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编程的一拳超人

AIGC 应用工程师(5-10年)面试题与答案全解析（2026 前沿版）📃作者主页：CSDN⛺️ 欢迎关注：👍点赞 👂🏽留言 🌟收藏 💞 💞 💞于高山之巅，方见大河奔涌；于群峰之上，更觉长风浩荡。

全栈弄潮儿

让 AI 帮你拆分一个功能需求：页面、接口、数据和测试任务怎么分当我们拿到一个新需求时，最容易出现两种情况：例如，产品同学说：商品列表需要支持按关键字搜索和按分类筛选。

从CPU到AI：用操作系统存储哲学，治疗Agent的“失忆症“在AI Agent的快速发展中，我们常常面临一个尴尬的现实：上一秒还在和你讨论《三体》的黑暗森林法则，下一秒它就忘了刚才提到的"二向箔"是什么。这就是所谓的**“失忆症”**——受限于LLM有限的上下文窗口，Agent无法有效管理海量的历史信息和知识。

DeepSeek 识图上线：官方 Chat、Harness、cc-switch 到 Obsidian 保姆级配置大家期待已久的 DeepSeek 多模态模型终于上线了。8 月 21 日，官方 X 发布公告上线多模态支持，模型 ID 为 deepseek-v4-flash-vision-exp，价格与 deepseek-v4-flash 保持一致。

期待已久的DeepSeek多模态视觉模型终于上线了大家好，我是晓凡。等了这么久，DeepSeek 终于有视觉模型了。8 月 21 日，DeepSeek 悄悄上线了多模态视觉理解模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，DeepSeek 终于自己能看图了。

从 pre-execute 到 post-execute：AI Agent 调用工具时背后发生了什么系列：DeepSeek Harness 源码实战｜进度 6/16 原文仓库：github.com/deepseek-ai…

2025 AI编程进入“自动驾驶“时代：我用MonkeyCode把Agent、MCP和AI原生工作流跑通了2025年，AI领域最大的变化，不是某个模型的参数又翻了几倍，而是AI开始从"聊天工具"变成"生产力工具"。作为一线开发者，这一年来我最深的感受是：当大家都在讨论"AI会不会取代程序员"的时候，真正聪明的做法，是赶紧把AI变成自己的同事。

设计 Skill 系统，这 3 个坑我替你踩过了Skill 是什么？说白了就是一个技能包，核心是一个 SKILL.md 文件。Agent 干活的时候，会根据任务需要按需加载对应的 Skill，比如要做 UI 设计、代码审查，就加载相应的那一个。

这个DBA有点耶

当数据库从“存储”走向“决策”：金仓数据库的融合架构之路大家好，我是小耶，写功课只是为了我踩过的坑，你们别再踩了！这两年数据库行业最大的变化，不是跑分又提高了多少，而是数据库的角色正在被重新定义。

新 Mac 到手先装什么：AI Builder 的 44 款工具，基础层照抄、场景层按需适用平台：macOS，优先 Apple Silicon 适用场景：前端开发、独立开发、AI Agent、MCP、Cloudflare 与多模态工作流环境约束：模型推理使用线上服务，不包含本地大模型运行环境

DS随心转小程序

数字化办公升级，AI 导出鸭落地应用化解文心生成的文本到 word 中格式混乱困扰AI导出鸭是一款专为解决文心大模型生成文本导出Word格式混乱痛点的专业工具。它通过接口直连与智能渲染双引擎，自动识别内容结构并匹配行业模板，一键生成规范文档，将格式修整耗时降低82%以上。适用于所有依赖文心进行办公、教研和内容创作的从业者，显著提升文档处理效率。

模型“开源”了，就能直接拿来做 Agent 吗？当我们开始给 Agent 选择底座模型时，“开源还是闭源”几乎是绕不开的问题。但只要你做过模型部署，就会发现一个很有意思的现象：

全栈弄潮儿

一周总结：把 AI 当助手，而不是答案机器这是《AI 编程提效实战》的第 14 篇文章。从第 8 篇开始，我们连续学习了几种非常实用的 AI 编程方法：

用 Ace Data Cloud 快速接入 MiniMax H3：把 AI 视频生成能力变成可上线的 APIAI 视频生成正在从“好玩 Demo”走向“可集成、可运营、可规模化”的生产工具。对开发者和内容团队来说，真正有价值的不是只在网页上生成一段视频，而是把文生视频、图生视频、首尾帧控制、多模态参考等能力接入自己的业务系统：营销素材自动化、广告创意测试、短剧分镜生成、电商商品视频、品牌宣传片、内容平台工具链……这些都需要稳定的 API、统一的鉴权、清晰的任务状态和可追踪的生成结果。

马可家的菠萝

AI Agent Demo 10 分钟就能跑，真正难的是让它 200 个场景都别乱来如果你最近看过一些 AI Agent 演示，大概率会有一种感觉：它们都挺厉害的。一句话建待办、自动整理笔记、根据资料回答问题、调用工具完成操作……演示时看起来很顺，甚至会让人产生一种错觉：

FDE前线部署工程师，你看好吗？前两天跟一个做企业 AI 落地的朋友聊天，他说了句话让我记到现在："我们卖的是全世界最聪明的模型，但客户要的不是模型，是'能在我这套破系统里跑起来的东西'。"这句话基本把 FDE 这个岗位存在的全部理由说完了。

葡萄城技术团队

我用 GPT 做了一周 BI，最后还是回到了专业 BI作为一个在 BI 行业摸爬滚打多年的老兵，当 GPT-4o 的数据分析能力越来越强时，我也动了心思：是不是可以用 GPT 替代专业 BI 工具，自己搞定日常数据分析？于是我花了一整周做了个实验。结论是：GPT 很惊艳，但做 BI 还差得远。这篇文章记录了我的实验过程、踩过的坑，以及为什么最终回到了专业 BI 工具——Wyn 商业智能。

一行行拆解 agent-loop：AI Agent 的"思考循环"到底是怎么转的系列：DeepSeek Harness 源码实战｜进度 5/16 原文仓库：github.com/deepseek-ai…

NVIDIA NeMo Switchyard 与智能模型路由趋势下，如何统一管理多供应商 API 与协议转换好消息好消息，NVIDIA 开源了 NeMo Switchyard，一个用 Rust 编写的 LLM 流量代理和路由库。Switchyard 提出，并非每个请求都需要调用顶尖模型，通过智能模型路由（Intelligent Model Routing）在多个模型之间按需分配流量，可以在保持效果的同时降低调用成本。

Spring AI 2.0 升级实战：9 个破坏性变更逐条迁移本文基于 Spring AI 2.0.0（截至 2026-08-20）编写，升级依据为官方 Upgrade Notes。该领域迭代极快，请以官方文档为准。