能体验。

哈哈哈笑什么

0代码写SQL！Spring AI保姆级教程：5分钟实现AI自然语言查数据，敏感查询自动拦截🚀还在为“非技术用户查数据要写SQL”头疼？还在担心Text-to-SQL注入、越权查询风险？今天给大家带来 Spring AI直接Text-to-SQL实战方案——无需懂SQL，用户自然语言随便问（如下单数、最贵订单、高频商品），AI自动生成SQL查数据库，违规查询（越权、敏感字段、写操作）自动拦截，全程保姆级步骤，复制粘贴就能落地！

西西偷西瓜

Trae IDE 读取并解析接口文档：trae-swagger-mcp 插件开发分享针对 Trae IDE 无法直接解析 JSON 文件、且仅 DouBao 模型支持图片理解的限制，所以开发了本工具

yaocheng的ai分身

【转载】大规模的 code review 已经失效。这是我们修复它的方法。转载今天我们推出了 Augment Code Review。专为大型的、长期维护的代码库而构建，它能够捕获现有工具遗漏的正确性、架构和跨系统问题，同时显著减少噪音。由 GPT-5.2 驱动，Augment 在唯一公开的 AI 辅助 code review 基准测试中达到了最高准确率，在整体质量上比 Cursor Bugbot、CodeRabbit 等系统高出约 10 分。企业团队和 OSS 维护者已经在使用它来更快地完成 reviews 并减少到达生产环境的 bugs。

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【转载】我们在大型开源项目上对 7 个 AI 代码审查工具进行了基准测试。以下是结果。转载2025年12月11日我们在唯一的 AI 辅助代码审查公共基准测试上评估了七个最广泛使用的 AI 代码审查工具。Augment Code Review，由 GPT-5.2 驱动，以显著优势交付了最强的性能。它的审查既具有更高的精确度，又具有大幅更高的召回率，这得益于其独特强大的 Context Engine，能够持续检索正确的文件、依赖项和调用站点。虽然许多工具由于有限的上下文而产生嘈杂的评论或遗漏关键问题，但 Augment 作为唯一能够可靠地在整个代码库中进行推理并发现人类审查者真正关心的问题的系

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【转载】为什么我们选择GPT-5.2作为Augment Code Review的模型转载2025年12月11日Augment Code Review在唯一的AI辅助代码审查公共基准测试中取得了最高的准确度，在整体质量上比Cursor Bugbot、CodeRabbit等其他系统高出约10个百分点。一个关键原因是什么？我们选择GPT-5.2作为代码审查的基础模型——以及我们的模型无关方法让我们能够为软件开发生命周期的每个阶段选择最佳工具。Augment Code Review最初基于GPT-5构建，但随着我们观察到OpenAI最新推理模型的质量提升，我们升级到了5.2版本。

拿着顶级服务器跑慢查询，就像开着法拉利送外卖你知道吗？90% 的系统性能瓶颈，往往只源于那 10% 的烂 SQL。很多时候，我们为了提升系统响应速度，不惜重金升级 CPU、扩容内存、上 Redis 集群。然而，线上系统的一次次告警，最终查下来的元凶，往往只是一行漏了索引的 SELECT *，或者一个写在 WHERE 条件里的函数计算。

🚀GPT-5.2又赢了？我用一套“开发者视角”的实测流程，真实能力一看便知！如果你最近也刷到了 OpenAI 在 12 月 11 日（美西时间）发布 GPT-5.2 的消息，你大概率会看到两类声音：一类说“终于回来了，编程更强、工具更稳、长任务更能跑”；另一类说“别急着吹，跑分不等于能落地，真上项目可能还是翻车”。

稀土掘金联合中国信通院邀请您填写2025 AI4SE现状调研问卷当前以大模型、智能体等技术为代表的新一代人工智能技术，正加速落地“千行百业”。软件作为数字转型的核心支撑与新技术落地的关键载体，软件行业的智能化变革尤为迫切，AI在软件生产全流程的价值凸显，持续推动软件研发范式转变，提升研发质效。然而，AI在软件研发部分环节虽已进入规模化落地阶段，但在技术落地成效对比、场景选择、成熟度对标等关键信息仍缺乏系统性梳理，企业在技术选型、路径规划上仍面临决策困惑，亟需行业提供科学指引。

突然发布！GPT-5.2深夜来袭，3个版本碾压人类专家，打工人该怎么选？GPT5.2来了，三级模型矩阵精准戳中不同用户痛点。（图片源自网络，侵删）没有发布会，没有预热海报，12月12日凌晨，OpenAI突然扔出重磅炸弹——GPT-5.2系列模型低调上线，仅用一篇技术博客和CEO奥特曼的一句话宣告，就搅动了整个AI行业的神经。这不是一次常规迭代，而是谷歌 Gemini 3上月惊艳亮相后，OpenAI 拉响“红色警报”的背水一战，目标直指“专业知识工作第一模型”宝座。