随笔分类 - 人工智能
摘要：这36件事儿，有的是从书上看到的，有的是跟其他同事学到的，有的是自己瞎寻思的。可能有啰嗦，也可能有不对，如果觉得不合时宜，也权当逗您一乐了......
01 对待技术债务要谨慎
在一次迭代开始时，各项需求看上去安排的张弛有度，但仍无法避免在某个时间承受巨大的进度压力，当你发现必须在 干得快 和 干得好 之间选择时候，一般都会选择 干得快，并提醒自己将来再回头来返工优化。但实际上下一轮迭代总会有下一个问题，将来永不会来。这类久拖不决的任务就是 技术债 ，技术债 就像贷款，短期能获得好处，但你总要付出利息。时间久了，利息也将是一笔难以偿还的债务。因为有债务的存在，新功能的加入将变得困难，而且这些债务也将是 bug 的滋生地。我们很容易说服自己，当前变更引入的一点点技术债并不算什么大问题。就跟破窗效应一样，只要放开了口子，系统会腐化的很快。变坏容易，变好很难。尽量避免拖欠技术债务，应该要采取零容忍策略。如果迫不得已，也要在任务卡片上追踪这笔债务，及时偿还，不要遗忘。
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摘要：在数字娱乐产业中，游戏开发无疑是最具活力和创新性的领域之一。随着技术的进步和玩家需求的日益增长，游戏开发者面临着前所未有的挑战和机遇。游戏不仅要在图形和玩法上不断创新，还要提供流畅的用户体验和智能的游戏逻辑。在这样的背景下，有限状态机（FSM）成为了游戏开发中一个不可或缺的工具，它为游戏角色和系统的行为提供了一种清晰、可控的实现方式。
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摘要：隐藏在代码中的安全漏洞如同一条通往业务核心数据资产的隐秘通道，极易被黑客盯上和利用。及时识别和修复代码漏洞对防止黑客入侵和数据泄露至关重要。借助混元大模型，腾讯云 AI 代码助手与代码安全团队合作，推出代码评审（Code Review，下文简称CR）之安全漏洞检出能力，可极大提升公司核心数据资产安全性。
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摘要：近期在Visual Studio 市场上上架了腾讯云 AI 代码助手。该插件可以在 Visual Studio2022 版本（含社区版，版本不低于 17.6 即可）使用智能辅助编码能力，助力 Visual Studio 的开发者提高效率。我们在该平台上支持技术对话、代码补全、单元测试生成、解释代码、修复代码等场景。
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摘要：“人人都是开发者”的时代真的要到来了吗？是的，我们可以试试借助腾讯云 AI 代码助手生成一个支付功能的页面，看这个任务能否完成？接下来我们将以 Visual Studio Code 为例，演示通过 AI 代码助手创建一个支付页面：
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摘要：在软件开发过程中，准确理解和拆解业务需求是至关重要的。这要求开发人员不仅具备技术专长，还需要对业务领域有深入的理解。然而，面对复杂多变的业务需求，仅凭人工往往难以做到高效且准确的拆解。为此，腾讯云 AI 代码助手引入了检索增强型生成模型（RAG）与大型语言模型（LLM）的结合，旨在通过智能辅助提升业务需求的理解与拆解效率。本文将深入探讨这一创新方案，展示其在实际软件开发中的应用效果。
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摘要：在当今的游戏开发领域，人工智能（AI）技术的应用已经成为推动行业发展的关键力量。AI不仅能够提升游戏的智能化水平，还能够增强玩家的沉浸感和游戏体验。随着技术的进步，AI在游戏设计、开发和测试中的应用越来越广泛，从简单的 NPC 行为模拟到复杂的游戏世界构建，AI技术都在发挥着重要作用。本文旨在探讨如何让 AI 帮助程序员编写游戏开发中的常见算法代码，如A*算法和波函数坍缩算法，以及这些算法在开放世界游戏、动态场景路径更新和程序化内容生成中的应用。
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摘要：手把手教零基础前端小白运用腾讯云 AI 代码助手，从 0 到 1 打造自己的专属产品网页：
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摘要：腾讯云 COS 的多 AZ 存储架构能够为用户数据提供数据中心级别的容灾能力。多 AZ 存储将客户数据分散存储在城市中多个不同的数据中心，当某个数据中心因为自然灾害、断电等极端情况导致整体故障时，多 AZ 存储架构依然可以为客户提供稳定可靠的存储服务。多 AZ 存储是怎样实现 AZ 级的容灾能力，保证服务高可用的？下面就来揭秘多 AZ 存储架构的奥秘之处。
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摘要：代码诊断是指通过分析和检查源代码，发现并定位其中的错误、缺陷或不规范之处。传统的代码诊断方法主要依赖于人工审查和简单的静态分析工具，结合流水线的自动化能力并且结合质量门禁建立不同的质量阈值关卡。
基于 AI 赋能代码诊断是在传统的能力基础上在次进行质量左移，通过腾讯云 AI 代码助手在 IDE 建立统一开发入口，通过结合先进的机器学习和人工智能技术，赋予代码诊断过程更高的智能化水平，从而提升诊断的准确性和效率。AI 赋能代码诊断不仅仅是自动化代码分析，更是通过智能算法对代码进行深度理解和分析，识别出潜在的问题并提供相应的解决方案；
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摘要：在当今快速发展的技术领域，AI 编码辅助工具正逐渐成为开发者的得力助手。这些工具通过学习和预测开发者的编码习惯，提供代码补全建议，极大地提高了编码效率。然而，为了最大化这些工具的潜力，开发者需要了解和应用一些最佳实践。
