开发者供不应求,传统企业如何拥抱 DevOps ?

随着 DevOps 和敏捷过程在前沿互联网企业的研发团队中被广泛采用,软件研发和迭代的效率得到飞速提升,越来越多的行业开始意识到数字化转型带来的巨大价值。然而对大部分非互联网头部企业来说,昂贵的开发成本一直都是绕不开的话题,更不用说一个精通 DevOps 敏捷流程的高级工程师团队所带来的各项成本。

开发供需失衡

专业市场调研机构 Gartner 的一份研究报告表明,目前专业的 IT 人员只能够满足企业 6% 的 IT 需求。加剧的开发人员供需矛盾,给头部互联网厂商以外的企业带来了高昂的开发成本。

在过去,大部分非互联网信息化改革是通过软件采购的形式,存在诸多局限性。企业进行软件的采购周期很长,通常采用集中采购和部署的模式,成本居高不下,对于资金相对更加不足的中小型企业来说,在信息化进程中遭遇的困难则更大;同时,传统企业采购的 ERP、CRM 软件覆盖面非常有限,大部分企业的个性化需求都难以被满足。

总而言之,开发供需的失衡给企业的信息化进程带来了高昂的成本与巨大的挑战。一方面,市场环境在高速变化发展,内部系统也需要快速迭代响应,但传统开发效率难以满足市场需求,而日益上涨的人力成本和时间成本,让很多企业难以负担;另一方面,如果放弃自己开发,选择购买成型的软件,则难以根据自身的业务进行深度个性化适配,压根创造不出价值。

DevOps 需求下沉

在传统行业艰难信息化转型的同时,互联网行业的开发模式也在一些精英开发者的引领下迎来变革。

为了适应移动互联时代的用户无时无刻不在使用着软件的需求,先进的开发者们引入了敏捷模型,让产品更快迭代并交付到用户手中。敏捷开发以用户的需求进化为核心,采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。

近年来,得益于容器技术与微服务架构的蓬勃发展,在敏捷模型基础之上,开发和运维协同工作的 DevOps 模式应运而生。DevOps 是一系列软件开发实践,强调开发人员(Dev)和运维人员(Ops)之间的沟通合作,通过自动化流程,使得软件构建、测试、交付更加快捷、频繁和可靠。这种开发模式的特点是可以把产品的每个迭代,或者每修复一个线上缺陷就立即部署到生产环境,这样一来,开发者就能够迅速从用户处获得反馈并且快速做出响应。

DevOps 模型率先在互联网头部大厂内部开始被广泛采用,并为这些厂商带来了更快更高效的软件迭代与交付效率。Gartner 预测,到 2022 年,至少有 30% 的企业将采用一套标准的工具链实现 DevOps 实践。2018 年该比例不到 10%。

DevOps 模型的出现大大提升了先进互联网厂商的软件研发迭代效率,但也意味着对原本就处于信息化转型阶段的传统行业或中小型企业提出了更大的技术挑战,毕竟在原本开发人员就供不应求的情况下,招聘精通 DevOps 开发流程的精英开发者的成本更高。

以软件测试环节为例。软件测试作为研发过程中的重要环节,其能否达到快速响应、有效度量,实现过程自动化、系统一体化的目标,对整个组织的研发效率和产品质量将产生深远的影响。而在 DevOps 模式兴起之后,行业对自动化测试的需求也日趋增加,这就对软件测试人员的专业能力提出了更高的要求。软件测试人员迫切需要各种工具来辅助日常测试,无论是桌面测试还是 web 测试、浏览器测试、回归测试、网络服务和 API 测试等等。

降低开发门槛

为解决企业信息化转型过程中开发供需失衡带来的问题,各大互联网厂商开始推出 SaaS 服务,为广大中小型企业提供屏蔽基础设施底层架构,仅需用户专注于自身业务开发的云服务平台。与此同时,各种以降低开发门槛,减少工作量的应用程序也迎来飞速发展,迅速涵盖着各行各业。

