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  • 程序员 1v1 访谈系列第八期:大龄女程序员的困境
    大家好,我是双越。我最近正在搞一个《程序员 1v1 访谈系列》即和我 1v1 微信语音或文字聊天,分享你的状态和困惑,我给出建议。以下是第 8 位沟通者的主要内容,分享出来供大家参考。
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    AI编程 Agent 全栈
  • 程序员 1v1 访谈系列第九期:要不要晋升管理层?
    大家好,我是双越。我最近正在搞一个《程序员 1v1 访谈系列》即和我 1v1 微信语音或文字聊天,分享你的状态和困惑,我给出建议。以下是第 9 位沟通者的主要内容,分享出来供大家参考。
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    全栈 AI编程 Agent
  • 程序员 1v1 访谈系列第七期:失业半年所想到的
    大家好,我是双越。我最近正在搞一个《程序员 1v1 访谈系列》即和我 1v1 微信语音或文字聊天,分享你的状态和困惑,我给出建议。以下是第 7 位沟通者的主要内容,分享出来供大家参考。
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    全栈 Agent AI编程
  • 程序员 1v1 访谈系列第六期:国企也降薪裁员
    大家好,我是双越。我最近正在搞一个《程序员 1v1 访谈系列》即和我 1v1 微信语音或文字聊天,分享你的状态和困惑,我给出建议。以下是第 6 位沟通者的主要内容,分享出来供大家参考。
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    全栈 Agent AI编程
  • 程序员 1v1 访谈系列第一期:转行也不会等到失业以后
    大家好,我是双越。我最近正在搞一个《程序员 1v1 访谈系列》即和我 1v1 微信语音或文字聊天,分享你的状态和困惑,我给出建议。以下是第 1 位沟通者的主要内容,分享出来供大家参考。
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    程序员 全栈 Agent
  • 程序员 1v1 访谈系列第五期:裁掉正岗,招外包
    大家好,我是双越。我最近正在搞一个《程序员 1v1 访谈系列》即和我 1v1 微信语音或文字聊天,分享你的状态和困惑,我给出建议。以下是第 5 位沟通者的主要内容,分享出来供大家参考。
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    全栈 AI编程 Agent
  • 程序员 1v1 访谈系列第四期:全栈比 Agent 重要
    大家好,我是双越。我最近正在搞一个《程序员 1v1 访谈系列》即和我 1v1 微信语音或文字聊天,分享你的状态和困惑,我给出建议。以下是第 4 位沟通者的主要内容,分享出来供大家参考。
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    AI编程 Agent 全栈
  • 程序员即将隐退,建造者持续闪耀
    AI 正在接管写代码这一环,却没有接管产品取舍、架构判断和交付责任。本文聊聊程序员如何从 coding 迁移到建造软件,以及 AI 时代真正稀缺的品味、判断与责任。
    • minorcell
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    Agent 面试 求职
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  • LangChain 的实时输出处理: stream_events 和 Streaming
    LangChain Agent 底层是基于 LangGraph 构建的,因此继承了强大的流式处理能力;而对于绝大多数应用和前端开发场景,官方推荐直接使用基于 stream_events
    • 一千柯橘
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    LangChain Python Agent
  • 2026年,程序员面临的转型之路
    2026年,程序员面临的转型之路 。编码方式已经改变 ChatGPT刚推出时,大家还在质疑"AI到底行不行",现在不会质疑了。前端页面、后端接口、测试脚本、SQL、运维脚本、文档整理,AI又快又好。
    • 刀法如飞
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    程序员 AI编程 Agent
  • GitHub 17万星的"懒人规则",我花2毛钱让 AI 带/不带它各写了一遍
    用 deepseek-flash 实测 17 万星的 ponytail 规则:3 个任务行数砍了一半多、token 省 65%,真正的变化在行为——自作主张消失、每个改动多了自检、安全校验没打折。
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    AI编程 Claude Agent
  • Neo4j:图数据库入门:节点、关系、标
    从一个"查不到"说起 先看一个真实的翻车。我建了一张奶茶知识图谱,里面有这样一条事实: 然后用户问: Cypher 是这么写的: 结果返回 空数组。 不是语法错了,也不是数据缺失。而是——库里根本没有
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  • Agentic RAG(下):ES + Milvus 多路召回,再用 Rerank 去噪
    从中文分词与查询扩展开始,实现 ES/Milvus 并行召回、稳定 ID 去重和 Rerank 压缩,并说明开发中容易忽略的长度判断问题。
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    LLM Agent
  • ​不做更强的 LLM,而是更快的 if:聊聊 Jev 决策模型的选型四原则
    AI 写代码越来越快,卡住我的变成了"审" 用 AI 写代码这件事,速度早就不成问题了。 一个需求丢给编码助手,几分钟就吐出一个能跑的 PR。改得快,写得也多——问题是它们全都堆在那儿,等我审。 以前
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  • 用 PostgreSQL + pgvector 保存 Agent 长期记忆:从三表模型到语义检索
    使用用户、会话、消息三表同时承载关系查询与向量相似度检索,比较单库 pgvector 与独立向量库双写。
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  • DeepSeek终于能看图了:V4 Flash Vision实测,1分钱9张图但有个大坑
    DeepSeek首个视觉模型V4 Flash Vision Exp上线,实测文字识别基本可用,数手指照样翻车。有两个坑值得注意:阿里和字节CDN的图片URL会因防盗链被拒,thinking模式关闭参数
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    DeepSeek AI编程 Agent
  • AI 技能的生命周期管理:从发现到退役
    写一个 AI 技能容易——维护 30 个不容易。当技能之间开始出现功能重叠、关系缺失、Gate 覆盖不全时,你需要的不是重构——是治理。这篇讲技能从生到死的全流程管理。
    • feiyu_gao
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    AIGC Agent 架构
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  • 我用运筹学穷举了麦当劳全菜单:30 块预算,怎么吃到全局最优?
    # 我用运筹学穷举了麦当劳全菜单:30 块预算,怎么吃到全局最优我把「今天吃什么」变成了一道 0/1 背包问题。
    • 92year
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    MCP Agent Python
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  • 从 Claude Code 切到 Pi 跑了一阵,聊聊真实体感
    Pi 在掘金热榜排第一,GitHub 94K+ Stars。我把主力工具从 Claude Code 换成 Pi 后,说说几个真实感受——速度确实快,但坑也确实踩了不少。
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    AI编程 Agent Claude
  • 给 Agent 加记忆:截断、总结与向量检索三种方案怎么取舍
    从上下文窗口开销出发,比较消息/token 截断、滚动摘要和 Milvus 检索式长期记忆,并指出用户隔离要求。
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