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过去几年,开发工具的竞争焦点一直是“谁拥有更强的 IDE 能力”:更智能的补全、更精准的重构、更完善的调试。但随着 AI Agent 进入软件开发流程,这个逻辑正在发生变化。当越来越多的代码由 Agent 生成时,开发者与代码的交互方式正在从“主动编写”转向“指导、审查和调整”。开发者不再需要长时间停留在编辑器中逐行修改代码,,甚至也不需要掌握那么多的标记技巧。在这种趋势下,传统 IDE 的大量复
IntelliJ IDEA 2026.2版本带来多项重要更新:AI功能升级包括智能体调试技能、支持第三方AI代码补全模型及原生集成GitHub Copilot;生产力工具增强如日志点调试、依赖补全和Gradle 10早期支持;语言支持覆盖Java 27、Kotlin 2.4稳定特性;新增Spring安全调试可视化、优化Git冲突解决流程;基础设施支持强化包括Docker Compose改进、Ter
Vib Coding 时代必会技能 Codex、Claude Code、Cursor、Hermes Agent、OpenClaw等工程化实战专栏 ,讲透 AI 如何接管脏活累活
然后就可以通过AI智能体查询数据库数据。
title: Claude API 流式输出(SSE)实战:从打字机效果到工具调用全流程description: 用 Python、Node.js、cURL 三套姿势把 Claude 流式响应跑通,覆盖 SSE 事件解析、Tool Use 流式调用、断流重连、前端打字机效果与生产级容错。
论文这东西,说到底就是一场信息战。你用对了工具,别人熬夜改八遍,你十分钟搞定。,微信搜"书匠策AI",该用就用,别硬扛。毕竟咱们的目标不是和论文死磕,是**顺利毕业,奔赴下一场山海**。冲吧,论文战士们!🎓。
第一次运行会提示你输入 API Key,把刚才在 Anthropic 控制台拿到的 ANTHROPIC_API_KEY 粘贴进去即可完成认证。你可以直接在终端和 Claude 交互:让它读代码、改 Bug、写注释、生成单元测试,修改会直接应用到你的项目文件中。内容讲到这里,很多人还是不能使用,,因为中国不在服务的地区;访问 Anthropic 控制台注册账号,完成实名认证后获取你的 ANTHROP
idea中使用claude code的claude-opus-4-6模型,注册地址https://agentrouter.org/register?aff=b4MG
CC GUI 本身不收集代码数据,你的代码只会发送给你配置的 AI 服务(Anthropic 官方接口或你自己的中转地址)。这篇文章是一篇完整的安装和使用教程,从零开始,带你把 Claude Code 和 Codex 的操作界面彻底搬进 IDEA。这篇文章是一篇完整的安装和使用教程,从零开始,带你把 Claude Code 和 Codex 的操作界面彻底搬进 IDEA。AI 修改代码后,CC GU
CodeGraph 是一个本地优先的代码智能系统,可将代码库转化为可查询的知识图谱,并通过模型上下文协议(MCP)为AI编程Agent提供支持。它能显著降低Agent会话成本25%、减少62%工具调用,且完全本地运行无需外部服务。安装可通过npm全局安装@colbymchenry/codegraph包,支持自动检测或指定目标安装模式。使用codegraph init初始化项目图谱,status查看
本文分析了抖音平台用户行为数据的特点及技术应用。作为日活超6亿的短视频平台,抖音产生海量观看、互动等实时数据,需结合大数据与机器学习技术进行处理。研究面临数据规模庞大、稀疏性及隐私合规等挑战,采用分布式存储、流计算及联邦学习等技术解决。通过离线与实时分析结合,可优化推荐算法、提升广告精准度和产品体验。该研究对平台运营和学术研究均有重要价值,未来可探索多模态分析和跨平台画像融合等方向。
摘要: 本文基于餐饮行业数字化转型需求,设计并实现了一套智能点餐管理系统。系统采用SpringBoot+Vue前后端分离架构,后端使用Java语言开发,前端采用Vue框架,数据库选用MySQL。系统包含用户、商家和管理员三类角色,实现了菜品展示、订单管理等核心功能。通过引入协同过滤算法实现个性化推荐,有效提升用户体验。系统测试表明,该方案能显著提高点餐效率,降低运营成本,为餐饮企业提供信息化解决方
本文介绍了一种基于SpringBoot框架开发的数字化点餐系统,旨在解决传统餐饮行业人工点餐效率低下、易出错等问题。系统采用Java语言开发,使用MySQL数据库存储数据,Eclipse作为开发工具。通过SpringBoot框架的轻量级、快速开发特性,实现了在线浏览菜品、自助下单、支付结算等功能,有效提升餐厅运营效率和顾客体验。系统还支持扫码点餐、无接触服务等疫情防控需求,并能与厨房管理系统对接实
在牛某网看见了牛肉哥的帖子之后,打算向牛肉大佬学习,故开始书写CSDN博客,通过博客的方式来巩固自身知识学习。因为之前有粗略的学习了Java Web的基础课程,所以博客内容主要是巩固之前学习当中的模糊点,以及一些自己认为重要的内容,用于自己进一步的掌握开发技能。
8.26原来已经那么久没有学习了 哎哟。
本文主要介绍了 Spring 集成 ElasticSearch 8.6.0 的实现方式,并在不集成spring-boot-starter-data-elasticsearch的情况下自定义了一套工具类。
ctrl+k:commit快捷操作 ctrl+shift+k:push快捷操作。