在国内,以百度、阿里云、腾讯云、华为云等头部厂商为代表的云服务供应商都推出了各自的云服务平台,为国内中小企业开发者提供 DevOps 开发工具套件和自动化云测试服务,帮助企业在信息化转型过程中拥抱 DevOps,以实现降本增效。在此基础之上,将“让人人都能开发软件”作为产品使命的飞算科技更进一步,推出了更易于初学者使用的 SoFlu 全自动软件工程平台。

SoFlu 全自动软件工程平台由全自动开发平台、全自动测试平台和全自动运维平台三大部分组成。其核心的自动化开发平台提供基于接口设计的可视化配置能力,通过组件可视化窗口界面以拖拽的形式开发接口。平台还提供大量现成的组件库,包括 SQL 组件、事务组件、上传/下载组件等企业业务常用组件。对于有个性化开发需求的企业来说,该平台还支持用户开发自定义组件,进一步提高开发效率。依靠平台提供的自动化、可视化开发能力,可以大大降低开发门槛,配置灵活,非资深的开发人员即可轻松上手。

飞算SoFlu 全自动测试平台则具备几大特性:一是测试生命周期管理。它提供测试用例管理、测试用例评审、测试计划跟踪和测试报告生成等测试生命周期管理相关功能。二是测试数据管理。全自动测试平台基于测试脚本与测试数据分离的思路,方便研发测试协同、方便自动化测试中的测试数据使用,支持 UI、接口等自动化工具中快速可重复地使用。三是精准回归测试。它在项目测试时,可以自动识别所有变动的接口,自动查找接口关联的所有测试用例,进行精准回归测试。

飞算云智总裁陈定玮表示,“我们先推出开发平台,再推出测试平台。只有先把开发动作规范化,后面的测试才真正有用。真正的核心点是开发。因此,在开发过程中发现问题和解决问题,把动作前置,比如在开发中埋入与运维相关的技术,像链路追踪、服务发现等,在开发时就介入,而非到运维环境再去发现和解决问题。”

诚然,“让人人都能开发软件”或许仍是一个遥不可及的目标,但正如陈定玮在 SoFlu 产品发布会当天所说:“这是一个非常‘宏伟’的长期目标。更为现实的是,只有不断地降低软件开发门槛,平台协助更多的从业者肩负过去可能无法完全胜任的工作,才能够大大提升整个行业的‘生产力’,这有助于中国信息产业在全球竞争中跑的更快一点。”

相关推荐

Spring Boot 4.2 刚 GA,4.0 就停维护:这轮升级别裸迁,AI 先替你踩一遍雷

Spring Boot 4.2 GA将于11月底发布,4.0开源支持将于12月31日终止。团队需在年底前完成升级或转入商业支持。升级关键在于更新依赖、迁移配置、替换废弃API,尤其需新增“盘点AI生成代码的API版本”项——因训练语料滞后,AI生成代码常含旧版API,易引发编译与运行时问题。建议先编译排查报错,再结合产物记录与Code Review定位混用点,形成清单以备后续升级。借助文档与模型流程对齐,确保新代码与工程版本一致。两笔账(依赖+AI代码)同步清,可大幅降低回归成本,实现平稳升级。

CalEx_Tech的博客 277

前后端两个仓库的痛,三年开发最懂:为什么 2026 年你需要一个 Workspace

说回开头那个"隐形工时"的话题。我算了这样一笔账:一个需求,前后端联调平均消耗 2 小时;一个月 10 个需求,就是 20 小时;一年就是 240 小时,几乎等于 6 个完整的工作周。而这些时间,既没有沉淀成代码,也没有沉淀成文档,全浪费在"两边的信息没对上"上。Workspace 多项目支持真正解决的,不是写代码的速度,是信息对齐的成本。它让 AI 编程工具从"单仓库的代码补全器"变成了"懂整个业务链路的协作者"——你给它一个窗口,它看到的是从前端页面到后端接口的完整链路。

CalEx_Tech的博客 459

线上排错实录:日志、堆栈、代码一起丢给 Kimi,定位快在哪

结论前置:线上排错慢,多数时候不是思路不清,而是信息散——异常堆栈在控制台,相关代码在工程里,上下游日志在别的服务。人肉排查就是在三个信息源之间来回切换,每切一次就丢一截刚建立的因果链。把日志片段、可疑类源码、启动配置一次性交给长上下文……

