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  • 来自专栏CodeSpirit

    AI 编程提效:代码提交前的全流程验证审阅技能封装

    --- # 提交前验证审阅技能 ## 快速开始 本技能在代码提交前执行三层验证,确保代码质量和系统稳定性: 1.**静态代码审查**:使用现有 code-review 技能检查代码规范 2. **获取待提交文件列表** ```bash git status --short ``` 2.**调用代码审查技能** - 参考现有的 [code-review](.. 让我先读取技能文件,然后执行系统化的审查流程。 好的,我将按照提交前验证技能执行三阶段审查。首先让我读取更改的详细内容,然后开始阶段1:静态代码审查。 现在我将开始执行阶段1:静态代码审查。 接下来的步骤 根据提交前验证技能,完整验证包括三个阶段: 1. ✅ 阶段1:静态代码审查 - 已完成,所有问题已修复 2. ⏳ 阶段2:运行时验证 - 使用 Aspire MCP 工具检查应用日志和资源状态 - 数据库初始化接口(16行) 提交前验证技能(完整目录): • ✅ SKILL.md - 技能主文档(294行) • ✅ report-template.md - 报告模板(335行) • ✅ test-config.md

    20010编辑于 2026-01-27
  • 来自专栏安卓圈

    Struts2数据封装

    ="s" uri="/struts-tags" %> <html> <head> <title>Title</title> </head> <body>

    Sturts2的数据封装</h1 import com.opensymphony.xwork2.ActionSupport; import java.util.Date; /** * 数据封装的方式一:提供属性的set方法 * ActionSupport; /** * 数据封装的方式二:属性驱动-在页面中提供表达式的方式 */ public class UserAction2 extends ActionSupport ActionSupport; import com.opensymphony.xwork2.ModelDriven; /** * 数据封装的方式三:模型驱动的方式 */ public class <title>Title</title> </head> <body>

    Struts2复杂类型的数据封装

    封装到List集合中:批量插入商品

    <form action

    38220发布于 2019-09-26
  • 来自专栏ATYUN订阅号

    DeepMind AI技能——“睡觉”!

    当谷歌的AI–AlphaGo击败了人类顶尖棋手的时候,举国皆知,可以说是震惊了全世界。 现在,又让AI具备了一项更加人性化的技能——“眯一会儿”、“打盹”,并且在最近发表的一边文章中谈到了DeepMind的“休息”能力。 目前无论是AI、神经网络还是机器学习等算法,研究者们要做的就是让它们有自行解决问题的能力。 自动驾驶技术需要对交通状况中做出决策,而AI需要的就是要具有人的思维能力。

    83480发布于 2018-03-02
  • 来自专栏雷子说测试开发

    测开技能--Web开发 React 学习(十三)网络请求封装

    我们接下来肯定还是有很多的请求要写的,我们是不是需要封装下,利用封装后,再来封装后的方法再来解决呢。 我们去简单的封装,我们在src创建一个until的包,然后创建一个httpcommon.js文件 我们去封装常用的请求。 const base={ api:"/openapi/api/v2" } export default base 那么我们来在写一个通用的处理请求的js文件,以后我们的处理请求的都可以放置到这里的 请求是可以正常请求的,那么证明我们的封装是没有问题的。我们在后续的使用中,就可以使用 我们封装好的方法即可。 简单的使用封装即可以。

    54340发布于 2021-03-15
  • 来自专栏大数据进阶

    python技能(2)-sys.argv

    sys.argv是一个从命令行获取参数,参数下标是从0开始 该参数是为了接收参数

    64020发布于 2019-09-17
  • 来自专栏大龄程序员的人工智能之路

    2023,AI 技能学起来

    注意:这里并不是说要掌握 AI 相关技术,而是掌握如何应用人工智能的技能。 想像一下如下场景: 文字工作者(包括作家、自媒体作者),使用 AI 生成相当一部分的作品,然后在此基础上进行润色。 营销人员,使用 AI 生成令人印象深刻的文案,或利用模型的丰富知识进行创意头脑风暴,然后根据自己公司的情况进行加工 程序员,使用 AI 搭建出程序框架,然后实现一些定制化的需求。 这个时候,如何你能掌握使用 AI技能,就会拥有相对于其他人的极其宝贵的竞争优势。 什么是使用 AI技能?就是你和 AI 之间的沟通能力,让 AI 理解你意图的能力。 所以,你与 AI 的交流方式很重要。 在我刚工作那会,掌握英语会形成求职的一个重大优势,以后,掌握 “Prompting” 技能会不会成为亮点? 但这些机会不会默认开花结果。你必须去追他们。 因此,在 2023 年,开始学习这一项关键技能吧。 在发生巨大变化的时代,那些先于其他人发现趋势的人会效益最大化。现在开始学习如何提示,很快,你就会在 99% 的社会中拥有明显的优势。