本文介绍了RabbitMQ消息队列的配置和使用方法。首先需要在YAML文件中配置RabbitMQ连接参数(主机、端口、用户名密码等),然后通过MqConstants类定义交换机和队列名称。文章详细说明了两种实现方式:基于@Bean的配置类方式集中管理队列和交换机绑定关系,以及基于@RabbitListener注解的灵活监听方式。在业务场景中,通过rabbitTemplate发送新增/修改/删除消息
最近想要在ubuntu20上面安装robot_pose_ekf这个功能包,但编译过程中出现如下报错:
本文介绍了开发IntelliJ IDEA插件的完整流程,该插件通过Ollama调用大语言模型为Java方法生成仙侠风格注释。首先建立基础插件项目并配置plugin.xml,然后实现配置服务让用户自定义Ollama地址和模型名称。核心功能包括:创建动作处理器响应右键菜单操作,构建网络请求与Ollama API交互获取注释,并使用WriteCommandAction安全插入生成的注释。文中提供了完整的
2. 设置maven中的setting.xml。配置本地仓库和镜像。我的idea的版本为2021.3,适配的maven版本为3.8.6。如果不知道自己的idea适配的版本可以去问deepseek。找了很久的原因,最终降低了maven的版本终于解决了问题。3. IDEA设置Maven。1. 配置PATH环境。4. 成功解决问题。
管理员用户:用户信息管理、车辆信息管理、工人信息管理、工单派遣管理、车辆工位管理、促销活动管理、留言板管理。智能洗车管理系统,基于 Spring Boot + Vue 实现,功能丰富、界面精美。普通用户:个人信息查询、车辆清洗状态查询、车辆售后信息管理、优惠信息查询、留言板查询。4、本项目经本人调试没问题后才上架的,请不要拿代码有问题来退款退货喔,介意者慎拍。工人用户:个人信息查询、工作进度查询、
大家好!我是岛上程序猿,感谢您阅读本文,欢迎一键三连哦。精彩专栏推荐👇🏻👇🏻👇🏻基于Hadoop的个性化图书推荐系统的设计与实现❤️【如需全文请按文末获取联系】系统采用Hadoop分布式存储和处理框架来管理庞大的用户数据和图书信息,同时利用Spark MLlib机器学习库构建推荐模型。管理员端和用户端的功能性设计考虑了各类用户的需求,如用户管理、订单管理、留言建议以及个人中心等。系统首
Deepseek接入IDEA编译器
之前介绍过在IDEA中使用DeepSeek的方案,但是很多人表示还是用的不够爽,比如用CodeChat的方案,只支持V3版本,不支持带推理的R1。想要配置R1的话有特别的麻烦。那么,今天,给大家带来一个亲测有效,可使用DeepSeek R1,同时支持问答+AI程序员,无需配置,快速使用的方案。那就是借助阿里的通义灵码,通义灵码最近刚刚做了重大更新,新上线了模型选择功能。在支持Qwen的模型之外,还
1.点击Dify 平台首页左侧的"创建空白应用",选择"聊天助手"类型应用并进行简单的命名。1.选择 Ollama 框架内的。
现在,可以在同一聊天界面中使用多个智能体,您可以在这些智能体之间无缝切换,为每项任务获得适当类型的辅助。更重要的是,JetBrains 带来了期待已久的 统一发行版 ,让 IDE 更轻量、更稳定。后续还会上新更多项目,目标是将 Java 领域典型的项目都整一波,如秒杀系统, 在线商城, IM 即时通讯,Spring Cloud Alibaba 等等,后续还会上新更多项目,目标是将 Java 领域典
因为使用的配置。找了老半天,最终claude4帮我解决了。
高仿某信IM是一款功能全面的网页版即时通讯工具,支持文字、语音、视频、文件传输等多种沟通方式。系统提供单聊、群聊、好友管理等核心功能,基于uniapp框架实现跨平台使用。采用Vue.js前端和SSM后端技术架构,确保系统稳定流畅。适用于企业协作、兴趣社群等多种场景,界面简洁易用,让沟通更高效便捷。
精选开发者高效工具组合 本文精选企业级验证的高效开发工具,涵盖全栈开发各环节: IDE与插件 Java开发:IntelliJ IDEA + Lombok/MyBatisX插件 全栈开发:VS Code + Volar/ESLint组合 接口调试 Apifox(一体化接口管理) Hoppscotch(开源接口测试替代品) 数据库工具 DataGrip(智能SQL补全与执行计划分析) Navicat(
广度: 面向企业安全建设的核心场景(渗透测试、红蓝对抗、威胁狩猎、应急响应、安全运营),本知识库覆盖了从攻击发起、路径突破、权限维持、横向移动到防御检测、响应处置、溯源反制的全生命周期关键节点,是应对复杂攻防挑战的实用指南。深度: 本知识库超越常规工具手册,深入剖析攻击技术的底层原理与高级防御策略,并对业内挑战巨大的APT攻击链分析、隐蔽信道建立等,提供了独到的技术视角和实战验证过的对抗方案。36
【代码】黑马程序员苍穹外卖后端概览。
计算机毕业设计SpringBoot爱心慈善公益平台(支付+短信+即时聊天) 爱心捐赠系统 物品捐赠系统 扶贫系统(源码+文档+运行视频+讲解视频)
通过融合这些特征,可以充分利用不同特征的优势,提升模型的性能。性能提升:在BCI4-2A和BCI4-2B数据集上,TSFF-Net的分类准确率超过了现有的SOTA方法,例如在BCI4-2A的二分类任务中,TSFF-Net的平均准确率达到了85.1%。三分支层次结构:提出HiFuse网络,包含局部特征块、全局特征块和层次特征融合块(HFF块),分别用于提取局部空间特征和全局语义信息,并在不同层次上进