CalEx_Tech的博客 508

大模型选型不是玄学:手把手算清AI编程的Token成本账

成本核算搭起来两小时,之后每月复盘十分钟。它带给你的不只是省钱,更是"哪类任务交给哪档模型"的量化直觉。你的团队算过AI编程的账吗?有没有发现过反直觉的成本数据?评论区见。

CalEx_Tech的博客 849

从需求文档到接口设计:飞算JavaAI+Kimi驱动的Java后端全流程提效

上周三下午三点,产品把一份12页的PRD拍到我桌上:《营销优惠券发放功能》,下周一提测。放到去年,我的第一反应是先叹口气——吃透需求、建表、定接口、撸骨架、写联调文档,一切顺利也要三天。这次我把整条链路放在飞算JavaAI上跑了一遍,模型接的是Kimi-K3,周四下午骨架就给同组的兄弟过了一遍。这篇复盘把每个环节的耗时、token消耗、人工改动占比都记下来,给准备做同类尝试的同学一个可对照的基线。

CalEx_Tech的博客 467

Kimi 三款模型写代码该选谁?一篇文章全明白!

选Kimi写代码,三模型各有定位:K3广度强、长上下文优;K3.1-Pro执行力与可靠性跃升,幻觉率低,但输出冗长、耗时耗能;K3-低速为同一模型的调度降级版,仅延迟换取成本,无能力损失。关键不是倍率,而是输出token量×单价——K3.1-Pro虽贵,却在复杂任务中省去人工纠错成本。若追求效率与稳定,选Pro;若可容忍等待且重性价比,低速是唯一无损省钱方案;若只需基础编码,原版K3已足够。

CalEx_Tech的博客 648

前后端分离三年,我为什么把两个项目塞进同一个 Workspace?

本文探讨前后端分离项目中因代码割裂导致的开发效率低下问题,提出通过 IntelliJ IDEA 2025.2 及 Multi-Project Workspace 插件,将前后端项目纳入同一工作区,实现“一个指令、双端同步修改”。文章详解配置流程、实操效果与真实迭代对比,揭示其在减少上下文切换、避免返工、提升联调效率方面的显著价值,并区分多项目支持与多模块、Monorepo 的本质差异,为前后端独立部署、需频繁协同的团队提供高效协作新范式。

CalEx_Tech的博客 571

22 小时不睡觉把 GPU 内核推到 508 TFLOPS,AA 指数却只有 44:Step-5-Preview 的 0.5× 买的是续航不是智商,那 42% 便宜只够多试 1.74 轮

—前者对应 SRE 0.4%,后者虽然 CyberGym 84.7% 很高,但"越权 + 反序列化"这种需要业务语义判断的场景,它的强项用不上。

CalEx_Tech的博客 667

DeepSeek V4 四款模型写代码该选谁?算完 2.0×、1.0×、0.5× 这笔账,结论有点反常识

右边跟着两列数字——原价倍率与折后倍率。很多人凭直觉选「Pro」,因为 Pro 听起来更贵更强;也有人随手选最便宜的 Flash,觉得写代码都差不多。这两种选法都会亏钱,而且亏的方式不一样。;而。

CalEx_Tech的博客 1045

MiniMax-M3 折后只剩 0.15×,是整张模型表里最便宜的一格——可它在官方榜上 59%、在别人的终端 harness 上只有 1.01%,这一格到底该派什么活

既省钱,又避免长上下文里注意力稀释。

CalEx_Tech的博客 499

Qwen3.8-Max 0.5× 对 Flash 0.15×,倍率只差 3.33 倍,官方价差却是 15 倍——这张表在补贴旗舰、溢价轻量,多数人恰好选反了

Max 的"开源"是姿态,Flash-Next 的"开源"是可以落地的方案——125B/6B 激活这个体量,在合理量化下是几台机器能装下的量级。这是本系列所有模型里,自托管可行性最高的一档。

