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RSS订阅原创 选择gpt-5还是claude-4-sonnect
本文对比了Cursor中GPT-5和Claude-4-Sonnect两款AI编程模型的性能表现。测试涉及前端开发、代码解释、响应速度、后端编程及复杂任务处理等多个维度。结果显示：在前端开发中，GPT-5更准确理解设计需求；代码解释能力两者相当；Claude响应更快；后端开发各有优势；GPT-5在复杂任务处理上表现更优。建议根据具体需求选择：常规问题用Auto模式，复杂任务优先GPT-5，效果不佳再尝试Claude。作者指出两者都是顶尖模型，实际使用中差异不大，可结合免费政策灵活选择。
2025-08-13 18:10:15
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原创 Cursor让我进化还是驯化了？
摘要：一位15年经验的全栈程序员分享了深度使用AI编程工具Cursor的体验。起初，Cursor显著提升了前端开发效率，甚至能实现80%的设计稿还原度。但随着依赖加深，作者发现自己逐渐丧失手动编码能力，陷入"无AI不敢编程"的困境。这种技术依赖带来效率提升的同时，也引发了职业价值焦虑。最终作者认识到，AI时代程序员的价值已从"写代码"转向"设计代码"，强调认知高度和商业思维才是新壁垒。文章指出，工具在变，但解决问题的核心能力永不过时，呼吁积极拥抱A
2025-08-11 20:15:05
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原创 AI时代人人都要懂的概念-深度学习
本文系统介绍了深度学习的基本概念和实现流程。首先阐述了深度学习的核心是构建多层神经网络，通过迭代更新参数实现学习。详细讲解了神经网络的结构（输入层、隐藏层、输出层）及其工作原理，重点分析了前向传播、反向传播、梯度下降等关键机制。文章还介绍了损失函数、优化器、激活函数等核心组件的作用，并对比了PyTorch框架中的相关概念实现。最后通过MNIST手写数字识别的完整代码示例，展示了深度学习模型从数据准备、模型定义、训练到测试的全过程。全文旨在帮助读者建立对深度学习原理和实现方法的系统性认识。
2025-08-11 20:13:43
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原创 无套路领取《AI应用开发专栏》
在忙着写《AI应用开发入门》专栏，专栏已整理放到了github上，有兴趣的小伙伴可以移步github阅读，地址见文末。
2024-10-31 22:55:56
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原创 Spring事务的1道面试题
每次聊起Spring事务，好像很熟悉，又好像很陌生。本篇通过一道面试题和一些实践，来拆解几个Spring事务的常见坑点。
2024-10-10 13:51:49
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原创 秒杀系统的原则和注意项
做秒杀方案亦是如此，秒杀活动经常会引发高并发、系统宕机和库存超卖的棘手问题，作为开发者，我们该如何在保证系统稳定性的同时，防止业务风险呢？
2024-10-08 11:26:11
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原创 反问面试官：如何实现集群内选主
这个示例展示了多个节点通过投票选举一个新的主节点的过程。Netty 用于节点间的通信，而每个节点则负责发起和响应选举消息。
2024-09-27 18:07:21
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原创 反问面试官3个ThreadLocal的问题
接下来，我想先说说ThreadLocal的用法和使用场景，然后反问面试官3个关于ThreadLocal的话题。
2024-09-23 09:27:15
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原创 Dubbo框架的1个核心设计点
Java领域要说让我最服气的RPC框架当属Dubbo，原因有许多，但是最吸引我的还是它把远程调用这个事情设计得很有艺术。
2024-09-14 08:27:42
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原创 几步轻松定制私人AI助手
这两年大模型的发展持续火热，以至于许多资本和学者认为AI出现了泡沫，根本原因还是因为大模型目前还没有出现能够结合行业切实落地的应用。我才不关注泡沫不泡沫呢，我只关注大模型能给我带来哪些帮助即可。大模型离用户最近的助力方式就是AI智能体。
2024-09-09 08:40:33
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原创 程序员：全栈的痛你不知道
我这里说的全栈，不只是IT技术栈，还有更多的是产品运营思维。任何时候全栈人都应该用解决问题、推动事情往前发展的思维去做事。
2024-08-25 07:32:57
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原创 如何诱导AI犯罪-提示词注入
我们用到的大模型基本把政治类信息、犯罪相关信息都已屏蔽。但是，黑客依旧可以使用提示词诱导和提示词注入的方式对大模型进行攻击。
2024-08-19 07:52:02
