在本次体验中，我通过通义灵码 2.5 实测其全新集成的 3000+ MCP 工具能力，展示了如何仅凭一句自然语言指令，就能快速完成 OCR、翻译、地图等多个常用服务的调用与组合。通义灵码不仅自动匹配合适工具，还能生成完整调用代码，省去繁琐的 SDK 集成和文档查阅过程，大幅提升开发效率。这次升级让 AI 编程助手真正具备了“工具理解 + 代码落地”的能力，是开发流程的一次深度革新。

本文介绍了微信小程序中 `app.json` 配置文件的详细

本文主要介绍了如何度量研发效能，以及 AI 辅助编程是如何影响效能的，进而阐述如何衡量 AI 辅助编程带来的收益。

本文介绍了如何将基于 TypeScript 的 Vue 2 项目升级到 Vue 3。主要内容包括：依赖升级、配置文件调整、组件代码迁移、状态管理迁移以及优化策略迁移。文章提供了详细的步骤和示例代码，帮助开发者顺利完成升级。特别推荐使用通义灵码工具来加速组件和状态的转写过程。

作为一名AI代码助手的忠实用户，我近期尝试了阿里开源的Qwen模型。通过在个人项目——一个由Godot引擎开发的AI桌宠软件中测试Qwen，我发现其在处理小众语言（如GDScript）时表现出色，能够快速准确地解决问题，甚至优化了我的代码。此外，Qwen在GitHub Actions自动化打包等复杂任务上的表现同样令人满意。其高效的代码补全速度更是超越了付费的GitHub Copilot。这次体验让我对开源AI工具刮目相看，强烈推荐大家试用。

VTJ.PRO 是一款 AI 驱动的低代码开发平台，深度融合 Vue3 技术栈，支持可视化设计与源码级编辑双向自由切换。通过 AI 智能生成、代码修复、跨端输出等能力，大幅提升前端开发效率，实现设计即代码、代码即设计的高效工作流，适用于原型开发、项目重构等多种场景。平台完全开源，提供在线沙盒与本地部署，助力开发者兼顾开发速度与代码自由度。

敏捷开发中，工时评估是关键环节，常用“人日”衡量任务工作量。本文介绍人日概念及评估方法，涵盖开发、自测、联调、测试、发布各阶段周期参考，并提供常见需求的人日示例，助力团队更科学地制定计划。

通义灵码2.5智能体模式结合高德MCP服务，实现快速构建周边服务地图应用。通过自然语言需求输入，智能体自动分解任务并生成完整代码，涵盖前端界面、API集成与数据处理，10分钟内即可完成传统开发需数小时的工作，大幅提升开发效率。

当前环境存在以下问题：1. 无法使用微软官方插件 IntelliCode，影响代码智能补全与开发效率；2. 代码中变量点击后无法跳转定义位置（如图所示，Python导入模块无法跳转），此为重大缺陷，请尽快修复，以提升开发体验。这些问题导致的功能缺失，使当前环境与理想开发需求存在一定差距。

微服务就是一个独立的职责单一的服务应用程序，一个模块 1．优点：松耦合，聚焦单一业务功能，无关开发语言，团队规模降低 , 扩展性好, 天然支持分库2．缺点：随着服务数量增加，管理复杂，部署复杂，服务器需要增多，服务通信和调用压力增大

MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的一种。是最像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。 它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的格式叫BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。 MongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对（field:value）组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象，即一个文档认为就是一个对象。字段的数据类型是字符型，它的值除了使用基本的一些类型外，还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。

本文详细介绍了如何使用Java实现支付宝沙箱支付功能，涵盖从环境搭建到代码实现的全过程

本文介绍如何通过前端配置解决跨域问题，主要针对Vue项目中的`vite.config.js`文件进行修改。作者在联调过程中遇到跨域报错

本文记录了使用智能开发工具的入门体验。从VS Code更新、安装MCP插件到解决依赖问题（如Node.js），再到配置智能体生成代码，整个过程详细描述了遇到的问题与解决方案。例如，插件报错需安装Node.js、模型选择不当影响执行等。尽管存在一些不便，比如手动安装依赖和配置入口难找，但智能体的强大功能令人印象深刻，能够通过交互生成代码、调试并运行，甚至支持截图提问解决问题，极大地提升了开发效率，整体体验令人满意！

通义灵码行间会话（Inline Chat）支持开发者在代码编辑器区域进行对话，开发者可以通过自然语言对话的方式进行单个文件内的代码修改或进行即时提问。

本文深入解析通义灵码的高阶功能，从智能补全、注释生成、代码解释到调试辅助，助开发者提升200%编码效率。涵盖六大实战技巧：精准生成、上下文对话优化、测试矩阵生成、私有知识库接入、快捷键使用及多语言支持。同时提供企业级应用方案、避坑指南与未来功能展望，帮助用户实现需求到原型开发时间缩短60%，代码审查工作量降低40%，技术债务识别率提升75%。通过实战练习，掌握“增强式编程”新范式。