CalEx_Tech的博客 711

一个指令,前后端同步开发:刚提完需求,两端代码一起落地的真实体验

以前开发跨端需求是"等着别人/另一端的代码",现在变成了"验收两端一起生成的代码"。变化不是"从写代码变成不写代码",而是工作重心从"转译需求 + 对齐口径"转移到了"审核生成、把关边界、验回归"。后者是更接近工程本质的工作。如果你也是前后端分仓库、一个人扛需求、或者整天被联调折磨,建议按上篇文章的步骤把 Workspace 搭起来,拿一个真实的筛选类需求试一次。跑通之后你就会发现,以前最花时间的"联调对齐",变成了生成时就完成的事。

CalEx_Tech的博客 870

一篇文章说清楚,模型该如何选

飞算JavaAI 的模型选择框,这次被完整截了下来。17 行,5 个厂商,每一行都是「原价划掉 → 实收价」的格式,后面挂一个小小的角标。先看三个一眼能看出来的东西。四个 0.15×(GLM-5.3-Flash、MiMo-V2.6-Flash、MiniMax-M3、Qwen3.8-Flash),两个 0.2×(两个 DeepSeek Flash),保留率清一色落在 15%–20%。这不是巧合,是标准定价策略——轻量层不靠折扣区分,谁打折都一样深。

CalEx_Tech的博客 610

AGENTS.md 里塞一句话,AI 九成会照做:先查你仓库里这几个文件

安全公司ForeverSecurity披露,智能体因读取恶意指令文件(如AGENTS.md)导致高复现攻击风险,暴露了代码生成链路中“说明文件即入口”的安全隐患。攻击者可伪装合法提交,绕过审查,使智能体执行恶意操作。行业应对方向为前置防护:厂商推沙箱与政策钩子,团队则需构建自身控制面——通过扫描、单元测试验证及流程化验收,确保产物可运行、可追溯。关键在于将安全检查嵌入开发流程,实现“三步走”:文件进Review、改动跑用例、上线前扫漏洞。唯有双层护栏协同,才能真正封堵此类低门槛高风险攻击。

CalEx_Tech的博客 6

61%的企业开源账单流向Kimi、Llama只剩7%:中国模型赢下份额战,Java团队该跟着换吗

2026年企业AI报告显示,中国模型占企业开源支出89%,Kimi以61%份额领先,但榜单第一不等于Java场景最优。通用模型在代码补全、依赖管理等实战中存在颗粒度、上下文成本与安全边界三大落差。真正决定效率的是工具层:是否理解工程结构、能否智能控费、是否支持本地化部署。选型应聚焦“认不认得我的工程”“账单可不可控”“代码出不出域”三大问题,而非盲目追随份额。

CalEx_Tech的博客 71

代码生成不是终点:飞算JavaAI + Kimi 的“生成-验证”闭环实践

AI 生成代码最常见的翻车姿势,不是编译报错,而是“编译干净、自测全绿、一上预发就崩”。我用飞算JavaAI(飞算科技面向 Java 开发者的 IDE 插件)搭配 Kimi 系模型跑了几个月,被坑过也验证过,结论收敛成一句话:生成质量取……

CalEx_Tech的博客 376

一千多美元、两周时间,智能体偷走苹果签名证书和19万游戏凭证:AI干活的安全账,谁来记

智能体攻击成本降至千元级,4小时完成入侵,企业修复却需43天。一例攻击中,自主智能体两周内窃取苹果证书与19万游戏凭证,暴露凭据管理、代码路径与工具安全漏洞。对Java团队,四条防线亟需建立:凭据轮换、投毒文件审查(如AGENTS.MD)、代码本地化处理、全程操作审计。安全不再依赖技术高墙,而取决于响应速度与流程闭环。

CalEx_Tech的博客 556

Cursor 发布 Build Live Apps:AI 写完代码之后,到上线还有几步

本月AI编码工具竞争焦点从代码生成转向生成后链路承接。Cursor打通建库、登录、安全检查到发布的全流程,实现一键上线;Copilot与Anthropic强化本地沙箱与前置审查,提升安全性。对多仓库企业系统而言,关键在于前后端接口对齐——飞算JavaAI通过多项目工作区实现跨仓库同步修改,变更可见、提交独立,大幅减少沟通成本。工具选型应匹配项目形态:单仓库选全链路工具,多仓库则优先支持协同编辑与变更可视化的方案。试用小需求即可验证工具适配性,真正高效的是“改哪看哪”的透明化协作。