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原创 你要了解的2种AI思维链
我们使用的AI助手，一般是经过了预训练和微调这2个步骤，尽管训练出的模型能回答许多通用类问题，但是在遇到复杂问题时还是束手无策。
2024-08-15 13:56:28
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原创 你觉得大模型时代该出现什么？
大模型的概念都火了两年了，之前各种媒体吹嘘大模型的出现是类似“蒸汽机时代”、“iPhone时刻”等等。那为什么我们期待的结果都没出现呢？咱们先一起回顾下历史。
2024-08-10 08:01:59
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原创 AI编程助手那些事儿
最近跟身边的程序员老杆子讨论需求时，惊奇的发现，他居然没使用AI编程助手。一时间有2个想法从大脑闪过，然后心里还带了一丝轻蔑。
2024-08-06 07:59:38
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原创 LangChain的LCEL和Runnable你搞懂了吗
LangChain的LCEL估计行业内的朋友都听过，但是LCEL里的RunnablePassthrough、RunnableParallel、RunnableBranch、RunnableLambda又是什么意思？什么场景下用？
2024-08-01 20:02:29
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原创 OpenAI深夜丢炸弹硬杠谷歌搜索
这几年科技变革太快，AI更是飞速发展，作为一名IT老兵，使用过的搜索引擎也是一换再换。这不，刚消停了一段时间的OpenAI又丢出一个炸弹SearchGPT，直接跟谷歌掀桌子了。
2024-07-27 10:29:49
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原创 AI知识库这事儿FastGPT是专业的
在搭建AI知识库这事儿上，有不少成熟的框架，我推荐使用FastGPT。这篇文章笔者就使用过的两款平台做个比较，FastGPT和百度千帆平台。
2024-07-24 17:25:21
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原创 AI时代你应聚焦的领域在哪里
随着AI的飞速发展，把我们带到了一个全新的时代。每个人都应该积极拥抱AI，让AI给我们提效。那不同的人群应该聚焦在哪里呢？
2024-07-22 07:34:54
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原创 AI时代你一定要知道的Agent概念
这两年，随着人工智能（AI）和计算能力的发展，AI应用的落地速度大大加快。以ChatGPT为代表的AI应用迅速火遍全球，成为打工人的常用工具。紧接着，多模态、AI Agent等各种高大尚的名词也逐渐进入大众视野，吸引了大量关注。那么，到底什么是AI Agent？下文半支烟将带你详细了解这个概念。
2024-07-18 07:41:47
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原创 拆解LangChain的大模型记忆方案
之前我们聊过如何使用LangChain给LLM（大模型）装上记忆，里面提到对话链ConversationChain和MessagesPlaceholder，可以简化安装记忆的流程。下文来拆解基于LangChain的大模型记忆方案。
2024-07-09 10:21:14
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转载 AI开发者构建RESTful：从 Flask 转换到 FastAPI
退一步讲，Django 和 Flask 是两个最流行的基于 Python 的网络框架（FastAPI 是第三大流行框架）。不过它们（Django 和 Flask）的理念非常不同。Flask 比 Django 的优势在于 Flask 是一个微框架。程序结构由程序员自己决定，不强制执行。开发者可以在他们认为合适的时候添加第三方扩展来改进他们的代码。也就是说，通常情况下，随着代码库的增长，需要一些几乎所有网络应用都需要的通用功能。这些功能与框架的紧密结合，使得终端开发者需要自己创建和维护的代码大大减少。
2024-07-06 21:01:43
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原创 程序员想独立赚钱的几个注意点
1、始终保持好奇心，喜欢折腾新鲜事物，并且能够很快付诸于行动，有想法立马行动起来，赶紧把东西搞出来，然后推出去。9、不要迷恋自己的产品，如果做出来的东西有人愿意买走，那就果断出手，可以拿到一笔钱之后继续做其他想做的事情。13、如果想脱离打工人，想自己独立赚钱，那就是条不确定的路，要敢于面对不确定性。4、要务实，哪怕是些小的事情，哪怕是别人看不上的东西，只要能赚钱就要敢于去做。10、做运营就离不开做社群运营，引导用户进群，盘活用户，促进成交。6、除了懂产品之外，还要学会做运营，搞流量，做好SEO推广。
2024-07-02 10:20:56
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原创 你要的AI Agent工具都在这里
只有让LLM（大模型）学会使用工具，才能做出一系列实用的AI Agent，才能发挥出LLM真正的实力。本篇，我们让AI Agent使用更多的工具，比如：外部搜索、分析CSV、文生图、执行代码等。
