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AI 辅助编程（Vibe Coding）正在重塑软件开发范式。借助 Cursor、Windsurf 等工具，开发者只需提出需求，即可获得相应的代码片段或 API 调用，整个过程流畅而直观。 然而，这种美好的开发流程背后隐藏着一个致命缺陷：AI 助手经常生成基于过时知识的、无法在生产环境中正常运行的代码。 以 Milvus 为例，当我请求 AI 助手生成 Milvus 连接代码时，它可能会提供如下片段： connections.connect("default", host="localhost", port="19530") 这段代码在旧版本中完全可用，但当前的 pymilvus SDK 推荐使用 MilvusClient 来处理所有连接和操作。旧方法已不再是最佳实践，但由于 AI 模型的训练数据通常滞后数月甚至数年，它们仍在推荐这种过时的方式。这导致开发者需要花费大量时间来弥合 AI 生成代码与生产级代码之间的“最后一公里”。 Milvus SDK 代码助手：解决方案 Milvus SDK 代码助手是一个以开发者为中心的解决方案，旨在解决 AI 辅助编程的“最后一公里”问题，确保 AI 生成的代码能够直接用于生产环境。 其核心是一个模型上下文协议 (Model Context Protocol, MCP) 服务器。它通过检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 技术，将您的 AI IDE 直接连接到最新的 Milvus 官方文档。这样，您的 AI 助手生成的代码将永远是精确、最新且符合 Milvus 最佳实践的。 核心优势: 一次配置，持续受益：仅需一次简单设置，即可永久享受高质量的代码生成服务。 永远最新：直接访问最新的 Milvus 官方 SDK 文档，杜绝信息滞后。 提升代码质量：确保生成的代码遵循当前官方推荐的最佳实践。 恢复流畅体验：让您的 AI 辅助编程体验顺畅无阻，无需担心代码过时问题。 三大核心功能 Milvus SDK 代码助手集成了三大实用工具： ...

人工智能：机遇与挑战并存 AI 巨头呼吁制定电网协议以应对训练能耗 来自微软、英伟达和 OpenAI 的数十名科学家联合呼吁，希望软件、硬件、基础设施及电力公司的设计者共同协作，以实现 AI 训练期间电力需求的正常化。 他们指出，AI 训练过程中的功耗波动巨大，在功耗密集的 GPU 计算阶段和相对轻松的通信阶段之间，能源需求剧烈振荡。这种不稳定的负载对电网的承载能力构成了严重威胁，也成为 AI 模型发展的潜在障碍。 Google 公布 Gemini AI 的环境成本 Google 发布的一份新报告揭示了其 AI 聊天机器人 Gemini 的环境成本。报告指出： 能耗：用户向 Gemini 提交的每一次文本查询，所需消耗的能量约等于观看 9 秒钟的电视。 水耗与碳排放：每次文本查询大约消耗 5 滴水，并产生 0.03 克的二氧化碳当量排放。 联合国教科文组织（UNESCO）的一项研究建议，通过使用更简洁的提示词并查询规模更小的 AI 模型，可以“显著”降低能耗。 Waymo 获准在纽约市测试自动驾驶汽车 Alphabet 旗下的自动驾驶部门 Waymo 已获得在纽约市测试自动驾驶汽车（AV）的许可，这是该市首次批准自动驾驶车辆测试。 测试计划于 9 月下旬启动，届时将有多达 8 辆 Waymo 自动驾驶汽车在曼哈顿和布鲁克林市中心区域运营。不过，根据纽约州法律规定，每辆车仍需配备一名安全驾驶员。 量子技术：从安全通信到复杂模拟 DARPA 启动 QuANET 项目，探索量子增强网络安全 美国国防高级研究计划局（DARPA）启动了名为“量子增强网络”（QuANET）的新项目。该项目旨在探索如何利用量子设备来增强现有通信网络的安全性。 与构建技术上仍面临巨大挑战的完整量子互联网不同，QuANET 专注于近期可实现的应用，例如以视频级速度传输量子编码的图像。研究人员正在测试多项创新技术，包括： 超纠缠（Hyperentanglement）：利用更少的信号来保护更多的数据。 类量子光与接口卡：开发能将量子特性集成到传统系统中的硬件。 日本理研所利用量子计算机成功模拟量子过程 日本顶尖科研机构理研所（RIKEN）的研究人员利用两台 20 量子比特的量子计算机，成功模拟了“量子信息置乱”（Quantum Information Scrambling）过程。在该过程中，信息会扩散到整个量子系统，使其变得极难重构。 研究团队通过基于云的囚禁离子量子计算机进行了三次模拟，其中包括为量子统计计算创建置乱态。理研所的研究员 Kazuhiro Seki 表示：“这次研究我们只用了 20 个量子比特。如果使用超过 50 个量子比特，这类研究对于经典计算机来说将变得难以处理。” ...

