Dc253061007的博客

大家好，这里是！大家总说模型会。很多开发者遇到过这种情况：新模型明明更强，但接入后效果不升反降，甚至用户还嫌弃。比如当 Cursor 第一次接入 GPT-5 时，网上一度骂声一片，直到官方和 OpenAI 一起做了 Prompt 调优，体验才逐渐反转。结论很简单：👉 模型升级时，，必然卡壳。下面从三个角度聊聊，为什么 Prompt 不能一招鲜吃遍天。

在软件工程里，「成熟度模型」并不新鲜。从零散尝试到深度融入工作流，AI 的应用会经历怎样的阶段。持续 AI 成熟度模型正是这样一个框架，它把开发者的 AI 使用分为 3 个层次，每个层次都有优势，也有局限。

大家好，这里是！点击上方关注，添加“”，一起学习大厂前沿架构！关注、发送C1即可获取JetBrains全家桶激活工具和码！近年来，大语言模型一波接一波，而 Qwen 团队最新推出的模型无疑再次刷新了人们的认知。它不仅规模庞大，更在实用性和多领域适配上展现出惊人的能力。下面，小D就带大家快速了解下这款“巨兽”模型。

学习模式」并非一无是处。对于自学者、追求效率的知识搬运、记忆类任务，它或许是一种不错的工具。但如果我们指望它替代课堂，替代老师，甚至成为下一代学生的思维训练器，那就过于乐观了。真正有意义的学习，从来不是在“你太棒了”的氛围中产生的，而是在“你可以做得更好”的反思与挑战中逐渐形成。AI 的未来在教育领域仍然值得期待，但前提是它不再只是个“会夸人”的机器人。

将 AI 融入工作流，并不是要你彻底“改造人生”，而是在不知不觉中减少重复劳动、释放大脑带宽。每天节省一小时，一周就多出一天的时间，去做真正重要的事。你已经开始用 AI 提升效率了吗？有哪些工具真正帮你节省了时间，欢迎留言一起讨论！“AI 不是让你偷懒，而是让你聪明地偷懒。” —— 架构资源栈·小D喜欢就奖励一个“👍”和“在看”呗~

ccr code这两种方式都能让 Claude Code + Qwen3-Coder 成为你的 AI 编程最强组合！Qwen3-Coder 是目前国内开源阵营最有野心的代码模型，具备超长上下文、Agent能⼒、强化学习调优等多项前沿技术。它不是替代开发者，而是为你提供一位 7x24 不喊累的AI 编程助手！如果你也期待一个能真正帮你“搬砖写码”、查 bug 修复、优化逻辑的 AI 合作者，不妨马上体验 Qwen3-Coder 带来的革命性变化。

🧩 全流程控制：无需依赖云端，数据安全可控🔧 可定制性强：可与 OpenHands、Gradio 等工具深度集成📊 实测表现卓越：在真实开发场景中具备实用性与可靠性🧙 开发者友好：理解多语言、支持自动工具调用、适配大代码上下文现在，你已经成功将 Devstral Small 1.1 部署在本地 GPU 环境中！欢迎探索更多高级用法，将其集成到代码审查、PR 生成、Refactor 自动化等开发流程中。

这场从 Claude 到 o3 的转变，不只是模型性能的提升，更是一种开发范式的进化。从“AI 帮你写烂代码赶 Demo”，变成“多个智能代理协作优化维护性良好的产品代码”。用 Thomas Ptacek 的话说：“即使是最依赖 Claude 的开发者，也仍然保有审美、判断和方向感。AI 清理繁琐，腾出时间专注真正重要的事。AI 编程助手的价值，不在于“取代开发者”，而在于“让开发者更专注于系统设计和用户价值”。这就是他那 $1000 花得值的原因——真正的生产力提升，远超那张账单本身。

大家好，这里是！点击上方关注，添加“”，一起学习大厂前沿架构！关注、发送C1即可获取JetBrains全家桶激活工具和码！随着 AI 技术的飞速发展，从生成代码、设计海报，到自动应答客户问题，人工智能正悄然重塑我们的工作方式。一句“AI 会不会取代我的工作？”成为职场人的焦虑共鸣。今天，我们就来系统分析：谁最有可能被 AI 替代？哪些岗位正在崛起？刚入行的你，又该如何借势进阶？

Anthropic 提出的电路追踪（Circuit Tracing）技术，目标是揭示 LLM 在生成每个 token 时“推理路径”中哪些特征参与了决策过程，以及它们之间是如何相互作用的。模型“改造”：将原始神经元表示替换为稀疏激活的“特征节点”（transcoder features），类似于语义概念单位构建“归因图”（Attribution Graph）：剔除无影响特征，仅保留对某输出有贡献的路径可视化输出：展示 token 决策前后，各层中概念特征的相互影响关系。

转型认知人类角色AI 可生成代码人类需判断其合理性与风险自动化能减少重复劳动人类仍需负责系统整体行为解释与责任归属LLM 无意识熟练人类提供可解释与教学能力所有抽象都会泄漏人类需维持跨层认知弹性系统故障源于假设人类需能建模、预演、改进系统如何让团队在 AI 浪潮下保持成长？如何提升对复杂系统的建模与掌控能力？如何构建“人机共创”而非“盲目代写”的开发体系？那么这场演讲带来的启发值得深思、复盘与转化实践。

生成式 AI 工具的强大不容置疑。但正因为它越来越“像对的”，越要保持工程警觉。每一个“看起来不错”的代码块，都可能是一次学习机会的消失、一次隐性 bug 的种子、一次架构未来不可维护的根源。快，并不值得赞美。在需要慢的时候敢于慢下来，才是真正成熟的工程判断力。📌 如果你在使用 Copilot、ChatGPT、CodeWhisperer 等工具时也曾体会过“似是而非”、“看不出问题但不安心”的体验，不妨将本文分享给团队同事，共建「AI 编程协作健康指南」。

生成式AI可能会改变开发行业，但它绝不是免检外包机器。它需要极强的责任意识与技术理解力来配合使用，而不是盲目相信自动化带来的“轻松感”。Miguel 的选择，是出于对软件质量的坚持，也代表了一部分工程师的职业态度：“我可以不用AI写代码，但我不能不对代码负责。📣 如果你也曾思考过：为什么明明有AI工具，自己还是习惯手写每一个函数？这篇文章，也许会引起你的共鸣。转自：https://mp.weixin.qq.com/s/ZhWaVJ8MpwdwnS0VK_PzZw。

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云计算的世界广阔无垠，AI 的发展也势不可挡。但真正的价值，往往来源于用技术解决一个具体的个人问题。在这里成长，在这里突破。从这个小项目开始，或许就是你技术进阶的新起点。转自：https://mp.weixin.qq.com/s/oWTv2Ela_iEFtAP4mhmRww。

相信很多开发者或多或少的都听到或者说过一个话题：JetBrains强还是VS Code强？那如果我拿出这个插件你当如何应对？随着AI在开发工具中的深度融合，“智能编程”正逐渐从科幻走向日常。近日，JetBrains 推出了公测版，微软也在 2025 年 5 月 19 日宣布将其 Copilot Chat 扩展开源，融入 VS Code 核心🎉。本文将带你全面了解这两款 AI 编辑器的来龙去脉、安装配置、核心功能，并给出选型建议。

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