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
ai 内容创作
AI如何助力律师创作法律专业文章
法律专业文章是律师展现自身专业能力、打造个人品牌的重要途径。计算机的普及使律师从传统的纸笔写作中解放出来，极大地提升了写作效率，而随着AI时代的到来，AI工具将极大提升律师的创作效率，助力律师创作出更多的高质量法律专业文章。03创作过程1确定写作主题，利用AI初步生成文章框架指令示例：请以“施工单位拒不配合竣工验收情况下，房屋建筑安全性鉴定报告能否作为替代资料办理竣工验收备案”为主题创作一篇法
高效AI开发指南：上下文管理全解，以Cline为例
1. 背景在当今 AI 辅助编程的时代，我们逐渐发现 Cursor, Windsurf 以及 Cline 等AI代码编辑器的一个共同现象：AI 代码编辑器通常在任务初始阶段表现出色，代码生成效率和质量都很高，但随着项目的深入，它们的性能往往会出现明显下滑。这种现象被业内称为"死亡陷阱"，它与大模型的上下文管理密切相关。作为开发者，我们需要了解这一现象背后的原理，并掌握有效的上下文管理策
现在最强的AI网页剪藏工具，而且还免费！Obsidian AI教程02
我相信很多白领都有收藏文章或者视频的习惯，不知道你们是用什么工具收藏的。我换了很多工具，之前是都用 Notion 放在 Notion 里面，后来 Notion 的剪藏工具越来越难用，经常只有一个标题和链接没有内容。后来换了 Instapaper，也是跟 Notion 一样的问题，获取不到内容。后来换了 Readwise ，终于可以正常解析几乎所有内容了，但是他的问题是检索和管理极其麻烦，体验也
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
AI 笔记 NotebookLM 更新：思维导图和资源探索，很酷！
谷歌旗下 AI 笔记应用 NotebookLM 近日迎来重大更新，推出名为「探索来源」（Discover Sources）的新功能。该功能可自动搜索网络资源并智能筛选相关内容，旨在帮助用户快速构建知识库，尤其为学生、研究人员及知识创作者提供高效的信息整合方案。我们结合该笔记本前阵子刚开放的交互式「思维导图」功能一起介绍一下。点击「新建」进入添加来源的界面，点击右上角的发现网络来源。进入到「探索
基于AI的测试需求分析智能体全流程解析
AI需求分析：智能化团队的“脑洞大开”今天给大家介绍一个有趣的项目：基于AI的需求分析智能化团队。这是一套可以自动化处理需求文档、结构化分析、生成报告，甚至将数据存入数据库的完整解决方案！听起来是不是很酷？别急，接着往下看，你会发现这套系统不仅高效，还非常“脑洞清奇”。背景故事想象一下，你是一名需求分析师，面对一堆晦涩难懂的文档，满脑子只有四个字：“我太难了”。而这套AI系统的出现，就像是给
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
超越模型：系统思维如何重塑AI产品设计
在AI时代，许多产品经理和设计师关注的是“如何提升模型”的能力：训练更大更强的模型、调优Prompt、提高答复质量……然而，用户真正体验到的永远是完整的产品系统，而不仅仅是背后的模型。正如研究者指出，如果我们只关心让AI模型“大脑”变得更聪明，就可能忽略其“身体”和“环境”这两大关键维度。系统思维（Systems Thinking）强调要从整体生态的视角来设计AI产品：数据流、业务流程、用户界