Claude Code 作为强大的 AI 编程助手，能够显著提升开发效率。本文将从项目配置、性能优化、编辑器集成等多个维度，分享 7 个实用的高级技巧，帮助你更高效地驾驭 Claude Code，解决实际开发中的常见问题。 1. 善用 claude.md 规范项目结构 claude.md 是项目的核心配置文件，通过结构化地描述项目信息，可以帮助 Claude 更精准地理解项目，同时也能规范团队的开发流程。 基础配置示例 在项目根目录下创建一个 claude.md 文件，用于定义项目的基本信息、技术栈和开发规范。 # 项目概述 这是一个基于 React 和 TypeScript 的全栈 Web 应用。 ## 技术栈 - 前端：React 18 + TypeScript + Vite - 后端：Node.js + Express - 数据库：PostgreSQL ## 开发规范 - 代码风格：遵循 ESLint + Prettier 规范。 - 命名约定：组件使用大驼峰命名法 (PascalCase)，函数使用小驼峰命名法 (camelCase)。 - 注释要求：每个函数都必须包含 JSDoc 注释。 - API 格式：所有 API 响应都必须遵循统一的数据结构。 ## 文件结构 - `src/components/`: React 组件 - `src/api/`: API 接口定义 - `src/utils/`: 通用工具函数 - `public/`: 静态资源 多层级配置 对于大型项目，可以在不同的子目录下创建各自的 claude.md 文件，以定义模块专属的规则。子目录的配置会继承并覆盖全局配置。 ...

LangGraph 是 LangChain 团队推出的一个开源框架，旨在帮助开发者构建、部署和管理复杂且有状态的 AI Agent 应用。它通过引入图（Graph）结构，使得开发者能够以更灵活、可控的方式编排大型语言模型（LLM）、工具以及人工交互，从而实现超越简单链式调用的高级工作流。 什么是 LangGraph？ 从本质上讲，LangGraph 提供了一套用于构建 AI Agent 工作流的工具库。它的核心思想是将 Agent 的运行流程建模为一个图结构： 节点 (Nodes)：代表工作流中的一个计算步骤，可以是一个函数、一个 LangChain 可运行对象（Runnable）或者一次工具调用。 边 (Edges)：代表节点之间的连接，它根据当前的状态（State）决定下一个要执行的节点。 这种基于图的架构，赋予了 Agent 工作流两大关键能力：状态管理和循环执行。 传统的 LangChain Expression Language (LCEL) 主要用于构建有向无环图（DAG），非常适合处理一次性的、从头到尾的请求。然而，当需要构建能够自我修正、多次调用工具、甚至等待人类反馈的复杂 Agent 时，简单的链式结构就显得力不从心。LangGraph 正是为了解决这一问题而生，它允许在图中创建循环，使 Agent 能够根据中间结果进行反思、规划和迭代，从而执行更复杂的任务。 核心概念与关键组件 要理解 LangGraph，首先需要掌握其几个核心组件。 状态图 (StatefulGraph) LangGraph 的核心是状态管理。整个工作流共享一个状态对象 (State Object)，每个节点在执行时都可以读取和修改这个对象。这个状态对象就像一个中央数据仓库，记录了 Agent 在执行过程中的所有信息，例如： 用户的输入 中间生成的思考过程 工具调用的结果 历史消息记录 这种设计带来了极大的便利，尤其是在调试时。由于所有状态都集中管理，开发者可以清晰地追踪每一步的数据变化，快速定位问题。 节点 (Nodes) 节点是图中的基本执行单元。每个节点都接收当前的状态对象作为输入，并返回一个包含其更新内容的对象。常见的节点类型包括： 入口点 (Entry Point)：图的起始节点。 功能节点 (Function Nodes)：执行具体的业务逻辑，如调用 LLM、处理数据等。 工具节点 (Tool Nodes)：专门用于执行一个或多个预定义的工具，例如 ToolNode。 边 (Edges) 边负责连接节点，控制工作流的走向。LangGraph 中的边分为两类： ...