2024-06-29 07:58:30
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原创 LangChain和Hub的前世今生
作为LLM（大模型）开发框架的宠儿，LangChain在短短几年内迅速崛起，成为开发者们不可或缺的工具。本文将带你探讨LangChain和LangChainHub的发展历程。
2024-06-26 08:54:47
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原创 LangChain转换链：让数据处理更精准
在开发AI Agent（智能体）时，我们经常需要对输入数据进行预处理，这样可以更好地利用LLM。LangChain提供了一个强大的工具——转换链（TransformChain），它可以帮我们轻松实现这一任务。
2024-06-23 17:37:27
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原创 5分钟了解LangChain的路由链
路由链（RouterChain）是由LLM根据输入的Prompt去选择具体的某个链。路由链中一般会存在多个Prompt，Prompt结合LLM决定下一步选择哪个链。
2024-06-21 09:36:03
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原创 LangChain结合LLM做私有化文档搜索
我们知道LLM（大语言模型）的底模是基于已经过期的公开数据训练出来的，对于新的知识或者私有化的数据LLM一般无法作答，此时LLM会出现“幻觉”。针对“幻觉”问题，一般的解决方案是采用RAG做检索增强。
2024-06-18 08:23:37
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原创 5分钟理透LangChain的Chain
LangChain几乎是LLM应用开发的第一选择，它的野心也比较大，它致力于将自己打造成LLM应用开发的最大社区。而LangChain最核心的部分非 Chain 莫属。
2024-06-16 19:26:36
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原创 LangChain让LLM带上记忆
最近两年，我们见识了“百模大战”，领略到了大型语言模型（LLM）的风采，但它们也存在一个显著的缺陷：没有记忆。在对话中，无法记住上下文的 LLM 常常会让用户感到困扰。本文探讨如何利用 LangChain，快速为 LLM 添加记忆能力，提升对话体验。LangChain 是 LLM 应用开发领域的最大社区和最重要的框架。
2024-06-12 09:01:36
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原创 基于ReAct机制的AI Agent
当前，在各个大厂纷纷卷LLM的情况下，各自都借助自己的LLM推出了自己的AI Agent，比如字节的Coze，百度的千帆等，还有开源的Dify。你是否想知道其中的原理？是否想过自己如何实现一套AI Agent？当然，借助LangChain就可以。
2024-06-04 10:46:39
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原创 从大龄程序员现状聊聊出路
朋友们好，我是程序员半支烟。最近和一些IT行业的朋友聊了聊他们的近况，感触颇多。借此机会写篇文章总结一下，希望能给你一些启发。
2024-05-31 10:01:21
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翻译 Dify vs Langchain：AI应用开发的全面分析
另一方面，Langchain通过其Langserve功能提供了一个独特的方法，使开发者能够在本地部署AI应用，确保对部署环境有更大的控制，并加强安全措施。Dify凭借其强大的功能和用户友好的界面，能够满足广泛的开发需求。对于那些寻找更直接的模型集成方法或特定的基于提示的IDE需求的开发者来说，Langchain的专注功能可能是理想选择。总结来说，Dify在架构创新和灵活性方面表现出色，提供了广泛的交互点以增强集成，而Langchain则通过其开发库和集中的模型集成解决方案采取了更简化的方法。
2024-05-29 23:02:08
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原创 5分钟明白LangChain 的输出解析器和链
本文介绍 LangChain 的输出解析器OutputParser的使用，和基于LangChain的LCEL构建链。
2024-05-27 08:51:49
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原创 基于LangChain的Prompt模板
在上一篇《Prompt提示词助力AI写作》里已经聊过Prompt提示词的概念，提示词的主要作用是为了更好的与AI对话，帮助引导AI产生更精确、更相关的文本。所以要尽可能的给AI讲清楚任务、背景、任务等核心要素。**那Prompt提示词模板是啥呢？**Prompt提示词模板是在LangChain中使用，LangChain 中通过提示模板来构建最终的 Prompt。提示模板是 LangChain 的核心功能之一。
2024-05-22 11:56:04
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