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A3S Code 是一个可嵌入的 Rust 编码 Agent 框架。20 行代码，你就能构建一个具备 Claude Code 核心能力的终端助手。 这就是全部核心代码。 它已经具备：多轮对话、流式输出

代理工作流导致拉取请求激增，使代码验证成为关键瓶颈。传统共享环境和完整复制集群成本高昂且效率低下。为解决此问题，需要可扩展的瞬时环境，它能迅速为每个PR提供隔离的真实运行环境。Istio等服务网格用户

对于乱伦是文化教育的问题 最主要的是社会风气 看看上面都在干嘛 百姓只会学习 受害者纯属是没有教导 不知道这种行为不好 没有意识 比如孩子必须靠父母才能生活 他们就会本能依赖父母 当父母长辈对他们性行

我们每天都在和 AI 对话——在 ChatGPT 的网页里，在 Copilot 的编辑器里，在各种套壳应用里。但如果你仔细想想，会发现一个尴尬的现实：AI 很聪明，但它什么也做不了。 它不能帮你发一条

在未来，“讲故事的人”和“定义问题的人” 可能才是真正的创造者。你提到的这种能力——清晰、完整地描述想要的最终那个“东西”——正在成为数字时代一项极其宝贵的元技能。

当AI学会查资料：RAG如何重塑知识问答 从“凭记忆回答”到“先查资料再回答” 在人工智能快速发展的今天，大语言模型如DeepSeek、Qwen等已经能够流畅地进行对话和回答问题。然而，这些模型存在一

在数据要素成为核心生产资料的今天，数据分类分级已从“合规选项”升级为“基础设施”。尤其在《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》以及《网络安全法》等法律框架下，分类分级不再只是制度

昨天有个兄弟跟我吐槽，说他去面字节，被面试官问懵了。 面试官先问：“Go 的协程（Goroutine）那么轻量，为什么还需要协程池？” 这兄弟答得挺好：“虽然 Goroutine 初始栈只有 2KB，

本文基于真实的线上项目，介绍如何用一套代码支持多个地区、多种平台（微信/支付宝小程序、H5 等）、多种部署环境（开发/测试/生产）的构建与打包，并给出具体代码与配置说明。

近两年注定是江湖纷争，动荡不安的两年，无论是外部环境还是个人工作与生活，似乎都出现了瓶颈，伴随着窒息感艰难前行，写下这篇碎文，既是记录自己的不平，也是激励自己再次启程，人生好似一部长篇电影，糟糕的片段

核心结论：结构性迁移，而非简单消失 世界经济论坛《2025未来就业报告》给出了关键数据：到2030年，AI将替代9200万个岗位，同时创造1.7亿个新岗位，全球就业净增7800万。这不是简单的"失业潮

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之前总结过一篇文章，通过LlamaIndex的视角来介绍了RAG，也知道了一个完整的RAG需要这么几个步骤，数据加载，索引构建，索引存储，查询和评估。前面的介绍都是蜻蜓点水的概念介绍，接下来准备写一个

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Qwen3.5-27B密集模型评测：准确率72.4%跻身中文榜单第八，成本较前代降59%。法律、推理能力提升明显，金融领域回落。作为开源模型可单卡部署，为本地化提供高性价比选择。

本文记录在 CentOS 7 系统下一键安装K8s 集群搭建过程，以及 Rancher 部署、集群导入与常见问题排查的实操全过程，提供可直接落地的部署步骤。

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