Cursor CLI 是一款轻量级的命令行工具，它允许开发者在终端中直接与强大的 AI 模型进行交互。无论是生成代码、分析文件还是快速查询，你都无需离开熟悉的命令行环境。本文将详细介绍如何安装、配置 Cursor CLI，并结合实际场景展示其核心功能与高级技巧。 前期准备 在开始之前，请确保你的开发环境满足以下条件： 运行时环境：已安装 Node.js (v18.0.0 或更高版本) 或 Python (v3.8 或更高版本)，并确保 npm 或 pip 命令可用。 Cursor 账户：拥有一个 Cursor 账户（免费账户即可）。 网络环境：能够正常访问 Cursor AI 服务的网络。 安装 Cursor CLI 你可以根据自己的环境选择使用 npm 或 pip 进行安装。 方法一：使用 npm (推荐) 打开终端，执行以下命令进行全局安装： npm install -g cursor-cli 验证安装是否成功： cursor --version 方法二：使用 pip 如果你的环境以 Python 为主，可使用 pip 安装： pip install cursor-cli 同样，验证安装： cursor --version 配置与授权 安装完成后，需要配置 API 密钥和指定要使用的模型。 1. 获取 API 密钥 访问 Cursor 官网并登录你的账户，在「Settings > API Keys」页面中，点击「Generate New Key」来创建一个新的 API 密钥。为密钥命名后，复制生成的密钥字符串备用。 ...

本文将介绍一套完整的 AI 创意工作流，从使用先进的图像模型精细编辑图片，到利用首尾帧视频生成技术赋予静态图像以生命，带你一步步完成从静态概念到动态故事的蜕变。 第一步：使用 AI 模型创造惊艳的静态图 我们的目标是利用 AI 将一张普通的游戏截图，创作成一张包含主体、背景、包装盒乃至屏幕反射的精美手办模型图。 工具与准备 模型平台：LM Arena 输入素材：一张你希望编辑的图片，例如《黑神话：悟空》中的角色截图。 操作流程 访问 LM Arena 并选择图像模式： 打开 LM Arena 网站，在右下角将模式切换为 Image，以启用图像生成模型。 上传图片并输入提示词： 上传你的源图片。接着，输入一段详细的英文提示词（Prompt），精确描述你想要实现的最终效果。 例如，我们将一张“钟馗”的游戏截图，通过以下提示词，要求模型将其转换为一个骑着老虎的手办，并辅以游戏包装盒、显示游戏画面的电脑等场景元素。 Please turn this screenshot of the game character into a character figure riding on an Asian tiger. Behind it, place a PlayStation game box printed with the character’s image and the game title ‘Black Myth: Zhong Kui.’ Next to it, add a computer with its screen displaying the in-game scene, complete with the game’s UI and the character. In front of the game box, add a round plastic base for the figure and have it stand on it. The PVC material of the base should have a crystal-clear, translucent texture, and set the entire scene indoors. 生成与筛选： LM Arena 的设计初衷是用于模型评估，因此每次会生成两张由不同模型（如 Nano Banana）生成的图片。你需要从中选择效果更佳的一张。如果生成的结果都不理想或未使用你期望的模型，可以重新生成，通常尝试两三次即可获得满意的结果。 ...

