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  • 第 29 课:ECC 2.0 — Rust 控制面板与未来方向
    一、本课概述 ECC 1.x 是一个基于 Node.js 脚本、Markdown 文件和 JSON 配置的插件系统。它工作得很好,但随着规模增长,有些问题开始浮现: 管理多个并行会话很困难 没有可视化
    • 王小酱
    • 4小时前
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    AI编程
  • 第 28 课:跨平台适配与插件机制
    一、本课概述 从第 1 课起,我们就知道 ECC 支持 6 种 AI 编程助手。但之前的课程都聚焦于 Claude Code。本课深入跨平台的工程实现: Harness 支持表 — 每个平台支持什么、
    • 王小酱
    • 4小时前
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    AI编程
  • 第 27 课:Agent 工程与 LLM 成本优化
    一、本课概述 前几课你学了安全、学习、评估。本课进入 Agent 工程的核心 — 构建高质量 Agent 的工程方法论和控制 LLM 使用成本: Agent Harness 构建 — Action S
    • 王小酱
    • 4小时前
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    AI编程
  • 周末和AI肝了两天,终于知道:为什么要把AI当做实习生
    最近两周,我陷在一个死循环里出不来。 起因很简单,就两件事。 第一件,想用AI帮忙写公众号文章。第二件,想把项目里一些重复的组件代码打包成Skills,以后直接调用。 听起来都不难对吧?AI工具现成的
    • 暖阳_
    • 4小时前
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    前端
  • 第 26 课:Eval 驱动开发 — 衡量 AI 行为
    一、本课概述 上一课你学到了如何让 AI "学习"。但学习的效果如何衡量?一个 Agent 配置调整后,是变好了还是变差了? 传统软件有单元测试来验证功能正确性。AI Agent 需要的不是单元测试,
    • 王小酱
    • 4小时前
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    AI编程
  • 领新北斗车辆动态监控系统通过ollama接入本地Gemma4大模型,E4B对比E2B,小项目整合可以考虑Gemma4:E2B
    Gemma 4 是 Google DeepMind 于 2026 年 4 月 2 日 发布的 第四代开源大模型家族,是当前谷歌最强、参数效率极高的开源 AI 模型。 在本次尝试分别部署了E4B与E2B
    • 领新北斗车辆动态监控系统
    • 4小时前
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    人工智能
    领新北斗车辆动态监控系统通过ollama接入本地Gemma4大模型,E4B对比E2B,小项目整合可以考虑Gemma4:E2B
  • AI行星级系统构建技术探讨
    本文探讨了将人工智能设计为行星级系统的技术复杂性,涉及IT系统抽象、多机器学习决策者协作网络、风险最小化等技术架构,以及Bandits与匹配市场结合、不确定性Q学习等前沿技术成果。
    • 用户576110558132
    • 4小时前
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    人工智能 AIGC
  • 类脑神经 DDD 架构框架构思
    42433422/neuro-ddd: 类脑神经 DDD 架构框架 | 仿生人脑神经元工作机制的下一代领域驱动设计Neuro-DDD 是一个创新的软件架构框架,灵感来源于人脑神经元的工作机制。它通过显
    • 42433422
    • 4小时前
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    GitHub
  • 第 25 课:持续学习 — Instinct 提取与演化
    一、本课概述 到目前为止,ECC 的所有知识(Skill、Rule、Agent)都是预先定义好的。但有一类知识无法预先定义 — 你个人的编码习惯、项目的特殊约定、团队的隐含规范。 ECC 的持续学习系
    • 王小酱
    • 4小时前
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    AI编程
  • 第 24 课:安全(下)— 防御机制与实战
    一、本课概述 上一课我们从攻击者视角理解了 AI 代理面临的威胁。本课切换到防御者视角: 8 项安全检查清单 — 每次提交前必须过的安全关卡 AgentShield 扫描工具 — 自动化检测 .cla
    • 王小酱
    • 4小时前
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    AI编程
