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修电脑的猫

在中国使用 Claude Code 解决 403 错误（VS CODE）第一步：配置代理1。VPN 的代理 2。电脑上是不是开了代理服务2。在该插件对应的setting.json 里配置了代理，记得改为自己vpn的端口号

蚕豆糯米饭

Github Copilot 研发效能提升实战指南面向：Copilot 已经开通了，补全能用，但时好时坏，想知道怎样少踩坑的人。我见过最常见的用法，是在 Chat 里丢一句：「写个订单创建，VIP 要打折，信用卡走风控。」几分钟后你拿到能编译的 if-else。库存预占没有事务，风控是 pass，折扣写死 0.9。演示好看，提测难看。

Aider配置自定义API教程Aider 是一款终端里的 AI 配对编程工具，和 Cursor、Claude Code 不同，它完全在命令行里运行，和 Git 深度集成。很多开发者喜欢它的轻量感和可控性。

讲透 Claude Code 系列（四）：Claude Skills 完全指南：可复用的“专业能力包”从入门到精通在深入具体的 SKILL 之前，这里还是啰嗦下介绍SKILL 的本质。SKILL 不是代码库，不是插件，不是 API——它的本质是一套基于 Prompt 注入的动态上下文增强机制。

小七-七牛开发者

谷歌利用果蝇实现“AI 突围”？Cognition 再融 20 亿美元；AI 三巨头集体呼吁放慢脚步这期的「周一上线」，Agent 继续往更长的任务和更具体的工作里走。SWE-2 开始压缩 Agent 的无效探索，Muse 会自己在后台持续工作，DeepSeek V4.1-Flash 则继续从长上下文成本下手。

Ascend950PR版本速配表一句话让Agent变成昇腾专家，不必再找人问了。评测入口：（To Agent）请按这个开源仓接入昇腾图谱 https://gitcode.com/agent0/kg-tools

15秒之谜：一次APISIX网关超时问题的排查记录线上AI网关偶尔报504，请求耗时全部精确卡在15秒。通过代码追踪、内核参数分析、DNS排除和抓包验证，最终定位到根因是 tcp_syn_retries=3 导致的SYN重传超时。

陈老老老板

2026企业数据采集选型指南，主流采集 API 与全托管平台深度对比如果企业在 2026 年只想先试一个覆盖面完整的数据采集平台，我会优先看亮数据（Bright Data）。如果公司已经有成熟的爬虫团队，可以用真实网址测试 Oxylabs、Zyte 和 Apify，再比较成本与采集效果。如果公司没有专门的开发人员，只希望定期拿到清洗后的数据，则更适合考虑 Ficstar 这类全托管服务。

告别 Copilot？Codex 本地化部署指南先聊聊背景：Copilot 虽好用，但存在代码隐私外传、订阅成本逐年上涨、网络延迟、以及部分企业/高校对数据合规的硬性要求等问题。越来越多开发者开始关注可本地化部署的 AI 编程助手，而 OpenAI Codex 的开源版本（codex）为这一需求提供了可行路径。

ALINX技术博客

跨越 1819 公里，ALINX 携 AI 异构平台、电子后视镜及 HIL 仿真方案亮相深圳国际电子展2026 年 9 月 9 日至 11 日，华南地区唯一专注于电子与嵌入式技术的行业盛会——ELEXCON 2026 深圳国际电子展暨嵌入式展盛大举行。

聪明蛋子哟

从LangChain到LangGraph：Python与Java双栈Agent开发实战对比当Python开发者用LangGraph构建生产级Agent时，Java开发者并非只能旁观。LangChain4j让Java生态拥有了对标的Agent编排能力。本文从架构设计、代码实战到选型建议，系统对比Python与Java双栈的Agent开发范式。

AI微调系列（2）| QLoRA：一张卡微调700亿参数，显存是怎么省下来的聊 AI 落地时，最常听到的困惑不是"要不要上 AI"，而是"为什么别人的模型那么听话，我们的一用就差口气"，答案常指向微调。但一提微调 700 亿参数模型，多数人第一反应是"那得一个集群"。在企业AI化转型进入深水区的当下，这个误解正拖慢不少团队——它把一件可以低成本试错的事挡在了立项审批之外。

评测驱动开发（EDD）：让 AI 应用“说得清好坏“的方法论很多团队把 AI 功能上线当终点，结果三个月后被业务方一句"好像没上次准了"问住——翻遍日志也拿不出证据。传统软件有单元测试兜底，AI 应用的效果却飘在 prompt 和模型版本之间：改一句提示词、升一次模型，没人知道是变好还是变坏。本文聊一套在 2026 年越来越主流的做法：评测驱动开发（Eval-Driven Development，EDD）。

AI备案指南-满满

iPhone 18 的 Siri 跟以前到底有什么不一样？本文写于 2026 年 9 月 14 日——Siri AI 随 iOS 27 正式推送的第一天。全文约 1.4 万字，含 9 张对比表、3 张数据图，覆盖架构变化、实测数据、硬件底座、每日限额、国行可用性、开发者影响与升级决策，建议收藏后分次阅读。

小坏讲微服务

Spring AI 高频面试题20道覆盖基础概念、核心原理、RAG实战、工程优化全维度，适配Java中高级AI应用开发岗位面试。什么是Spring AI？它的核心设计目标是什么？Spring AI是Spring官方推出的AI应用开发框架，核心目标是简化Java开发者接入大模型、向量数据库、RAG等AI能力的流程，提供统一API、模型无关性，让开发者像用Spring Data操作数据库一样轻松集成AI能力，无需关注底层大模型调用细节。

落叶上的秋

基于spring-ai快速搭建ai-client、mcp服务jdk21、spring4.1.1、spring-ai2.0.1包含AI客户端、mcp-stdout、mcp-webmvc、mcp-webflux等例子

传统色 × 现代和弦：专为 UI/UX 打造的国风配色 Skill做界面或视觉设计时，要么配色充满辣眼的“塑料感”，要么看似好看却在实际 UI 中却丑的要哭。东方传统色本不该只是博物馆里的陈迹，它同样能优雅地融入现代数字界面。

中医竟是AI Harness祖师爷？背景：一句话总结：传统软件工程处理的是可规定、可复现、可验证的确定性逻辑；现代 AI 处理的是从数据中归纳出来的概率性泛化。中医辨证论治，与 AI 有结构上的相似：知识不是明文规则，而是隐式经验模式；输出不是逻辑必然，而是条件分布下的高概率选择。AI Harness 最该学的，不是让模型变确定，而是用确定性外壳包住概率内核，把方差和尾部风险压到可接受范围。

超越玩具 Agent：基于 LangGraph 构建具备 RAG 兜底与 Human-in-the-loop 的可控业务状态机在实验室或本地写 Demo 时，基于 LCEL（LangChain Expression Language）搭建一条 Prompt | LLM | Tool 或者简单的 VectorStore | Retriever | StuffDocumentsChain 只需要十几行代码。这类线性管道在面对确定性输入时表现尚可，但在真实生产环境中，单纯依赖大模型的自治能力几乎必然会导致系统失控。

炎黄盈动_2003

汽车零部件企业AI智能费控方案：私有化部署、数据安全与业财一体化实践对于汽车零部件企业来说，AI智能费控的价值并不只是“让报销更快”，而是把预算、费用申请、报销审核、发票、资金支付和财务核算连接起来，再利用AI和自动化能力降低人工录入、制度核验和财务审核的工作量。