极客日志博客关注什么
极客日志博客面向希望提升工程效率的开发者，重点整理 AI 工程、前后端开发、云原生、数据库、开发工具、性能优化、内容生产和开源实践。这里的文章不是只给一个命令或结论，而是尽量把背景、约束、方案取舍、踩坑过程和可复用经验写完整。读者可以把博客看成长期知识库：遇到具体问题时检索答案，空闲时按分类连续阅读，做项目复盘时回到文章里查找可以落地的检查清单。
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Copilot Prompt 工程实战：高效提示词设计指南
围绕 GitHub Copilot 的提示词工程实践，文章分析了提示词模糊、缺少上下文和缺少负例约束带来的返工问题，给出 Context、Task、Positive Example、Negative Rules 四段式模板，并通过 CSV 转嵌套 JSON 的示例与测试数据说明结构化提示能显著提升一次通过率、减少修复轮次，同时补充了密钥安全、长度控制和提示词评审等生产环境注意事项。
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在 IntelliJ IDEA 中使用飞算 AI 的实操记录
综述由AI生成飞算 AI 是集成在 IntelliJ IDEA 里的编程插件，适合做代码骨架、模板和分层模块的快速生成。文章梳理了插件安装、注册登录、需求描述与代码生成流程，并给出使用时的几个实用判断：需求要尽量具体，大项目按模块拆开生成，生成后必须人工检查。文末还把它和 Copilot、CodeWhisperer、Tabnine 做了对比，结论很直接：飞算 AI 更适合项目级起步，其他工具更适合日常补全。
JavaVScodeNode.jsAIjava
GitHub Spec-Kit 上手与规范驱动开发实践
综述由AI生成Spec-Kit 是 GitHub 的规范驱动开发工具包，核心做法是先写规范、再生成代码和任务拆解，让需求、设计、接口和测试保持一致。文章梳理了安装、初始化项目、编写 constitution、生成 spec/plan/tasks、执行 implement 的完整流程，也用订单评价功能演示了如何落到真实项目。它更适合 CRUD 密集型和团队协作项目，能减少返工和沟通成本，但前提是规范本身要写清楚。
编程语言VScodeAI
在 VS Code 中接入 DeepSeek
这篇内容演示了如何先在 DeepSeek 开放平台创建并保存 API Key，再在 VS Code 中安装 Cline 扩展、选择 DeepSeek 作为 API provider 并填入密钥完成配置。最后通过一次简单对话验证连接是否正常，整个接入流程清晰直接。
PythonVScodeAI大前端
用 DeepFace 和 OpenCV 做实时情绪识别
综述由AI生成结合 OpenCV 和 DeepFace 可以很快做出一个实时情绪识别原型：OpenCV 负责打开摄像头、读取视频帧、绘制人脸框和 FPS，DeepFace 通过 DeepFace.analyze(frame, actions=['emotion'], enforce_detection=False) 返回每张脸的主导情绪和置信度。代码里用滑动平均平滑 FPS，并在画面上直接标注结果。这个方案适合演示和原型验证，但对光照、遮挡和人脸角度…
编程语言VScodeAI写作AI
用 Obsidian 看板和 Copilot 做每日总结自动化
综述由AI生成用 Obsidian 的 Kanban、Tasks 和 Copilot 可以搭出一条轻量的每日总结自动化链路：Kanban 负责项目看板，Tasks 在任务完成时写入日期，Copilot 读取这些带时间戳的内容并生成当天总结。这样做的关键是先把任务状态和完成时间整理清楚，AI 才能准确筛出今日成果。
JavaVScodePayAIjava
飞算 JavaAI 实战：面向 Java 工程的智能开发插件
综述由AI生成飞算 JavaAI 是一款深度集成在 IntelliJ IDEA 中的 Java 智能开发插件，重点不是简单补全代码，而是把需求分析、工程结构生成、规则约束和常见问答串成一条流程。文章结合安装配置、订单服务生成、Java Chat、智能问答和 SQL Chat 的使用体验，说明它更适合 Spring Boot、MyBatis 这类 Java 项目的原型开发、老项目合并和团队规范落地。它能明显减少样板工作，但复杂业务仍需要人工 revie…
编程语言VScodeNode.jsAI
Codex 上手指南：从 CLI 配置到 MCP 工具集成
综述由AI生成Codex 是基于 GPT-5 的 AI 编程工具，支持 CLI、VS Code 插件、SDK 和云端四种环境。本文从安装登录开始，介绍模型切换与推理档位，并给出免费接入国产模型的配置方法。重点讲解 MCP 插件的安装，如 Context7 用于实时获取框架文档，Excel MCP 用于操作表格。同时涵盖常用命令、自定义提示、VS Code 插件使用和 SDK 集成，帮助开发者快速上手。
PythonVScodeNode.jsAI
MCP 服务器安装：npx 与 uvx/uvenv 的实操笔记
综述由AI生成MCP 允许通过外部进程扩展模型能力，而 npx 和 uvx/uvenv 提供了无需全局安装的即装即用运行方式。文章分别说明了两者在 Node.js 与 Python 生态中的定位、安装前提、Node.js 与 pipx/pip 的配置方法、版本验证步骤，以及如何直接运行 MCP 服务器和临时执行命令行工具。最后给出常见问题排查思路：重点看 PATH、依赖隔离和平台支持限制。
