普通人能用 AI 做什么?盘点一些真实有用的场景
我前前后后开了 ChatGPT、Claude、Gemini、Cursor,加上国内的 DeepSeek、Kimi、通义千问,光月费加起来小几百。还有部署了 OpenClaw 龙虾 🦞。
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在日常开发中,文件复制是一个非常基础但又容易踩坑的操作。比如做日志归档、配置文件备份、用户上传文件的临时存储等场景,都需要把一个文件完整地拷贝到另一个路径。Go 语言的标准库提供了简洁而强大的文件操作接口,不需要依赖任何第三方包就能轻松实现文件复制。
在日常开发中,我们经常会遇到需要扫描某个目录、拿到里面所有文件路径的场景。比如批量处理图片、遍历日志目录、构建静态资源索引等。Go 语言标准库提供了非常方便的工具来完成这类任务,这篇文章会带你逐一了解 3 种常见的实现方式,并分析它们各自的适用场景。
在日常后端开发工作中,接口的性能到底怎么样,往往不能靠主观感觉来判断。当你上线了一个新的 API,或者对某个接口做了优化,怎么快速验证它在高并发下的表现?这时候就需要一款趁手的压测工具。
最近有一个词在 AI 工程圈里频繁出现:Harness Engineering。
如果你没听过这个词,不奇怪——它还很新。但如果你现在在构建任何 AI 系统,或者你的团队正在评估如何把 LLM 引入真实业务,你迟早要面对它解决的那些问题:Agent 出错怎么办?上下文怎么组织?工具调用怎么管控?知识怎么沉淀?执行怎么可追溯?