CalEx_Tech的博客 307

思考过程看得见、中断后一键续跑:当AI编程工具开始「晒思路」,Java开发者该怎么验收

飞算JavaAI发布新版本,新增智能会话思考内容展示、任务中断后“继续生成”按钮、容错优化及IDEA卡顿治理,配合Tokens福利中心与邀请有礼功能,推动AI编程从“黑盒执行”走向“透明协作”。通过“晒思路”,开发者可实时掌握智能体决策逻辑,实现任务可追溯、可干预、可续跑。尤其在Java场景中,深度理解代码结构与工程约束的思考内容,成为可信交付的关键。结合Cursor实时语音交互,两大工具共同指向同一趋势:下一阶段竞争核心是过程透明与可控性。真正可靠的AI助手,不在于快,而在于讲得清、错得起、停得下。

CalEx_Tech的博客 204

不用再手动开线程、主Agent自己拆任务派活:多Agent编排卷到「说目标」这一层,Java团队怎么接

Amp与Meta同步推出Spaces,标志着多Agent编排从“谁开更多线程”转向“谁替你管线程”。开发者不再手动调度,而是通过清晰描述目标,由主Agent自动拆解任务、协调并行线程,并以实时卡片反馈进展。对Java团队而言,关键在于:提供完整工程上下文、写清目标、确保过程可观测。工具迭代不停,但“懂工程”与“会说目标”才是核心竞争力。

CalEx_Tech的博客 420

AI估值一天缩水千亿、编码客户被报九成折扣:资本降温之后,Java团队的Token账怎么省

资本降温下,AI估值缩水千亿,企业开始严控Token开支。智能体时代三大隐性成本:上下文膨胀、重试开销与并发消耗,并提出四条省钱策略:智能路由降本69.4%、可视化消耗追踪、会话压缩防浪费、统筹福利额度。工具机制与使用习惯双管齐下,让每枚Token都产出价值,实现预算内效率翻倍。

CalEx_Tech的博客 174

ChatGPT封号潮之后:AI编程这笔账,还有一块在订阅费外面

产物落在仓库,账号那头就轻了。对话记录没了,需求为什么这么定,docs/ 里的文档写着;提示词调没了,接口约定在文件里,下游照读不误。新人接手,翻 docs/ 就能上手,交接不拄任何人的账号还活着。封号潮里最疼的是「说没就没」,落成文件的产物没有这个死穴:换台机器、换个账号,工程克隆下来,文档和代码还是配套的,接上就能继续干。复盘也省事:哪次改动为什么这么定,翻文件就有,不用去问当年的会话还在不在。第三问是验证谁兜底。生成的代码不直接进仓库。

CalEx_Tech的博客 120

Java 超过 C++ 重回第三:TIOBE 11 月榜,后端的热度回来了

11月TIOBE榜单显示,Java搜索热度回升至第三,超越C++,反映其在企业级后端的持续影响力。尽管热度不等于岗位或装机量,但Java生态成熟、需求稳定,支撑其长期竞争力。AI辅助开发虽提升编码效率,却加剧了对齐与文档的依赖。飞算JavaAI通过智能生成并沉淀需求、接口、库表等产物至docs/,实现流程留痕,提升协作效率与项目稳定性。真正决定项目成败的,不是语言排名,而是工程产出是否完整可追溯。

CalEx_Tech的博客 157

AI 编程工具怎么选?写给 Java 开发者的七款主流工具盘点

2026年AI编程工具分工明确,按形态可分为四类:AI原生IDE(如Cursor、TRAE)、插件型(Copilot、通义灵码、CodeBuddy)、终端智能体(ClaudeCode)与垂直工程化工具(如飞算JavaAI)。选工具关键看“交哪段活”:补全提速用插件,原型开发选原生IDE,批量任务用终端工具,而Java企业级工程从需求到落地全程管控,需依赖飞算JavaAI这类垂直工具。核心三问:认不认工程、产物落不落仓库、验证谁兜底。不盲目跟风,对号入座才是高效之法。

