首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
    • 综合排序
    • 最热优先
    • 最新优先
    时间不限
  • 来自专栏深度学习与python

    软件研发,AI Agent好用吗?

    刘亚丹:投入这么大做 AI Agent ,如何衡量它的投资回报率?除了“”,还有哪些更重要的衡量维度? 从 AI 的角度看,我们常用的衡量指标无非包括代码产出量、有效代码比例、自动化测试用例数量、UI 比对识别问题数等。 但若要准确衡量 AI 带来的整体,比如“效率提升 30%”这样的指标,其实从完整的研发生命周期角度来看是很难量化的。回顾我们项目的推进,大致经历了三个阶段。 第一阶段是“氛围带动期”。 的指标怎么设?我们当时并未过分强调效率指标,而是聚焦如何“快速把事情做成”。 观众:AI 教练是做什么的?企业大规模 AI 涉及用户教育,应如何完成?

    50710编辑于 2025-11-26
  • 使用ai代码助手,研发效能

    filtered_text = filter_sensitive_words(text_to_filter) print(filtered_text) # 输出应该是替换掉敏感词的文本 #腾讯云AI代码助手 # 使用 AI 代码助手的体验令人印象深刻。 无论是查找代码片段、调试问题,还是学习新技术,AI 代码助手都表现出色。它的智能搜索和自动补全功能尤其实用,节省了大量时间。总之,AI 代码助手是开发者的得力帮手。

    37610编辑于 2025-02-26
  • AI 指南:快速生成中文海报

    即梦 AI 快速生图 将对应的 AI 提示词交给即梦 AI,选择相应的模型和宽高比,进行提交。 快速传送门:即梦AI传送门 即梦 AI 首页 -> 创作 -> AI 影片 提示词示例 主提示词:品牌级中秋节海报,红色丝绒质感背景,金色祥云环绕,一轮饱满的圆月高悬夜空,月光呈现柔和的琥珀色光晕 使用示例:豆包 流程速览: 准备一张参考图(最好清晰、文字可辨) 用“反推模板”让 AI 做画面拆解 让 AI 输出最终可用的中文提示词(包含文字/Logo 位置信息) 把提示词复制到即梦 AI 生图 反向推导提示词 将图片和提示词模板一同交给生图 AI(此处用豆包),拿到“可直接生图”的中文提示词后,再复制到即梦 AI 进行生成。 即梦 AI 快速生图 将最终 AI 绘画提示词复制,放在即梦AI中进行生成 提示词示例 超写实3D渲染,中秋主题场景近景特写:画面中心是一枚精致雕花月饼,呈圆形,饼皮金黄棕色调带光泽,表面浮雕“中秋”二字

    93410编辑于 2025-12-24
  • 来自专栏CodeGuide | 程序员编码指南

    Ai MCP + ELK 系统日志,排错 100%!

    如:“你的项目,有使用 AI 方面的能力进行吗?” 解封下码农的双手! 我能哪些方面使用 Ai 呢? 在互联网程,序员工程开发方面,关于 Ai 最为常见的,也是市面上使用最多的,就是各类的 Ai 编码软件。 不过这些都是固定的软件,他们并没有深度结合到业务场景中,从整个研发的生命周期看,还有非常多的节点可以被 Ai 。 都可以深入自身的业务,运用 Ai 开发进行。 所以,结合这样的场景,小傅哥在带着大家的实战项目,也逐步的引出关于 Ai 在应用项目上的处理。今天分享的一个场景就是基于 Ai MCP 分析系统的 ELK 日志。

    1.3K10编辑于 2025-08-11
  • 来自专栏phodal

    开源 AI 研发方案 Unit Mesh 总结

    回顾 2023 年,可以明显地看到生成式 AI 带给软件工程带来的新思考,每个组织也在探索结合生成式 AI 的可能性。 另外,由于 AI 能力的限制,我们不再执着于 AI Agent 的设计。 于是,AutoDev 转为辅助作为一个 AI 编码工具,提供全面的 AI 辅助能力。 AutoDev 还提供了强大的定制能力:接入自定义 AI 模型、自定义 Action、 自定义规范、团队 AI 等功能。 即在分析写作过程,在不同阶段为用户提供无缝的 AI 原生 UI 交互体验,可以通过工具栏、快捷键等五种方式触发 AI 能力。

    1.3K10编辑于 2023-12-19
  • 来自专栏Simon的技术专栏

    AI大模型在教育场景的

    ¹https://www.gartner.com/en/articles/beyond-chatgpt-the-future-of-generative-ai-for-enterprises- 芯片设计 ¹https://www.gartner.com/en/articles/beyond-chatgpt-the-future-of-generative-ai-for-enterprises- 市场营销 ²https://emeritus.org/blog/ai-and-ml-chatgpt-use-cases/- 媒体:chatgpt可以帮助媒体创作者提高内容的质量和创新性,通过生成文章、摘要、评论、 ²https://emeritus.org/blog/ai-and-ml-chatgpt-use-cases/参考资料:(1) Generative AI Use Cases for Industries /quantumblack/our-insights/generative-ai-is-here-how-tools-like-chatgpt-could-change-your-business.

