稀土掘金 稀土掘金
    • 首页
    • 沸点
    • 课程
    • 数据标注 HOT
    • AI Coding
    • 更多
      • 直播
      • 活动
      • APP
      • 插件
    • 直播
    • 活动
    • APP
    • 插件
      • 搜索历史 清空
        • 写文章
        • 发沸点
        • 写笔记
        • 写代码
        • 草稿箱
        创作灵感 查看更多
关注
综合
后端
前端
Android
iOS
人工智能
开发工具
代码人生
阅读
排行榜
综合
后端
排行榜
前端
Android
iOS
人工智能
开发工具
代码人生
阅读
  • 推荐
  • 最新
  • 图解 MongoDB 20|复制延迟与 catch up:Secondary 为什么跟不上
    上一篇讲了 oplog 是复制的载体,Secondary 靠拉取重放 oplog 追 Primary。但「追」这个动作不是实时的,Secondary 总会有一点点延迟。少量延迟正常,但持续的大延迟是问
    • 十三Tech
    • 6小时前
    • 23
    • 点赞
    后端 MongoDB Agent
  • 图解 MongoDB 19|Oplog:复制的真正载体,不是文档是操作
    上一篇讲了复制集的拓扑:一个 Primary 写、多个 Secondary 备。但留了个关键问题没回答:Secondary 到底是怎么「拿到」Primary 的数据的。是 Primary 把每个文档推
    • 十三Tech
    • 6小时前
    • 20
    • 1
    后端 MongoDB Agent
  • AI 自动化测试探索(二):Chrome-devtools MCP
    Chrome 官方推出的 chrome-devtools MCP,让 AI 可直接操作 Chrome 浏览器,支持网络分析、性能追踪、DOM 调试和自动化测试。
    • 三金得鑫
    • 6小时前
    • 51
    • 3
    AIGC 人工智能 E2E
    AI 自动化测试探索(二):Chrome-devtools MCP
  • Agent 场景下,谁才是真正好用的 Flash 模型
    模型圈一直都很热闹,每月都有各种新的模型出来。 最近一个月,国产大模型不断推出新模型,Step 3.7 Flash、MiniMax M3、GLM-5.2、Kimi K2.7 Code几乎都是前后脚发布
    • 猫猫头啊
    • 6小时前
    • 1.0k
    • 1
    AI编程 AIGC
  • AI工程师第四课 - 深度学习入门
    从 PyTorch 张量、自动求导到构建神经网络,再到 CNN 识别 MNIST 手写数字,最后介绍 Hugging Face 生态——用预训练模型替代从零训练。
    • hboot
    • 6小时前
    • 22
    • 3
    Python PyTorch 神经网络
  • 我把 Claude Code 搬到网页!自研高颜值 Web 交互工作台
    一 前言 哈喽,我是 alien , 在上一篇文章《求求你别再只用 Claude Code 写代码了!解锁一下它全能玩法?》我们介绍了 Claude Code 的一些其他场景的使用案例,今天我们来顺着
    • 我不是外星人
    • 6小时前
    • 80
    • 3
    AI编程 Claude 前端
    我把 Claude Code 搬到网页!自研高颜值 Web 交互工作台
  • 流式响应的三次进化:EventSource → ReadableStream → TransformStream
    大模型时代,前端要面对的一个绕不开的问题是:怎么把后端"逐字吐出来"的内容,实时地、不卡顿地呈现给用户。这篇文章按时间线梳理三套方案——EventSource、fetch + ReadableStre
    • uccs
    • 6小时前
    • 36
    • 点赞
    AI编程 OpenAI Claude
    流式响应的三次进化:EventSource → ReadableStream → TransformStream
  • 我用 QClaw 做了个 Web3 陪学助手,专治 Java 程序员的“概念劝退”
    最近我一直在想一个问题:如果一个 Java 后端开发想学习 Web3,到底应该从哪里开始? 如果直接去搜 Web3 入门,大概率会看到一堆陌生词,比如钱包、地址、合约、链上、交易、Gas、Tok
    • 努力的小雨
    • 7小时前
    • 25
    • 1
    后端
  • Rust图像处理第6节- 均值模糊 & 中值模糊:3×3 邻域的两种经典玩法
    均值模糊 & 中值模糊:3×3 邻域的两种经典玩法 📌 写在前面 前 5 篇都是单像素操作——每个像素独立算,互不干扰。 从这一篇开始,进入邻域操作——每个像素要参考周围 9 个邻居。第一个登场的是"
    • 花褪残红青杏小
    • 7小时前
    • 39
    • 点赞
    Rust WebAssembly 图形学
    Rust图像处理第6节- 均值模糊 & 中值模糊:3×3 邻域的两种经典玩法
  • Workflow 系列(02):设计范式——四层架构、三种 Context 传递模式与确认门设计
    从脚本到工程 一个工作流的早期形态往往是单一文件:一个 Markdown 描述全部逻辑,所有配置硬编码其中。这在小规模时能用,随着工作流增长会出现三个问题
    • 冬奇Lab
    • 8小时前
    • 37
    • 点赞
    人工智能 工作流引擎 Agent
    Workflow 系列(02):设计范式——四层架构、三种 Context 传递模式与确认门设计
  • Harness即产品
    近日,AI行业关于Harness的探讨颇多,行业普遍认为:现在是通过Harness来做大模型创新应用的好时机,但是Harness和以往的应用开发范式有较大不同,需要用一些不同的方法,才能做出好的产品。