    46350编辑于 2023-02-27
  • 来自专栏云深之无迹

    Dji RoboMaster Tello SDK封装.2

    我对ESP32的扩展器没有做封装,后面再做封装 使用指令的时候,对比官方的SDK里面的取值范围 对里面的控制命令的封装,最新的SDK又有了新的指令,我可能有没有封装到位的,可以自己去封装。 下文会有安装的方法 参考的SDK,以上的设置类的主要参考资料 读取的指令都是一样的,只是它的命令不一样 以及还有若干指令未封装,就像SN,SDK的号码什么的。 self.send_command('go {} {} {} {}'.format(x, y, z, speed)) def curve(self, x1: int, y1: int, z1: int, x2: int, y2: int, z2: int, self.send_command('curve {} {} {} {} {} {} {}'.format( x1, y1, z1, x2, y2, z2, speed)) # 设置指令 def set_speed(self, speed: int): self.send_command('speed {}'.format

    88520发布于 2021-03-30
  • 来自专栏生信课程note+实验知识

    生信技能树-R作业-2

    title=sample$Titletitle## [1] "SS2_15_0048_A1" "SS2_15_0048_A2" "SS2_15_0048_A3" "SS2_15_0048_A4 25] "SS2_15_0048_B1" "SS2_15_0048_B2" "SS2_15_0048_B3" "SS2_15_0048_B4" ## [29] "SS2_15_0048_B5" "SS2_15_0048_B6" "SS2_15_0048_B7" "SS2_15_0048_B8" ## [33] "SS2_15_0048_B9" "SS2_15_0048_B10" "SS2 _0048_C2" "SS2_15_0048_C3" "SS2_15_0048_C4" ## [53] "SS2_15_0048_C5" "SS2_15_0048_C6" "SS2_15_0048 SS2_15_0048_N23" "SS2_15_0048_N24"## [337] "SS2_15_0048_O1" "SS2_15_0048_O2" "SS2_15_0048_O3" "SS2

    72750编辑于 2023-05-19
  • 来自专栏晨星先生的自留地

    黑客技能训练之攻破VulnOS 2

    最近迷上了国外的一个CTF训练网站,里面有很多国外的黑客打包好的系统(VulnOS)给安全爱好者们练习黑客技能。 Website:https://www.vulnhub.com VulnOS是人为打包的带漏洞的操作系统镜像,用来测试渗透技能。 n_id=1&name=2&data=2020,我们想指定name参数进行注入 sqlmap -u “url” -p name sqlmap.py -u “http://192.168.56.104

    1.6K30发布于 2018-06-07
  • 来自专栏C++

    SDL2封装媒体显示播放Csdl2

    Github https://github.com/gongluck/SDL2-study/tree/master/Csdl2 Csdl2.h #ifndef __CSDL2_H__ #define _ _CSDL2_H__ #include <SDL.h> #include <string> #include <mutex> class Csdl2 { public: // 状态 H__ Csdl2.cpp #include "Csdl2.h" // 递归锁 #define LOCKCSDL2() std::lock_guard<std::recursive_mutex> _lock (); } bool Csdl2::set_window(const void* hwnd, std::string& err) { LOCKCSDL2(); CHECKCSDL2STOPV OPTSUCCEED(); } bool Csdl2::stop_audio(std::string& err) { LOCKCSDL2(); CHECKCSDL2NSTOPA(err

    72530发布于 2019-06-22
  • Claude code AI技能神器:Anthropic Skills!