随着零工经济的蓬勃发展，越来越多的企业和个人选择通过外包来满足其多样化的业务需求。本文将系统梳理当前主流的外包服务领域与专业技能，为您提供一份全面的参考指南，无论您是寻找专业人才的发包方，还是提供技能服务的接案方，都能在此找到清晰的定位。 一、IT 与软件开发 IT 与软件开发是外包市场中最活跃、需求最旺盛的领域，涵盖从网站建设到复杂系统架构的方方面面。 1. 前端开发 负责用户直接交互的界面开发，注重用户体验与视觉呈现。 核心语言与框架： HTML5, CSS3, JavaScript (ES6+), TypeScript 主流框架/库： React.js, Vue.js, Angular, Next.js, Nuxt.js, SvelteKit UI 库与预处理器： Bootstrap, Tailwind CSS, Material-UI, SASS/SCSS, LESS 构建工具： Webpack, Vite, Rollup, Parcel 2. 后端开发 负责服务器端逻辑、数据库交互与 API 开发，是应用的核心驱动力。 编程语言： Java, C#, PHP, Python, Ruby, Go, Node.js, Rust 主流框架： Java: Spring Boot, Struts, JSF C#: ASP.NET MVC, ASP.NET Core Node.js: Express, Koa, NestJS Python: Django, Flask, FastAPI PHP: Laravel, Symfony, CodeIgniter Ruby: Ruby on Rails 3. 移动应用开发 专注于 iOS 和 Android 两大平台的原生及跨平台应用开发。 ...

可以，您可以随时取消 ChatGPT Plus 订阅，无需支付任何违约金或受长期合同约束。OpenAI 允许用户通过账户设置立即取消订阅，取消后，您的 Plus 会员资格将持续到当前计费周期结束。整个过程操作简单，通常在 2 分钟内即可完成。 如何取消 ChatGPT Plus 订阅 取消订阅的流程非常直接，只需登录您的 OpenAI 账户并找到订阅管理页面即可。 登录账户 访问 chat.openai.com 并使用您的注册邮箱和密码登录。 进入账户设置 登录后，点击界面左下角的个人头像或用户名，在弹出的菜单中选择“My plan”。 管理订阅 在弹出的窗口中，您会看到当前的订阅状态、账单周期和支付信息。点击“Manage my subscription”按钮。 确认取消 系统会将您重定向到 Stripe 支付管理页面。在这里，找到并点击“取消方案” (Cancel plan) 按钮。系统会弹出确认窗口，请再次点击确认以完成取消流程。 操作完成后，您会立即收到一个确认通知，同时 OpenAI 也会向您的注册邮箱发送一封确认邮件。系统中会明确告知您的订阅将在何时到期，到期后账户将自动降级为免费版。 取消订阅后会发生什么？ 在您取消订阅后，并不会立即失去 Plus 会员资格。 保留高级功能：在当前计费周期结束前，您仍然可以继续使用所有 ChatGPT Plus 的高级功能，包括访问 GPT-4 模型、更快的响应速度、DALL-E 3 图像生成以及高峰时段的优先访问权。 账户自动降级：当订阅到期后，您的账户会自动降级为免费版。届时，您将无法再使用 GPT-4、高级数据分析 (Advanced Data Analysis) 等功能。 数据和历史记录保留：您的所有聊天历史记录、自定义指令 (Custom Instructions) 和偏好设置都会被完整保留。如果您未来决定重新订阅，这些数据将立即可用，除非您主动选择删除账户。 常见取消问题与解决方案 在取消订阅过程中，部分用户可能会遇到一些问题。以下是常见问题的解决方法： 通过第三方平台订阅 如果您是通过手机 App 或其他第三方服务订阅的，则需要通过原购买平台进行取消，而不是在 OpenAI 官网上操作。 iOS 用户：在 iPhone 或 iPad 上，前往“设置” > “[您的姓名]” > “订阅”，找到 ChatGPT 并在此处取消。 Android 用户：打开 Google Play 商店，点击个人资料图标，进入“付款与订阅” > “订阅”，找到 ChatGPT 并进行管理。 浏览器或网络问题 有时浏览器插件或缓存可能导致取消按钮无响应或页面加载不全。 ...

ChatGPT是OpenAI开发的生成式AI聊天机器人，基于GPT大语言模型，具备多模态交互能力。本文全面解析其技术原理、RLHF训练方法、产品模式和生态发展。