当你又收到了项目新需求的时候，可以尝试下载并使用通义灵码，让通义灵码 AI 程序员跟你一起结伴编程，它具备多文件代码修改和工具使用的能力，可以与你结伴协同完成编码任务，如需求实现、缺陷修复、单元测试生成、批量代码修改等，成为你的左膀右臂。下面我们就跟AI程序员结伴编程完成前后端需求的开发吧！

在使用RabbitMQ进行消息收发的时候, 如果发送失败或者消费失败会自动进行重试, 那么就有可能会导致消息的重复消费 , 具体的解决方案其实非常简单, 为每条消息设置一个唯一的标识id , 将已经消费的消息记录保存起来 , 后期再进行消费的时候判断是否已经消费过即可 , 如果已经消费过则不消费 , 如果没有消费过则正常消费

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大 解决方案 : ● 热点数据提前预热 ● 设置热点数据永远不过期。 ● 加锁 , 限流

重载：发生在同一个类中，方法名相同参数列表不同（参数类型不同、个数不同、顺序不同），与 方法返回值和访问修饰符无关，即重载的方法不能根据返回类型进行区分 重写：发生在父子类中，方法名、参数列表必须相同，返回值小于等于父类，抛出的异常小于等于 父类，访问修饰符大于等于父类（里氏代换原则）；如果父类方法访问修饰符为private则子类中 就能是重写。

通义灵码2.0相比1.0新增了工程级编码任务、单元测试生成和图片多模态问答等功能，支持多文件代码修改、批量生成单元测试及根据图片内容生成代码建议。亮点包括支持主流IDE、垂直智能体覆盖更多场景、企业级检索增强和灵活对话交互体验。技术优势涵盖多模态上下文感知、快速推理、企业数据个性化及一流代码生成效果。典型应用场景有新功能开发、跨语言编程、单元测试自动生成和错误排查修复。

数字时代的大潮中，编程不再高深莫测，而是每个人都可以尝试并享受的乐趣。今天，就让我们一起探索如何利用通义灵码的自然语言生成代码功能，轻松打造你的专属健康管理小程序，说不定在这个过程中，不管是身材管理，还是编程学习，都能让你离目标更近一步。

体验了通义千问后，我开始使用智能编码助手通义灵码，它让代码开发更加高效便捷。通过具体的应用场景，如项目私有化改造，利用通义灵码生成PO类和SQL脚本，大幅提升了开发效率。正确的使用姿势包括提供提示词和多次尝试，能够更好地发挥通义灵码的智能辅助功能。

我是一位前端开发工程师，使用通义灵码@workspace进行项目了解、问题解答及代码优化建议，效率提升80%。通过询问项目赔付方式、架构信息和特定文件的优化建议，快速掌握项目细节，极大提高开发效率。

随着Web开发技术的不断进步，ASP.NET已成为一种非常流行的Web应用程序开发框架。在ASP.NET项目中，我们经常需要与数据库进行交互，特别是SQL数据库。本文将详细介绍如何在ASP.NET项目中连接SQL数据库，并提供最佳实践指南以确保开发过程的稳定性和效率。一、准备工作在开始之前，请确保您

VTJ.PRO 与若依（RuoYi）深度集成，融合双向代码穿梭、AI智能引擎及多模态渲染技术，打造“设计即生产”新体验。支持可视化开发、AI生成代码、旧组件重构，提升企业开发效率，助力数字化转型。

VTJ.PRO发布「AI MasterGo设计稿识别引擎」，成为全球首个支持解析MasterGo原生JSON文件并自动生成Vue组件的AI工具。通过双引擎架构，实现设计到代码全流程自动化，效率提升300%，助力企业降本增效，引领“设计即生产”新时代。

在短短20分钟内，从零开始理解主流机器学习算法的工作原理，掌握算法选择策略，并建立对神经网络的直观认识。本文用通俗易懂的语言和生动的比喻，帮助你告别算法选择的困惑，轻松踏入AI的大门。

本内容介绍了一种基于HarmonyOS的应用场景，主要实现图片选择、拷贝到缓存目录以及上传的功能。首先通过系统文件选择器（FilePicker）选择图片，无需额外权限；接着使用`fs`模块将选中的图片复制到应用缓存目录（cacheDir），以满足上传功能的路径要求；最后利用`request.uploadFile`方法将图片上传至服务器，并处理响应结果。代码详细展示了每个步骤的实现逻辑，包括图片选择、文件操作和网络请求，适用于需要实现图片上传功能的开发者。

通义灵码2.0是阿里云推出的新一代智能编程助手，集成DeepSeek模型并新增多项功能，显著提升开发效率。本文通过实际项目体验新功能开发、跨语言编程、单元测试自动生成和图生代码等功能，展示其在代码生成、质量内建和人机协作方面的优势。相比1.0版本，2.0在模型选择、代码质量和用户体验上均有显著提升。尽管存在依赖网络和多语言混合项目中的不足，但整体表现优异，极大优化了开发流程。[了解更多](https://lingma.aliyun.com/)