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摘要：在软件开发中，单元测试是保障代码质量的重要环节。对于程序员而言，它不仅提高了代码的稳定性和可维护性，还能帮助企业快速响应市场变化。然而，很多开发团队对单元测试的理解和实践并不深入。而腾讯云 AI 代码助手能够基于代码逻辑自动生成单元测试，减少手动编写测试代码的工作量，提高测试的效率。本文将分享一些写 Java 单元测试的最佳实践，帮助你编写出高效、可维护的测试代码。
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摘要：作为一个优秀的 IT 技术民工，需要始终学习先进的技术并将技术转换为生产力，目前 AI 领域编码辅助工具层出不穷，开发者有必要或者说必须要掌握相关工具的使用，以提高编码效率，降低编码错误。这次我通过一个简单的项目和大家分享一下腾讯云 AI 代码助手的使用
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摘要：腾讯云 AI 代码助手是一款革命性的编码辅助工具，它在程序员编写代码时发挥着至关重要的作用——预测并提供下一句或下一段代码的建议。你可能会疑惑，既然 IDE已经具备基本的代码补全功能，为何还需要 AI 代码助手呢？这里的关键在于 AI 代码助手能够深入理解代码的上下文环境，提供逻辑和语法上更加精准的代码补全建议，这超越了传统基于关键词匹配的补全方式。更进一步，AI 代码助手能够学习并适应程序员的编码风格和历史代码模式，从而提供定制化的代码补全，使得编写的代码更加贴合个人习惯。
对于程序员来说，在特定的开发场景中，巧妙地运用 AI 代码助手，能够显著提升开发效率，甚至可达 10 倍之多。以下是我个人总结的几个关键场景，它们展示了如何通过 AI 代码助手实现编码效率的飞跃
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摘要：一次偶然的机会，我发现了腾讯云 AI 代码助手，支持微信开发者 IDE 下的编码辅助，并且在代码辅助开发的效率上有很大提升，还可以通过自然语言描述完成最终应用！那么我今天要来试试看用腾讯云 AI 代码助手来快速开发一个微信小程序游戏五子棋......
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摘要：伴随 OpenAI 的 ChatGPT4 大语言模型问世，发布在人工智能领域掀起新一波的浪潮，也是从数字化转型为数智化的元年，业内对于如何将 LLM 落地应用进行了各种探索，尝试通过挖掘 LLM 构建 Agent 智能体进赋能自身业务、科技等领域进行加速推进创新， AI Agent 智能体以其自主性、智能性和协作性，为企业带来了全新应用场景，从科技领域而言企业研发模式正经历着一场革命性的变革，腾讯云 AI 代码助手是基于腾讯混元代码大模型作为大脑中枢建立的 AI Agent 的智能体应用，提供智能补全、智能感知、智能对话、工作台插件扩展等能力，赋能 AISE 中产品研发领域的达到提质增效目标并提高软件研发的智能水平。
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摘要：随着大型语言模型（LLMs）的兴起，如腾讯云 AI 代码助手和 GitHub Copilot 等工具已经开始改变开发者的工作方式。然而，这些工具大多基于公开数据训练，对于企业内部的私域数据和特定需求，其适应性仍有局限。因此，如何将这些工具与企业自身的私域数据相结合，构建起企业独特的 AI 编码能力，是每个企业都需要面对的挑战。
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摘要：在软件开发这一充满创造性的领域中，开发人员不仅要构建功能强大的软件，还要确保这些软件的稳定性和可靠性。然而，开发过程中并非所有任务都能激发创造力，有些甚至是重复且乏味的。其中，编写单元测试无疑是最令人头疼的任务之一，它虽然对于验证软件组件是否按预期工作至关重要，但其编写过程却常常让开发人员感到枯燥和疲惫。
理想的情况是，开发人员在编写代码的同时编写单元测试。但是编写单元测试是软件开发中的繁琐工作，会占用开发人员大量时间。并且开发人员在手动编写复杂代码库的单元测试时可能会犯错。因此，很多软件缺乏足够的单元测试，这使得代码难以维护。如果没有单元测试，出现问题后定位问题就如同大海捞针，这不仅增加了维护成本，也降低了软件的可靠性。
在这样的背景下，AI 代码助手应运而生，它通过大模型辅助生成代码来减轻开发人员在单元测试编写上的负担，提高开发效率，同时确保软件质量。它将如何帮助开发人员克服单元测试的挑战，是我们接下来要探讨的主题。
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摘要：在 AI 技术日益成熟的今天，AI 辅助开发工具如腾讯云 AI 代码助手等正在逐渐改变软件开发的面貌。这些工具通过自动化代码补全、错误检测和优化建议等功能，显著提高了开发效率。然而，企业在采用这些工具时面临一个关键问题：如何准确度量AI代码工具为企业带来的研发效率提升？
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摘要：亲爱的开发者们，你是否还在为采纳AI对话框里生成的代码，需要繁琐的复制、粘贴、插入而烦恼？是否渴望一种更自然、更直观的编程方式，让代码需求直接生成到你的编码区？告别繁琐，拥抱沉浸式编程，腾讯云AI代码助手全新推出——内联对话（Inline Chat）功能，让你的编程体验飞跃提升！
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