CalEx_Tech的博客 176

个人Claude Code账号连上国防部系统、Aoki木马专偷AI工具密钥:10月底四起事件接连曝光,你的代码和凭据到底去了哪

10月底四起事件暴露编程智能体权限失控危机:国防系统被个人账号外传、Copilot读取私钥目录、插件擅自上传提示词、Aoki木马窃取API密钥。根源在于智能体能力扩张远超权限管控。MIT呼吁实时监控替代事后审计。企业应立即盘点工具、最小化权限、治理凭据、管好提示词、部署实时叫停机制。飞算JavaAI提出本地化方案,代码全程不离域,从架构上杜绝数据泄露风险,是应对智能体安全挑战的确定性路径。

CalEx_Tech的博客 308

Stack Overflow 调查:AI 写的代码,熟悉领域 67% 敢用,陌生领域 56%

后端开发者跨领域到前端时,因缺乏验证手段而对AI生成代码信心不足。StackOverflow调查揭示:熟悉领域中67%愿用AI,陌生领域降至56%,核心在于“验证成本”——后端经验可快速判断代码质量,而前端则无此能力。关键解法是建立契约:通过预先定义的接口文件(如飞算JavaAI实现),让前后端以统一契约为尺,无需精通对方领域即可验证对错。这将“学完再做”变为“先对契约、边做边学”,降低跨域门槛。工具不解决所有问题,但能将信任从“个人经验”转向“可衡量的契约”,让56%的犹豫逐步回升。

CalEx_Tech的博客 413

万亿参数权重开放下载、评测榜六成换私有题、编码客户被报九成折扣:模型越出越多,Java团队到底该信谁

10月,Mistral开放万亿参数模型LeChonk,OpenAI降价抢用户,ArtificialAnalysis升级评测体系,模型供给空前充裕。面对“信不过榜单、信不过旗舰、信不过数据流”的三重挑战,Java团队需构建“可自测、可编排、可私有”的选型框架。飞算JavaAI聚焦本地化、智能路由与专有训练,以工程实效替代参数竞赛,真正实现“不追最大,只懂最深”。

CalEx_Tech的博客 187

AI 编程提效多少?METR 自评快 20%,秒表慢 19%

2025至2026年,METR两轮实验揭示AI提效难题:随机对照显示用AI反慢19%,但开发者自评提速20%;后续问卷更显矛盾——自评提效达2-3倍,但实际数据不可靠,因参与者藏任务、报酬降、多智能体干扰。关键问题在于:体感快源于生成即时,而验证、返工等“隐形耗时”无人记账。调查显示96%不信任AI代码,仅48%复核,改写率升39%。真正可衡量的是产物落地——如飞算JavaAI将需求、设计、测试等沉淀于Git仓库,形成可追溯的底稿。

CalEx_Tech的博客 310

TRAE宝把助理拆成两层、跨项目记忆告别重复「入职培训」:这道坎,Java工程的调用链过得去吗

字节TRAE宝上线“全局+项目”双层助理,解决开发者重复交代背景痛点。全局助理统筹跨项目记忆,项目助理自动拆解任务并行推进。但跨项目记忆难点在于“记什么粒度”——Java工程需记住调用链、规范与历史决策,仅靠对话记录不足。飞算JavaAI另辟蹊径,以代码语义索引为记忆载体,支持多项目协同、智能路由与目标驱动指令,真正实现“懂工程”的智能辅助。

CalEx_Tech的博客 325

Spring AI 2.1给工具调用装上「人工确认」、会话记忆支持分支隔离:企业Agent系上安全带,IDE这一侧该做什么

SpringAI 2.1.0-RC1引入Session会话记忆与Human-in-the-Loop机制,解决上下文截断与高危操作失控问题,实现多Agent分支隔离与可审计的决策链。与此同时,飞算JavaAI在IDE端通过中断条件、容错重试与Token可视化,补全生成过程的可控性与透明度。框架与工具层协同构建智能体安全闭环,企业级应用需兼顾“安全带”与“仪表盘”,方能从演示走向生产。

CalEx_Tech的博客 268
上一篇: 如何利用测试自动化,实现 DevOps?
下一篇: 2022年之前,你不得不了解的一些 DevOps 趋势
飞算JavaAI智能体
飞算JavaAI智能体 飞算官方账号 飞算官方账号
博客等级 码龄6年 2333粉丝 1744原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值