  • 第 23 课:安全(上)— AI 代理特有的威胁
    一、本课概述 在第 4 课中,你学习了 rules/common/security.md 中的安全检查清单。在第 10 课中,你了解了 Hook 的安全边界。那些都是防御侧的知识。 本课换一个视角 —
    • 王小酱
    • 4小时前
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    AI编程
  • 第 22 课:软件架构 — 六边形、微服务与决策记录
    一、本课概述 前面几课我们学习了语言、框架、数据库和 API 设计。这些都是"怎么做"的问题。架构关注的是更高层的问题 — "为什么这样做"和"系统的边界在哪里"。 ECC 提供了三个架构相关的 Sk
    • 王小酱
    • 4小时前
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    AI编程
  • 用 React 写 CLI 是什么体验?—— Ink 框架深度解析与实战
    用 React 写 CLI 是什么体验?—— Ink 框架深度解析与实战 引言 当你看到 Claude Code 的终端界面时,可能会惊讶地发现:它用 React 来写 CLI。 这不是传统的命令行界
    • 用户44659454787
    • 4小时前
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    人工智能
  • 第 21 课:API 设计 — RESTful 模式与规范
    一、本课概述 API 是前后端的契约,是微服务之间的桥梁。一个设计糟糕的 API 会让前端开发者抓狂,让后端维护变成噩梦。ECC 通过 api-design Skill 和框架专用 Skill 提供了
    • 王小酱
    • 4小时前
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    AI编程
  • 第 20 课:数据库模式 — 设计、迁移与优化
    一、本课概述 数据库是大多数应用的核心。一个糟糕的 Schema 设计会让整个系统变慢,一次不安全的 Migration 会让生产环境宕机。ECC 提供了从 Schema 设计到查询优化到零停机迁移的
    • 王小酱
    • 4小时前
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    AI编程
  • 🧪_压力测试与性能调优的完整指南[20260408151558]
    作为一名经历过无数次压力测试的工程师,我深知压力测试在性能调优中的重要性。压力测试不仅是验证系统性能的必要手段,更是发现性能瓶颈和优化方向的关键工具。今天我要分享的是基于真实项目经验的压力测试与性能调
    • Github开源项目
    • 4小时前
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    🧪_压力测试与性能调优的完整指南[20260408151558]
  • 第 19 课:移动端开发 — Swift / SwiftUI / Dart / Flutter
    一、本课概述 移动端开发有自己独特的世界 — UI 线程安全、设备资源限制、平台审核规范、离线支持。ECC 为 Swift/SwiftUI 和 Dart/Flutter 两大生态提供了深度 Skill
    • 王小酱
    • 4小时前
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    AI编程
  • 第 18 课:前端框架 — React / Next.js / Vue / Nuxt
    一、本课概述 上节课我们学习了后端语言的 Skill 体系。前端领域有自己的独特挑战 — 组件化架构、状态管理、服务端渲染、水合安全、视觉回归测试。ECC 为这些挑战提供了专门的 Skill。 本课回
    • 王小酱
    • 4小时前
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    OpenAI AI编程
  • 第 17 课:后端语言 — Python / Go / Rust / Java
    一、本课概述 ECC 不只是一个通用的 AI 编程增强框架 — 它对每种主流后端语言都提供了量身定制的 Skill 和 Agent。这些 Skill 涵盖了编码规范、测试策略、代码审查和并发模式,让
    • 王小酱
    • 4小时前
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    OpenAI AI编程
  • Go GC 十年:一部延迟战争史
    2014 年,Go 的垃圾回收器还在用最原始的 STW 标记清除。每次回收,整个程序停 300 毫秒。对于一个 Web 服务来说,300 毫秒的停顿意味着什么?意味着用户的请求超时,监控告警亮红,SR
    • 止语Lab
    • 4小时前
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