Cline 3.12 来了，在AI编程工具这条赛道上，Cline一骑绝尘
一、v3.12 三大核心升级模型收藏功能（Model Favorites）支持将常用模型（如 GPT-5、Claude 4、Grok-4 等）标记为收藏，一键切换省去翻页时间OpenRouter 深度集成：收藏列表实时同步 API 用量与成本统计 高性能差异编辑器动画性能跃升：超万行代码的 diff 对比加载时间缩短 80%，新增 编辑计数器 实时显示 AI 修改次数（如
GPT将会对网络内容创作
AI科普｜理解那些看似高级的AI概念和热词（上）
引言近一年多来，相信大家经常能看到网络上各种AI科技新闻和遍布城市的AI模型和应用的宣传广告。各种大模型、人工智能APP和技术热词层出不穷，眼花缭乱。更有一些“观点”在散播着AI将替代某些行业某些工作的焦虑，试图为我们这些普通人敲响警钟。作为普通人，尤其是IT行业的从业者以及认为自己的岗位有可能被替代的人群，我们能做些什么？是马上把DeepSeek所有技巧都学起来？还是开始学着自己搭建AI工作
快速构建AI开发环境：Anaconda/Minconda高效配置与实战指南
前言“0基础学AI医疗特辑”每篇文章都分为基础版和幼儿园宝宝版，幼儿园宝宝版在后面哦基础版Anaconda安装与使用写Python代码需要：1、编辑器完成代码书写的工具2、解释器解释器就是我们在上步安装的 python 可执行文件，在 windows 中它是python. exe，在 Mac / Linux 中它是名为 python 的可执行文件3、包管理工具管理pytho
小白入门 AI 编程需要注意的几件事
大家好啊，我是唯庸。前阵子做了一些有关AI Coding的分享，把讲稿整理成了几个核心观点，分享给大家，受限于我个人的知识范围和能力水平，有瑕疵的地方欢迎指正，欢迎交流。谢谢大家（鞠躬一、AI编程路线目前主要有工程化编程与氛围编程，两种AI编程使用的流派工程化编程：传统的严肃编程方式，注重代码的严谨性和工程化管理。vibe coding 氛围编程：面向小白，不学代码，学思维，依赖模型
EasyDoc：将你的文档变为 AI 友好格式的万能神器
我们正站在一个路口的拐角——内容的「人机分野」正在模糊。在ChatGPT 出现之前，互联网上的内容，基本都是面向人类的，追求的是视觉美感、阅读体验。但这些对AI 模型来说却是噩梦——HTML的层层嵌套、PDF的复杂排版、Word文档的格式标记……在我看来，最终的信息世界将会是面向AI 的世界——内容是为AI 准备的AI Friendly 的结构化数据。All for AI.但现在还不
做AI产品两年，我得出的实操经验
前段时间我去QCon北京全球软件大会分享了一个专题：AI时代的新范式：如何构建AI产品？观众反响特别好，想着要不把分享的内容公开出来，所以整理了这篇文章。本篇内容是对我过去两年时间，做了无数个AI产品demo的一个阶段性的总结，主要聚焦这三个方面的经验：为什么AI产品这么难做？提示词工程被极大低估AI 产品团队如何构建谨小认知，仅供参考。写给所有AI路上的朋友们。简单自我介绍，我是ONE2X
交付能力的不足是制约AI在企业落地应用的最大障碍
当前AI 技术正以前所未有的速度渗透到企业的各个领域，从客户服务、到数据分析，AI 被企业领导寄予厚望，希望其成为降本增效的利器。然而，理想很丰满现实却很骨感，尽管 AI 技术不断推陈出新，市场上的 AI 产品和解决方案琳琅满目，但很多企业在尝试引入 AI 工具时，遭遇了一个棘手的难题 —— 交付能力不足，这已成为阻碍 AI 在企业落地应用及发挥价值的最大障碍。首先我们来谈一下什么是交付能力。
中小企业 AI 省钱攻略：算力租，算法买，人才组，数据场景自己建
企业导入AI能力，通常绕不开“算力、算法、数据、场景、人才”这五个关键要素。先看懂 AI 五要素的 “底层逻辑”可以把它们想象成盖房子：算力：像 “电力 / 能源”，是最底层的支撑。不管盖啥风格的房子（对应 “算法 / 业务”），都得用电；AI 里，不管是简单的客服机器人，还是复杂的大模型，所有算法跑起来都得靠算力。它的特点是通用性极强—— 就像芯片、服务器这些算力载体，只要和 AI 沾边，不
AI时代，必将没落的know-how护城河
之前和一个做设计的朋友聊天，他说现在每天都在用AI做图，效率提升了好几倍，工作轻松了很多，但心情却越来越复杂。一方面确实爽，以前要花一整天调色彩、排版面的工作，现在几分钟就能出好几个版本任君选择；但另一方面又很焦虑，那老板到底还请他干嘛，自己那些辛苦学来的PS技巧、色彩理论什么的还有什么用，对未来越来越没有安全感了。他问我：是不是要应该赶紧再去充充电，学点更高级的技术，比如3D建模、动效设计什
AI时代测试工程师应该掌握的30个AI术语
AI时代汹涌而来，对AI的应用逐渐成为我们工作中必不可少的技能之一，AI也正在渗透进入测试领域的方方面面。作为测试工程师，要跟上这场技术变革的浪潮，并在基于AI的相关的应用和讨论中不成为局外人，对于一些AI技术术语和概念，我们还是应该掌握并了解其具体含义。下文整理30个关于AI和机器学习的术语，大家参考基础概念1. 人工智能（Artificial Intelligence, AI）