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如果有一天，你走进公司，发现写代码、查 bug、跑实验的大部分体力活，都已经由一位看不见的 AI 搭档在后台悄悄完成了——而你更多是在提问题、定方向、做决策，而...
虽然 Python 主导了机器学习生态，但大多数企业应用仍运行在 Java 上。这种脱节造成了部署瓶颈。用 PyTorch 或 Hugging Face 训练的...
然而，一旦涉及高性能计算（HPC）或数据密集型作业，Java 的托管运行时与垃圾回收开销会在满足现代应用的低延迟与高吞吐需求上带来挑战，尤其是那些涉及实时分析、...
越来越多的现代应用开始集成大型语言模型（LLM），以构建更智能的功能。虽然一个 LLM 能胜任多种任务，但只依赖单一模型并不总是最优。
之前在Spring Boot教程中我们介绍了如何用 @Scheduled 注解来创建定时任务，Spring 的任务调度用起来确实顺手。可这种实现方式一上多实例（...
做开发的宝子谁没踩过 TTS 接入的坑啊！要对接百度、阿里、谷歌这些不同服务商，得写 N 套代码、维护不同文档，切换服务商时还得改逻辑，真的太耗时间了…
昨天 CodeBuddy 举办开发者线下交流会，作为Vibe Coding的忠实拥护者，一定不会错过。这次活动分为上下两场，上半场主要是 CodeBuddy 的...
当我们把一个 AI 代理丢进一个要忙上好几天的软件项目里，它真的能像一支靠谱的工程团队那样，一点点稳步推进吗？还是每次“上岗”都要从头摸索，甚至把上一个班次辛苦...
还记得 2022 年底不？当时Spring Boot 3 和 Spring Framework 6 一出来，直接给整个 Spring 生态来了个 “大换血”， ...
在大模型逐渐融入业务系统的阶段，结构化数据输入/输出已成为落地应用的必需：RAG 检索结果、Agent 工具调用参数、业务查询结果、批处理列表等都需要让自然语言...
作为 Vibe Coding 的重度用户，现在日常的工作模式有了极大变化。以往我们分析需求、架构设计、编写代码，每个阶段的任务就是分析思考与输出内容；而现在，每...
在用 Claude Code、Cursor、CodeX 等 AI 辅助写代码的你，是否也遇到过这样两难：宣传里动辄“90% 代码由 AI 生成”，现实中却频繁踩...
在个人项目中，我每周会在虚拟机里运行它多次，经常配合 --dangerously-skip-permissions，以“随心编码（vibe code）”的方式快...
在一些需要高质量文本转语音（TTS）的场景中（比如：有声书配音、播客等）。之前介绍的EdgeTTS方案可能效果没有那么好。此时就比较推荐使用 MiniMax、C...
我们常以为接口的瓶颈在数据库或业务逻辑，但在高并发、海量请求下，真正吞噬 CPU 的，可能是“把对象变成 JSON”的那一步。当监控把序列化时间单独拆出来，你会...
在需要文本转语音（TTS）的应用场景中（如语音助手、语音通知、内容播报等），Java生态缺少类似Python生态的Edge TTS 客户端库。不过没关系，现在可...
在软件工程的共识里，变量命名越清晰越好——意图明确、语义完整、见名知意，这能降低沟通成本、减少误解、提升可维护性。几乎所有风格指南都把“有意义的命名”视为第一原...
Netflix 的使命是为全球数亿用户提供无缝娱乐，这对可靠性提出了极高要求。确保这种可靠性的核心在于我们如何处理“事件”（那些系统不按预期运行、不可避免的时刻...
