基于AI的CodeReview：缺陷检测、合规校验与代码优化
欢迎关注：你是否经历过这些场景深夜提交代码后，因低级错误被晨会公开处刑Merge Request堆积成山，人工审查效率堪比「肉眼找针」线上事故追溯发现，竟是未被察觉的代码异味埋下隐患今天，我们带来「Git提交即审查」全自动解决方案——无需等待人工介入，AI自动扫描每次提交，风险代码无处遁形！搭建AI审查机器人1️⃣ 环境部署（Python 3.10+）# 创建虚拟环境（避免依赖冲突） pyt
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专访Answer.AI创始人周立：AI时代，学什么在未来是有用的？
2025年转眼已进入4月，又到了季度盘点的时候。在AI这个随时可能有新突破的领域，我相信你跟我有类似的感受，我们每天都在被各种各样AI相关的消息轰炸。长时间淹没在细节里，会让人很难把握真正的发展脉络。所以在一季度这个特殊的时间节点，AI学习圈特别推出了2025春季特刊。做这本小册子，我最简单的想法，就是希望能给身处在AI洪流中的我们，留出一个停下来回望和思考的空间。为了做好一季度的AI盘点，我
几分钟内构建一个 iOS 应用：如何使用 Cursor AI 实现轻松开发
即使在 2025 年，产品设计中的设计和开发之间也存在差距。我们在 Figma 等工具中设计的内容与在代码中实现的内容是两回事。根据设计交接的质量以及设计师和开发人员的技能，这种差距可能是微妙的，也可能非常大。当设计和开发都由同一个人处理时，就可以弥合设计和开发之间的差距。但是，这需要编码技能，而 UI 设计领域中没有多少人拥有扎实的技能。2025 年可能是这种现状开始改变的一年，因为有一些
秘塔「今天学点啥」：AI学霸上线，学习太香了！
还记得大学宿舍里那位能把高数讲得像讲故事一样的学霸室友吗？或者是那位让你爱上物理的金句频出的老师？而如今，秘塔AI刚刚上线的「今天学点啥」就像是这样一位随叫随到的学习伙伴，只不过，它能按你的喜好切换十八般武艺。作为一名摸爬滚打多年的教育产品经理，我第一时间尝鲜了这款产品，说实话，有点意思！从千篇一律到量身定制说起学习体验，我想起自己啃《概率论》那会儿，满眼的公式看得我头晕眼花。彼时想：要是有人
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
AI 代码编辑器中的智能体模式到底是什么？
今天 Trae 发布了最新的智能体和智能工具（MCP）功能，很多朋友问我：“AI 代码编辑器里的 Agent（智能体）模式是什么意思？跟以前的编辑模式有什么差别？”确实，过去几年 AI 编辑器发展迅猛，技术模式也在不断升级，很多开发者还没有搞清楚 Agent 到底意味着什么。本文就以字节跳动推出的 AI 代码编辑器 Trae 为例，来通俗地讲讲 Agent 模式究竟有哪些特点，以及它跟传统 A
AI 编程神器 Cursor 十大使用技巧：让代码更听你的话
目录1 “聊天式”编程已经到来2 Cursor 引领新的编程范式3 如虎添翼：MCP 的到来4 Cursor 十大使用小技巧5 Cursor 团队的一些观点6 Cursor 与心流7 写在最后AI 辅助编程已经是一个不可逆的潮流趋势，不能高效使用 AI 工具为己所用的程序员将很快被时代抛在后面。本文作者基于自己过去半年对 Cursor 的深度体验，撰写了本文，让你的代码更听话，实现极致心流体验
分享两个 figma mcp 服务，自动设计 UI + 自动生成代码
今天给大家介绍两个 figma MCP插件• cursor-talk-to-figma-mcp，直接写提示词就可以在 figma上生成设计稿• Figma-Context-MCP, 可以根据设计稿生成前端代码cursor-talk-to-figma-mcp 使用教程安装 buncurl -fsSL https://bun.sh/install | bash安装 talk-to-figma-m
AI内容检测的四种方法：AI水印的局限和出路
一、当我们在评估AI内容检测工具的能力时，我们需要考虑哪些因素？（一）技术方面1. 准确性：AI检测工具需要准确区分AI生成内容与人类创作内容，确保低误报和漏报率。除非工具能提供AI生成的概率，而不是简单的二元答案，“误报率1%”在很多应用场景下，如垃圾检测或教育中，可能仍然不够好。2. 抗规避能力：检测工具应该能够抵御故意规避检测的尝试，如文本改写或图片裁剪等常见手段，不容易受到此类攻击影响
传统产品经理必须转换的"脑回路"，AI产品设计底层逻辑：AI意图识别精度决定了用户需要付出的“交互成本”
最近在垂直领域AI产品设计摸爬滚打，踩了不少坑，惊觉和传统产品设计完全是两种"脑回路"。传统产品设计像搭积木，规则清晰、路径明确；AI设计却更像在迷雾中航行——以为抓住了灯塔，转头却被暗礁撞个正着。直到今天看到Stone哥说的：意图识别能力和交互设计要求成反比。这是AI产品经理需要理解的。——Stone一语惊醒梦中人。是时候重新思考下AI产品的设计逻辑~附：Stone哥和Jack做了个很棒的产