    1.3K40编辑于 2023-04-25
  • 来自专栏运维部落

    浅谈运维

    流程 工具 质量 工程 image.png 运维 大家好,我是史丹利「Stanley」,今天聊聊运维。 最近CTO在梳理公司方案,老板希望我能多提点建议看法。 回到这处话题,我的理解有几个维度: 流程 工具 质量 工程 流程 image.png 最短路径 流程是双刃剑,大家都知道。 但流程,正确的角色是辅助,不应该是ADC。咱们诺亚前面遇到了很多问题,迫于压力,只能把流程和工具的角色互换,通过抑制需求,解决故障多的问题。在当时的场景下,是必然也是最优解,这毫无疑问。 工具 image.png imag2 工具,在传统公司越来越被重视,但重视度有待商榷。真正伟大的公司在技术和文化的投入是很舍得花钱花时间。 工具讲究两点:做的人要懂,更要执着。 质量 质量管理不在我们的管理范畴,我们不做过多讨论,问题大家都看的到,不做无意义讨论 工程 image.png 闭环 工程很关键,是所有事情的源头。

    1.1K20发布于 2021-03-30
  • 来自专栏光城(guangcity)

    C++网站

    C++网站 大家好,我是光城,统一回复:C++那些事网站服务器到期,暂时关闭,大家直接阅读github或公众号内容即可。

    58930编辑于 2022-03-29
  • 来自专栏不换的随想乐园

    Mac 工具录

    前不久经历了一次 Mac 换机,从 m1 换机到了 m2,一些工具的迁移这里做一个记录。

    20310编辑于 2024-04-30
  • 来自专栏『学习与分享之旅』

    IDEA 2026.1 三招

    AI 帮忙查库但只读。剩下那些新特性,放在文末当参考就行。先说 Git worktrees。最常见的现场是这样。功能写到一半,线上突然报错要救火。 最后说 AI 加数据库。很多后端排查其实就两步。看日志。查数据。真正浪费时间的是工具切换。IDEA 看代码,另一个工具查库,再回 IDEA 验证,再去浏览器确认接口。来回跳久了,人会烦。 让 AI 帮忙把 SQL 写出来,再由人执行,只读优先。它省的是手敲 SQL 和查字段含义的时间,不该拿来替人做数据修改。只要涉及更新语句,先停一下。生产库更别碰自动化修改。为什么这三件事排在前面。 AI 查库属于锦上添花,做得好能省时间,做不好会带来边界问题,所以只读起步最稳。信息来源放这里,免得正文像说明书。

    17210编辑于 2026-04-26
  • 来自专栏精益六西格玛资讯

    ,你需要DOE试验设计!

    DOE实验设计是一种安排实验和分析测试数据的数理统计方法。DOE测试设计主要是合理安排测试,以较小的测试规模、较短的测试周期、较低的测试成本获得理想的测试结果和科学的结论。

    92440编辑于 2022-12-13
  • 来自专栏前端开发面经

    vue的几个技巧

    如图,这是一个v-for渲染的列表(只是目前这个版块才刚开始做,目前只有一个),圆圈内的就是一个组件,也就是要v-for动态组件

    86890编辑于 2022-11-02
  • 来自专栏WeTest质量开放平台团队的专栏

    【干货分享】研优化实践:WeTest测试

    接下来,本文将分享一些使用WeTest进行测试的小经验,希望能帮到大家。

    1.1K10编辑于 2022-01-14
  • IDEA 2026.1 三招

    AI 帮忙查库但只读。剩下那些新特性,放在文末当参考就行。 先说 Git worktrees。 最常见的现场是这样。功能写到一半,线上突然报错要救火。 让 AI 帮忙把 SQL 写出来,再由人执行,只读优先。它省的是手敲 SQL 和查字段含义的时间,不该拿来替人做数据修改。只要涉及更新语句,先停一下。生产库更别碰自动化修改。 AI 查库属于锦上添花,做得好能省时间,做不好会带来边界问题,所以只读起步最稳。 信息来源放这里,免得正文像说明书。 往期推荐 ▸ DeepSeek V4,真狠 ▸ GLM-5.1 公测开放了 ▸ AI 做 UI 总是一眼假? 这个 5 万星项目补上了最关键的一环 ▸ Agent Skills,让 AI 像老员工一样靠谱 关注 「程序员NEO」,我会持续分享 AI 编程、工程实践和效率提升相关内容。