    比喻:就像你把繁琐流程装进一个“技能卡盒”,AI 拿出卡片就能直接用。⚡ 即插即用 + 团队共享神器技能包是文件夹格式(README + SKILL.md + 脚本),下载就能用,还能分享给团队。 比喻:以前你得教每个人怎么操作,现在只要发一个技能包,全队都能秒上手。 AI 变专家,提示不再乱Skills 用“渐进披露”机制:模型先只看到技能名和简介,任务相关时才加载完整技能。 比喻:就像你把一堆杂乱提示纸换成专用工具包,AI 一看到就懂该做什么,效率倍增!上手体验:三步搞定高效输出效果:每月“产品月报 PPT”,以前要 2 小时,现在 20 分钟搞定。 Load data from data.xlsx2. Refresh formulas3. Create slides per product category4. Skills 封装流程,让整个团队、整个项目效率翻倍。传送门:直接上车https://github.com/anthropics/skills

    2.6K10编辑于 2025-10-24
  • 来自专栏大数据文摘

    是的,你的AI技能正在“贬值”

    AI的普及成为推动社会生产力标志,必将改变我们的生活。 但是,本文作者前谷歌工程师、Inovo.vc的CTO Ric Szopa认为,AI从业者的技能正在贬值。 他从一个选择题入手告诉我们,AI工具、数据集、资金投入以及行业+AI的优势正在一步步弱化单一的AI基础技术优势。 先来做一道选择题。 在这种情况下我们应该如何看待AI?有很多公司试图将AI作为他们的直接产品(用于图像识别的API等),对一个AI专家,这可能很有吸引力。 然而,这常并不是一个好的选择。 同样令人兴奋的是,因为AI属于辅助后端,仍然可以利用非AI业务来保持公司的竞争优势。 结论 AI是一项真正的变革性技术。但是,以此为基础创业是一件棘手的事情。 你不应该完全依赖于AI技能,因为市场趋势就是技术会贬值。 构建AI模型可能非常有趣,但真正重要的是拥有比竞争对手更好的数据。

    62510发布于 2019-05-14
  • 来自专栏AI人工智能与大数据

    AI从业者生存技能:化繁为简

    提炼关键信息,就是小学时大家学的概括中心思想。一篇文章的观点可能只有一个,但为了辅证这个观点,会有很多材料,从各个角度来阐述。在向上层汇报时,一定要把关键信息提取出来。当然也要了解上层最关心的问题,是精度提升?还是时延提升?还是其他KPI?这个KPI提升了多少?现在到什么水平?关键信息之外的其他信息,像如何达到这个KPI的,调了哪些超参,和哪些兄弟讨论了,参考了哪几篇论文,都不应该喧宾夺主,而是提前准备好,要哪个就立马提供哪个。

    36020发布于 2020-04-26
  • 来自专栏小巫技术博客

    第09期·AI Skills 技能体系

    每日AI知识点 · 第09期 ️ AI Skills 技能体系 给AI装上专业技能包 ️ 什么是 AI Skills? Skills = 预封装的专业能力包,让 AI 秒变领域专家。 1 指令(Instructions) 告诉 AI 在该场景下如何思考和行动,例如「生成测试用例时必须包含边界条件」 2 工具(Tools) 该技能可以调用的 MCP 工具, 例如 TAPD 技能包含查需求、写用例、更新状态等工具 3 资源(Resources) 参考文件、模板、示例代码,例如测试规范文档、历史用例模板 4 上下文(Context) 防覆盖自动备份 advanced-test-cases 高级测试:生成性能/边界/并发测试用例,覆盖6大测试维度 今日金句 Skill = 指令 + 工具 + 资源 + 上下文,一次封装 ,永久复用 把你的专业知识封装成 Skill,让 AI 成为你领域的专家助手 你最想把哪个工作流程封装成 Skill?

    9210编辑于 2026-04-13
  • 来自专栏深蓝居

    AMF学习2远程调用的封装

    前一篇文章中已经学习了AMF数据类型,那么接下来就要将一个完整的AMF文件的封装格式了。 AMF文件总体来说分为4部分:前言(Preamble)、AMF头、AMF主体和主体的响应。 前言的前2字节用于说明AMF的版本,目前AMF有2个版本AMF0和AMF3.如使用AMF0则是:00 00 第3和第4字节用16位整数表示AMF头的数量。 说了这么多估计还是感觉比较抽象,下面给出个实例: AMF 16进制内容 00000000h: 00 00 00 00 00 01 00 1B 7A 68 2E 66 6C 65 65 74 ; ... : 52 6F 77 00 03 2F 37 39 00 00 00 13 0A 00 00 00 ; Row../79........ 00000030h: 03 02 00 01 35 02 00 我们可以按照前面说的封装方式将该amf解析如下: 00 00(AMF0版本)00 00(Header个数为0)00 01(AMF主体有1个) 00 1B(请求的方法的字符串长度为27个字节) 7A

