团队59.1%不如一个61.7%的好评审
热榜上那条 "Your AI said 'fixed' but never ran the tests? I made a plugin that won't let it say 'done'" 底下，有人提了个方案：
用 Pandas 在 Python 里搭一个简单数据分析器
初次接触数据分析，你可能会觉得它很复杂，脑海里浮现出大型数据库、高深数学和复杂的机器学习算法。 但许多实用的数据分析任务，起点其实简单得多：加载一份数据集，针对它提出问题，再用 Python 找出答案。 本教程将带你用 Python 和 pandas 搭建一个简单的数据分析器。我们会使用一份虚构的学
AI 客服 Agent 上线实战（三）：让它能发消息，又不给它凭证
引言第一部分的结尾是：Agent 干得不错，人却卡在点按钮上。Agent 写了 37 条回复，每条都完整无误，可每一条都在等人点“批准”。有些回复简单到只是“这个设置项在控制面板的哪个位置”。支持团队的成员逐条读过、认可，然后点一下。整整 37 次。 与此同时，每位提问的客户仍在等一个其实早已写好的
我做了一个开源 AI Agent，能自动设计原理图和 PCB
大家好！我想分享一下我的开源项目 EasyEDA Copilot。它能让 AI Agent 直接在 EasyEDA Pro 里创建和编辑原理图与 PCB。 我既做编程也做电子。大学学的电子专业，课上教的就是 EasyEDA。我觉得它比 Altium Designer 好学多了，所以自己的项目一直用它
我给10万个浮点数换了5种加法顺序，误差居然全是0
a+b=b+a，小学数学第一页就写着，我从没怀疑过。到了学浮点数的时候，这条规则多了一个变体：浮点加法交换律仍然成立，但结合律不成立——(a+b)+c 不一定等于 a+(b+c)，改变累加顺序只会带来一点舍入误差。这条我
Serverless 大规模推理实测：真实性能数据复盘
创办AI创业公司时，写多少代码之前就要先做选择：推理是跑在serverless API上，还是开GPU云主机，抑或用批处理任务？答案取决于三件事：你需要多大的吞吐量（每秒生成多少token）、能接受什么延迟、成本是多少。这次测试能给你真实数据，帮你做出决定。 我们用Claude Haiku测试了Di
「Slowth Money」：一个帮你管钱目标的本地 AI Agent
本文是 Hacktoberfest 开源 AI 挑战赛第三周：Slow and Steady 的参赛作品我做了什么个人财务常常让人焦虑。 理财对我们的心理影响不小，也占用了大量注意力。 所以我开发了 Slowth Money——一款从容的本地优先的储蓄与财务目标规划桌面应用，借助开源 AI 在公共资
用 Grafana k6 在 AWS 上做 API 压测，AI 自动生成测试报告
1. 引言开发应用或服务时，我们常常会问：它能承受多少并发请求？它依赖的服务又会有怎样的响应？即使验证了所有功能都正常运行，也不能保证随着需求增长，系统依然能保持原有的性能。 正因如此，软件测试不能只停留在验证功能需求上，还要评估性能、稳定性和响应速度等方面。尤其是负载测试，目的并非把系统压到崩溃为
我死守不换门输了一万次：蒙提霍尔实测胜率差出一倍
事情起于一次团队内部的小赌局。周末线上团建，有人搬出了蒙提霍尔问题：三扇门，一扇后面是车，两扇后面是羊，你选一扇，主持人开一扇有羊的门，问你要不要换。我说不换，理由听起来很硬——主持人开门之后只剩两扇门，概率各一半，换不
用 TypeScript 从零搭建 AI Agent 测试框架的实践指南
很多 AI Agent 教程的做法都是：先找个大模型，给它配几个工具，然后跑个循环直到它给出答案。这足以演示工具调用，但真正有意思的工程问题却没涉及。 工具执行失败了怎么办？参数由谁来校验？如何防止 Agent 无限运行、执行危险命令，或者把上下文窗口撑爆？如果不依赖模型那些不可预测的响应，这些又该