    18710编辑于 2026-04-29
  • 来自专栏Java3y

    神器!hades规则引擎

    没更新文章的这些天一直在写hades项目(Java轻量级规则引擎),这两天发布了个新的版本v1.0.4。

    1.1K50编辑于 2023-08-25
  • 来自专栏前端开发面经

    vue的几个技巧

    如图,这是一个v-for渲染的列表(只是目前这个版块才刚开始做,目前只有一个),圆圈内的就是一个组件,也就是要v-for动态组件 外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CgstVJ6d-1665390342414)(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/018edf494b164a3b806e550acf4879d8~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:4536:0:0:0.image)

    82000编辑于 2022-10-10
  • AI 指南:快速上手一键生成Mermaid图

    阅读收益:看完你能写出一套「提示词 + Mermaid 代码示例」,让 AI 自动生成可视化图表。 1. 2.快速入门 我们可以通过AI工具与绘图软件结合,从而快速制作一个流程图。 优点:简单,快捷 缺点:可能无法达到预期 2.1 AI工具 这里以DeepSeek为例,使用AI工具生成mermaid图。 生成其他图示例 这里主要是以较全面的提示词,从而让AI生成达到预期效果。 可以通过直接放文件,也可以通过较复杂的提示词,这里以提示词为例。 想系统看更多内容:可以关注专栏《AI工具使用目录》,一起把基础打牢。

    3.1K10编辑于 2025-12-24
  • 从个体到团队AI Coding时代,如何为存量APP引入AI开发能力,实现了团队级别的开发效率提升

    二、AI写新可以,写大不行AICoding真正擅长的事,很多是新项目、写demo、写单一职责模块、补单元测试、生成脚手架、写迁移脚本。这些场景里,AI几乎能覆盖一个初级工程师60%-80%的活。 这些判断AI给不了,因为它没有"历史事故知识"。审计不友好:AI写的代码往往"能跑但难解释",PR评审时被反复challenge,拖慢了合版节奏。 AICoding现在的价值,基本还停在"帮单个程序员"这一层;想让AI帮整个团队,还需要对复杂的APP进行解耦优化。三、为什么复杂的APP难用AI整体加速架构层:模块耦合太重,AI改起来吃力。 AI把单个程序员的产出加快了,但合版、回归、灰度这些"协作工序"的瓶颈没动。治理层:权限、审计、隔离都按APP维度做,AI写出来的新能力要先过"老城门"。 权限开通要走OA、合规审计要补材料、数据隔离要走安全review——所有这些流程都是按"全APP安全"设计的,不会因为某个新能力是AI写的、是某个业务人员的,就降低标准。

    11721编辑于 2026-06-02
  • 来自专栏啄木鸟软件测试

    AI测试工具落地实践:从踩坑到

    引言:AI不是银弹,但可能是测试工程师的‘新杠杆’ 当ChatGPT掀起AI浪潮时,不少测试团队曾兴奋地引入各类AI测试工具——自动生成用例、智能缺陷定位、自然语言写脚本……然而半年后,某头部电商公司的测试效能报告显示 本文基于啄木鸟软件测试团队为12家客户实施AI测试项目的实战经验(覆盖金融、汽车、SaaS领域),提炼出三条关键落地路径:场景精准切口、人机协同闭环、组织能力筑基。 二、拒绝‘黑箱交付’,构建人机协同闭环 许多AI测试工具失败,源于把AI当作‘自动答题机’——输入需求,期待直接输出完美结果。但测试本质是风险决策活动,AI应是‘增强型协作者’。 AI效果=70%数据质量+30%算法。 中层:测试工程师AI素养。

    20210编辑于 2026-05-20
  • 来自专栏大前端修炼手册

    AI编码实战:Skill、Rule与上下文工程

    AIAndroid开发系列 · 第3/5篇 从需求到上线,用AI重塑Android开发全流程 ✅ 第1篇:AIAndroid开发全景图:从需求到上线的AI工具链 ✅ 第2篇:AI驱动需求梳理与 Spec编写:让PRD自动变成技术方案 第3篇:AI编码实战:Skill、Rule与上下文工程(本篇) ⏳ 第4篇:AI Code Review:让每一行代码都有AI审查员 ⏳ 第5篇:AI Bug 敬请期待第4篇《AI Code Review:让每一行代码都有AI审查员》。 AIAndroid开发系列 · 第3/5篇 从需求到上线,用AI重塑Android开发全流程 ✅ 第1篇:AIAndroid开发全景图:从需求到上线的AI工具链 ✅ 第2篇:AI驱动需求梳理与Spec 编写:让PRD自动变成技术方案 第3篇:AI编码实战:Skill、Rule与上下文工程(本篇) ⏳ 第4篇:AI Code Review:让每一行代码都有AI审查员 ⏳ 第5篇:AI Bug修复与测试生成

    38610编辑于 2026-05-11
领券