程序员综合素养

在图形界面横行的今天，命令行看起来就像上个世纪的老古董。但真相是——每一行命令背后，藏着整个操作系统的灵魂。 无论是 Windows 上的 CMD，Linux/macOS 上的 Bash，还是微

最近在逛 GitHub 和几个冷门站点的时候，挖到不少小而精的项目，有的是「拿来就能用」的在线工具，有的则是代码党可以深度定制的开源项目。 如果你最近正好在折腾图表生成、表单系统、广告过滤或者证书自动

本篇文章带你看看近期收藏的几款实用小工具，有的是 PDF 页面神器，有的是剪贴板 AI 辅助器，有的是能一键生成花体字、净化网页阅读体验的插件……小而美，轻却强，用起来真的有被惊艳到。 🖨 Paper

注意力就是生产力 大模型的时代，我们意识到“自注意力”这件事情是最宝贵的！模型需要注意力，人更需要！ 对程序员来说，写代码早已不是靠蛮力敲键盘，大模型能帮我们生成代码没错，但更依赖靠脑中的线程稳定运

字节：Trae 阿里-通义灵码 腾讯-CodeBuddy 字节-Trae、阿里-通义灵码、腾讯-CodeBuddy，为什么都在“卷”AI编码？ 好家伙，大模型落地目前最好的场景还是回到了程序员这一边。

从简单的“发封邮件”开始 本来只是个普通的需求： 我想都没多想，就接入了邮箱的 SMTP 服务，并愉快地获取了邮箱授权码（对，就是那个不是密码，但比密码更危险的东西）。然后写下了这段代码—

OpenAI 在 2025 年 4 月密集发布 GPT-4.1 系列（超越 GPT-4o 的编码能力）；DeepSeek 同期开源 MoE 架构的 DeepEP 通信框架，实现 GPU 间“光速级信息

在 2025 年 Google I/O 大会上， Google 推出了一系列新功能，旨在提升您的工作效率，并助您打造更强大、更顺畅、更现代的 Web 应用。以下 10 项关键创新可让您直接使用尖端功能

在做一个 AI + Excel 数据处理的 Flask 项目时，我遇到一个实际问题。这篇文章就是一份完整实践记录，涵盖了我踩过的坑、学到的经验，以及最终稳定运行的部署策略。

很多人第一次用云服务，脑子里装的是“架个服务、跑个 API、调个模型”，于是打开 EC2，跟着教程买了一台虚拟机，从此踏上了无休止的运维之路。 但是请冷静想一想，你真的需要 7x24 的服务吗？

每个开发者，大概都做过这样的梦： 某天灵感一现，你在本地写了一个 demo，跑通了一套流程，觉得这个产品真香，下一步该做什么？当然是上线。让朋友看看，让早期用户试用，甚至挂个支付通道试水商业化。 然后

最近把我一直在用的 VMware Horizon Client 更新了，变成了一个陌生名字：Omnissa Horizon Client。 虽然界面几乎没变，但我忽然开始好奇： 每天我们打开的这个。。

现在的大模型落地不理想，真正的落地，应该是落地到各个企业、各个生产环节，想一想：比如在浏览器中命令大模型处理公司 ERP 系统的内容 —— 帮我总结公司会议关键信息、帮我分析一下系统数据趋势。。。

最近有绘制流程图需求，之前一直用的是 mermaid，免费额度用完之后，又又又要充值！ 且不说这穷病，每次 live 编辑完，再 down 下来，挪到平台上面，很是麻烦。。。

pmp考试完结，碎片化备考的挑战不小，最终有惊无险完成 230 分钟的耐力战。回顾这段经历，除了考试本身，最大的收获是找回了专注力，重新利用碎片时间投入学习。思考考试设计的合理性，也反思自身的成长

最近接了个工作需求，目的是通过 AI 来优化目前的流程工作。其中一个环节，涉及到：通过一个表格数据（包含对8个合同进行考核的数据，包括服务次数、单价、扣分等），再生成多个对应的考核材料。

本来写年终小结不是一件难事，但是24年年底女儿出生，再到过年、劈里啪啦一堆事，有些事一旦断掉就断掉了。

以前看技术社区，热门多半是面试文章当道，作为技术文章创作者来说也是同样的体验，写其他主题，水花不大，但围绕面试找工作，肯定有基本的数据。 现在经历了几轮 下岗潮、 AI 大模型浪潮，转头一看，发现：

最近在看《血酬》一书，“血酬是对暴力的酬报，就好比工资是对劳动的酬报、利息是对资本的酬报、地租是对土地的酬报”，基于这个观点有很多推论等等。

既然为了活命而工作，为什么又要为了工作而卖命。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。