青蛙博客

本文对 Linux 环境下常用的三大文本编辑器 Vim、Nano 和 Emacs 进行了全面对比，从功能、学习曲线、资源占用等维度分析其特点，并针对不同嵌入式开发场景给出了具体推荐，帮助开发者根据实际需求选择合适的编辑器，以提升开发效率。

本文深入剖析 Cursor 的规则系统，结合嵌入式 C 项目需求，展示如何创建、组织和应用规则以标准化代码风格、优化开发流程，同时提升代码质量，并为 AI 代理提供清晰上下文指导，助力团队高效协作与项目顺利推进。

本指南全面介绍了 Cursor 编辑器中的 Notepad 功能，涵盖其用途、多种访问方式、适用场景以及与其它功能的整合技巧等内容，助力用户高效利用该功能提升工作流程效率。

WSL中make编译速度慢的优化方法 避免使用/mnt挂载目录，将项目放在WSL原生Linux文件系统中 关闭杀毒软件扫描或添加排除目录 升级到WSL2（性能优于WSL1） 调整资源配置，通过.wslconfig分配更多CPU和内存 启用并行编译：make -j$(nproc) 保持系统更新，升级WSL和Ubuntu软件包 主要瓶颈通常是NTFS文件系统性能，优先将项目移至WSL原生目录可显著提升速度。

本文详细分析了使用 uv run 执行脚本时出现 "ModuleNotFoundError: No module named 'anthropic'" 的原因，并提供了多种解决方案。问题主要源于 uv 工具的环境隔离机制，导致全局安装的包无法被 uv 运行环境识别。通过在 uv 虚拟环境中安装依赖、使用全局安装参数、检查路径配置等方法，可以有效解决该问题，确保脚本正常运行。

本文详细剖析了 n8n 与 Dify 这两款低代码 / 无代码工具在使用场景上的异同。从相同点入手，阐述二者在低代码 / 无代码开发、跨系统集成能力以及开源与私有化部署方面的共通之处。随后深入挖掘二者于核心定位、典型场景、技术架构、数据处理及用户群体等维度的差异。并依据这些差异给出场景选择建议，同时探讨二者整合的可行性与优势，最后对典型用户特征进行总结，以助力不同用户群体精准挑选契合自身的工具。

本文深入剖析了UV这一新兴的Python环境管理工具，从安装配置到环境、依赖、项目及Python版本管理等核心功能进行全面阐述，并对比传统工具（如Conda、Poetry）的优劣势。UV凭借Rust底层架构实现极速依赖解析与轻量级虚拟环境管理，适合纯Python项目及高频依赖变更场景。文章还展望了UV与Conda未来发展趋势，为开发者提供选型参考，助力高效Python开发环境构建。