    • 有道AI情报局
    • 8小时前
    • 42
    • 1
    Agent 人工智能
    Harness即产品
  • 每日一个开源项目(第145篇):Trellis - 把项目记忆、规范和任务上下文持久化进代码仓库
    Trellis 是一个 AI 编程 Agent Harness 框架,把项目规范、任务上下文和会话记忆直接存进仓库,让任何 AI 编程工具都能按照你的工程标准工作
    • 冬奇Lab
    • 8小时前
    • 44
    • 点赞
    人工智能 开源 资讯
    每日一个开源项目(第145篇):Trellis - 把项目记忆、规范和任务上下文持久化进代码仓库
  • 机器人 / 强化学习】HIL-SERL:人类在环驱动的具身智能进化框架
    【机器人 / 强化学习】HIL-SERL:人类在环驱动的具身智能进化框架 0x00 概要 0x01 真机 RL 的"最后一公里" 1.1 为什么需要人类在环? 1.2 HIL-SERL 的解决方案:四
    • 罗西的思考
    • 9小时前
    • 30
    • 点赞
    算法 人工智能 机器学习
  • Docker 学习笔记(一):为什么需要镜像、容器和仓库?
    Docker 学习笔记(一):为什么需要镜像、容器和仓库? 我以前对 Docker 的理解很简单: 看完 Docker 入门视频之后,我发现这个理解不算错,但太粗糙了。 Docker 真正解决的问题不
    • lcy453
    • 10小时前
    • 46
    • 1
    前端
    Docker 学习笔记(一):为什么需要镜像、容器和仓库?
  • Codex Skills 怎么选?我常用的几个推荐给你
    Codex 大家应该都用上了吧。 用得稍微多一点的人,估计也多少装过几个 Skills。 今天这篇内容,我主要想分享 Codex 上有哪些值得一用的 Skill 和 Plugin...
    • 宅小年
    • 10小时前
    • 51
    • 点赞
    OpenAI
    Codex Skills 怎么选?我常用的几个推荐给你
  • 别再对着 TypeScript 报错发呆了:我把 10 个最常见的红色波浪线翻译成了人话
    别再对着 TypeScript 红色波浪线发呆了。整理了前端项目中最常见的 10 个 TS 报错,不只告诉你怎么改,还解释为什么 TypeScript 要这样报错。理解了原因,以后再遇到就不慌了。
    • kyriewen
    • 10小时前
    • 45
    • 点赞
    前端 JavaScript TypeScript
    别再对着 TypeScript 报错发呆了:我把 10 个最常见的红色波浪线翻译成了人话
  • SpringBoot自动配置的坑,我的API突然就404了
    SpringBoot自动配置的坑,我的API突然就404了** -- 引言 SpringBoot凭借其“约定优于配置”的理念和强大的自动配置能力,极大地简化了Java应用的开发流程。然而,正是这种
    • 阿橙的百宝箱
    • 10小时前
    • 31
    • 点赞
    后端 前端 人工智能
  • 从零到上线:用 EdgeOne Makers + CodeBuddy 搭一个「对账核对员」AI Agent
    基于 EdgeOne Makers 从模板搭建「对账核对员」Agent:上传订单、收款、平台账单,AI 自动逐条核对,揪出金额不符、重复收款、单边缺漏等差异并生成报告。
    • 笃行_其道
    • 11小时前
    • 43
    • 点赞
    人工智能
    从零到上线:用 EdgeOne Makers + CodeBuddy 搭一个「对账核对员」AI Agent
  • 从 0 实现一个 Tiny JavaScript VM:项目架构拆解
    用 C++ 从 0 实现一个 Tiny JavaScript VM。本文介绍该项目主要架构以及路线。
    • free35
    • 11小时前
    • 157
    • 1
    JavaScript
    从 0 实现一个 Tiny JavaScript VM:项目架构拆解
  • 为什么说 MCP 是 2026 年开发者必须掌握的黄金协议?
    AI 编程从「只说不做」到「代劳干活」的分水岭 在 2024 年之前,多数开发者与 AI 的协作停留在“复制粘贴”阶段。拿到 AI 生成的代码片段后,需要手动粘贴到编辑器,再切换到终端去运行测试
    • ServBay
    • 11小时前
    • 51
    • 点赞
    后端 MCP
  • 晚上好!
    点亮在社区的每一天

    推荐话题 换一换

    #绩效季渡劫现场#

    57k

    #第一份工资花哪了#
    #第一份工资花哪了#

    221k

    #大厂被裁程序员,到底裁的是谁?#
    #大厂被裁程序员,到底裁的是谁?#

    335k

    #每日快讯#

    10.7m

    #每日精选文章#

    8.0m

    #日新计划#

    11.9m

    #每天一个知识点#

    57.9m

    #沸点周刊#

    2.2m

    #五一计划抢先晒#

    437k

    #国产龙虾谁能打过OpenClaw#
    #国产龙虾谁能打过OpenClaw#

    208k

    查看更多
    • 用户协议
    • 营业执照
    • 隐私政策
    • 关于我们
    • 使用指南
    • 友情链接
    • 更多文章
    • 举报邮箱: feedback@xitu.io
    • 座机电话: 010-83434395
    • 京ICP备:18012699号-3
    • 京ICP证:京B2-20191272
    • police 京公网安备11010802026719号
    • ©2026 稀土掘金