    54010编辑于 2022-06-16
  • 来自专栏杨熹的专栏

    Day 2-Java-imooc-8-封装

    课程地址:http://www.imooc.com/learn/124 总结图片来自 http://www.imooc.com/article/10715 封装:只关注类 怎么用,解决什么问题,并不关心类是如何实现的 在某个对象中,可以直接使用成员变量并修改赋值 封装步骤: step 1,加个 private 进行封装 step 2,定义 get /set 方法,来执行get和set 的操作 get 需要返回 属性变量 内部类有四种: 成员内部类 方法内部类 静态内部类 匿名内部类 成员内部类: 1、 Inner 类定义在 Outer 类的内部,相当于 Outer 类的一个成员变量的位置 2、 Inner 类中定义的 test() 方法可以直接访问 Outer 类中的数据,而不受访问控制符的影响 3、 使用外部类对象来创建内部类对象: 内部类 对象名 = 外部类对象.new 内部类( ); 2、 如果外部类和内部类具有相同的成员变量或方法 静态内部类: 静态内部类是 static 修饰的内部类,这种内部类的特点是: 1、 静态内部类不能直接访问外部类的非静态成员,但可以通过** new 外部类().成员** 的方式访问 2、 如果外部类的静态成员与内部类的成员名称相同

    67190发布于 2018-04-03
  • 来自专栏前端人人

    React项目配置2(自己封装Ajax)

    1、React项目配置1(如何管理项目公共js方法)---2018.01.11 2、React项目配置2(自己封装Ajax)---2018.01.12 3、React项目配置3(如何管理项目API接口) 8,node v8.9.1,npm 5.5.1,WebStorm 2017.2.2 如果你觉得引入jquery,或者react 第三方库 react-axios 等等,他们的体积太大,那么我们就来自己封装 2、我们开始封装 const xmlNative = opt => { opt = opt || {}; opt.method = opt.method.toUpperCase() ||

    2.1K40发布于 2018-04-11
  • 来自专栏小码农薛尧

    《历史代码分析》2、接口结果封装

    代码概述 这段代码定义了一个名为 BaseResponse 的基础类,它是一个通用的响应类,用于封装接口返回的结果。 2.

    21500编辑于 2025-03-03
  • 来自专栏大猪的笔记

    go web: 2 封装日志包log

    和Python相比,log包功能上逊色不少,但它给我们提供了基础的构架,让我们能自己稍微封装下。 需求 对日志包我的要求很低,只要满足: 1. 提供Error, Info方法即可 2. 附录logger.go代码 // Package logger 是系统日志的封装,主要在之上封装了Error,Info两个函数。并提供了跨日期 // 自动分割日志文件的功能。

    1.9K10发布于 2019-11-21
  • 来自专栏云云众生s

    AI封装工具蕴藏丰厚商机

    David Eastman受YouTube上介绍AI副业的视频启发,演示了如何基于OpenAI API开发AI封装应用。 一个吸引了我注意力的标题大声喊道“人工智能应用每月产生2万美元以上收入,只需要1人团队。”如果忽略无法证实的收入数字,这个视频是相当理性的,指出大多数的想法只是人工智能的封装,开始并不需要太多工作。 那么什么是人工智能封装? 人工智能应用程序构建在什么之上或包装了什么?它是对中间商大型语言模型(LLM)的基本API调用。要获得基本的API体验,我们不需要任何代码: 加入OpenAI。 这是响应: { "id": "chatcmpl-8W2kkV9PHAycrcPPsIlJ1cusPignO", "object": "chat.completion", "created": 最后,我们有PDF AI。显然,域名“pdf.ai”花了1万美元,所以这确实强调了确保网站匹配用户预期的必要性,同时提醒我们成功的努力远非随意。所有示例都会紧密匹配网站域名和任务。

    39010编辑于 2024-03-28
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