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AI 时代,如何让创意想法快速转化为产品价值?如何打通从需求到上线的全链路?AI 开发工具如何在企业业务流中落地生根,并为更多角色创造价值?看腾讯云技术大咖围绕“AI DevOps 工具如何破解企业研发效能瓶颈”有哪些精彩观点,加速智能升级~

RFID智能工具柜的价格差距,主要体现在识别速度、责任追溯、耐用性和数据管理上。企业在选择时,应结合自身行业特点:工厂和航空维修更适合高端柜;汽车维修和中小企业可选择中端柜;而工具数量有限的单位,低价产品也能满足基本需求。
随着电子商务的蓬勃发展,淘宝作为国内领先的电商平台,不仅为消费者提供了便捷的购物环境,同时也为开发者和数据分析师提供了丰富的数据资源。通过有效地调用淘宝API接口获取商品详情,再结合数据分析工具进行深入的数据挖掘,可以为商家、市场分析师及研究
当下,企业的数据应用正在经历从数据采集到价值创造的演变,行业理念从数据中台,到进阶版的数据飞轮,数据分析正在不断突破“工具属性”的桎梏,深度融入业务决策。

在数据驱动的商业时代,企业数据如同埋藏在地底的石油,其价值在于能否被高效、精准地开采并输送至需要的地方。南大通用GBase数据库作为国产数据库的佼佼者,承载着大量企业的核心数据资产。
素材来源:火山引擎-开发者社区
Tab-Tab(cue)功能作为现代开发环境中的重要辅助工具,正在通过人工智能技术实现前所未有的智能化水平。这种功能通过预测开发者的意图并提供实时代码建议,显著提高了编程效率。然而,Tab-Tab (cue)功能的有效性高度依赖于其响应速度,

1.业务间的监控策略层次不齐:前后端针对监控专项的标准规范缺失,导致有的业务监控完善,其他业务缺复用不了

随着嵌入式系统的广泛应用和日益复杂化,软件测试成为了确保系统质量的关键环节。传统的测试方法耗时耗力,且难以全面覆盖测试场景。如何选择一款高效、全面的嵌入式软件测试工具,成为嵌入式开发团队越来越关注的问题。
2008年,“大数据”一词在《大数据时代》中被首次提出,距今已有整整14个年头。在这14年中,许多人亲眼见证了数据的力量,以及目睹它如何改变世界。大部分企业的决策者都明白了一个道理:数据才是企业中最有价值的商品,它可以被人为选择成就还是破坏业务。
如果把未来 AI 编程工具的核心竞争力用一句话总结,那就是:能不能让开发者在透明化的协作中,信任它、依赖它,并且和它一起把项目养大。
作者:非著名程序员

如今,软件开发的节奏越来越快,AI正在加速重塑企业开发流程。它不再仅仅是写几行代码的助手,而是一个能够“重造”整个企业研发流水线的强大引擎。
为了展现 LoongCollector 的卓越性能,本文通过纵向(LoongCollector 与 iLogtail 产品升级对比)和横向(LoongCollector 与其他开源日志采集 Agent 对比)两方面对比,深度测评不同采集 Agent 在常见的日志采集场景下的性能。
现在基本是全民熟悉人工智能(Ai)大模型了,除了跳广场舞的大妈外都说在用大模型要不就觉得丢人,其中豆包、ChatGpt、扣子,近来大热的DeepSeek是下载和使用最多的,我华强北宋大爷身边几位文化人说用大模型写文章特别溜。我们金航标kinghelm(www.kinghelm

“如果需要向无法控制的智能体中引入工具,MCP就是最好的选择。”

搭叩 (Dakou) 在实践中总结并 开创 了一套系统化的解决方案,包含上下文压缩、上下文替换、上下文保留、上下文锚定、上下文合并、上下文共享和工具动态扩展七大核心优化策略。这些策略并非简单的组合,而是相互协同,共同构建了一个高效、可靠的上下文管理体系,其中多项关键设计均为业界首次提出。本文将深入剖析这七大策略背后的问题、思路、竞品调研和方案选择的理由,希望能为 AI Agent 的开发者提供参考和启发。

作为一名编程小白,我将完整记录通过 TRAE 等 AI 工具开发微信小程序的全过程,涵盖需求发现、功能构思、UI 设计、代码实现四个阶段。这是一次真实的实践分享,希望我踩过的坑和总结的经验能为你提供参考。

这些工具非但未能提升开发效率,反而明显拖慢了编程任务完成速度。

大模型工程化落地与MCP+Agent生态构建。