Shell / BashVScodeAI
Mac Mini M4 本地部署 AI 模型：Ollama 与 Stable Diffusion 实操
综述由AI生成在 Mac Mini M4 上搭建本地 AI 环境，重点是先把系统、Homebrew 和 Conda 这些基础层整理好，再用 Ollama 跑起大语言模型。文章说明了 macOS 版本、Homebrew 安装与更新、Miniconda 创建 Python 环境的步骤，也给出了 Ollama 的安装、启动和运行 Mistral 7B 的命令，并提到可通过 Modelfile 做自定义配置。
编程语言VScodeAI
Qoder 和 Lingma IDE 的上手记录
综述由AI生成Qoder 和 Lingma IDE 都是阿里生态下的 AI 编程工具，但定位不同：前者更偏代理式独立 IDE，适合复杂任务推进；后者更偏智能编程助手，兼顾插件和独立 IDE 形态。文章保留了两者的核心特性说明，并记录了在 MacOS Tahoe 26.0.1 上安装、切换中文环境和查看快捷键的过程。
编程语言VScodeAI
Copilot、CodeGeex、RooCode：主流 AI 代码助手怎么选？
综述由AI生成GitHub Copilot 深度集成 GitHub 生态，通用场景强但付费且依赖网络；CodeGeex 开源可本地部署，中文本地化好，适合合规要求高的团队；RooCode 免费轻量，上手简单，适合新手和快速开发。三者关键差异在于离线使用、代码原创性和学习成本。选型时，专业团队优先 Copilot，国内合规选 CodeGeex，零门槛入门用 RooCode，组合使用常见于个人开发者。
JavaScriptVScodeNode.jsWeChat大前端
Markdown2Html使用教程
Markdown2Html 适合用于 Markdown 与 HTML 之间的双向转换，并可配合样式定制、代码高亮、数学公式、PDF 导出和多平台排版优化使用。文章梳理了安装配置、常见部署方式、平台适配思路、HTML 转 Markdown、编辑器实时预览以及 marked 等核心工具的工作方式，同时提醒了图片、公式、代码块和安全性等实际使用中的注意点。
PythonVScodeNode.jsNuctAI
RetinaFace 与 CurricularFace 推理脚本排错记录
综述由AI生成在 Python 3.11.14 的预设镜像里调试 RetinaFace + CurricularFace 推理脚本，核心问题集中在环境、路径和输入文件上。文章先确认了 Python、PyTorch、CUDA、ModelScope 和代码目录的版本与位置，再分别处理 conda 激活、解释器指向、CUDA 库路径、示例图读取、URL 输入超时以及图片格式异常等常见报错。最后说明了阈值并不是固定值，应该根据场景调整，重点是先把检测和特征比…
PythonVScode
Python字符串基础：定义、拼接、转义与格式化
这篇内容围绕 Python 字符串展开，讲清了单引号、双引号、三引号的定义方式，字符串拼接、长度获取、原始字符串路径写法、常见转义字符以及 Unicode 表示法，还补充了字符串重复输出和 % 格式化的基本用法，并提醒字符串在 Python 中是不可变对象。
PythonVScodeAI
本地离线部署 Whisper 语音转写
在本地部署 Whisper 做语音转写并不复杂，核心是准备好 Python、Whisper、FFmpeg 和模型文件。文章给出了命令行转写与 Python 脚本两种用法，并补充了繁简转换、输出保存和常见问题处理思路，适合在 Windows、macOS、Linux 上直接搭建离线转写环境。
PythonVScode
从安装到运行：Python 入门第一课
综述由AI生成这篇内容把 Python 入门最先会碰到的几件事串起来了：Python 的基本特点、Windows/macOS/Linux 的安装方式、如何验证环境是否可用，以及用 VS Code 写出第一个 Hello World 程序。后半部分补了缩进、注释、命名规范和几个常见报错的处理方法，适合作为刚开始接触 Python 时的启动说明。
编程语言VScodeWeChatPPT制作AI
腾讯三款 AI Agent 怎么选：WorkBuddy、QClaw、CodeBuddy 实测
综述由AI生成腾讯把 AI Agent 分成了三条线：WorkBuddy 面向企业办公，强调企微集成、安全审计和数据不出域；QClaw 面向普通用户，主打微信直连、免费和本地远程操控；CodeBuddy 面向开发者，重点是对话式编程和 Craft 模式。三者底层思路一致，都是把 Agent 嵌进高频入口里。实际选型上，企业优先 WorkBuddy，普通用户选 QClaw，程序员更适合 CodeBuddy。
Shell / BashVScodeSaaS
鸿蒙 PC 的 Linux 融合开发引擎体验
综述由AI生成鸿蒙 PC 通过'融合开发引擎'1.0.0.17，把 Linux 环境以轻量级虚拟化的方式直接带到桌面端，补上了 Docker、编译工具和常用 Linux 命令缺位的问题。共享文件夹、快照备份和在线扩容让这个环境更像能用的开发工具，而不是一个只能演示的功能。它目前仍处于公测阶段，但对想在鸿蒙 PC 上直接使用 Linux 工具链的开发者来说，这已经比双机切换或临时替代方案顺手得多。
C++VScodeAI写作AI
ESP32-S3接入文心一言的语音助手实战
综述由AI生成用 ESP32-S3、INMP441、MAX98357 和百度文心一言搭一个可对话的语音助手，重点不只是联网调用 API，还包括 Arduino IDE 与 esp32 2.0.17 开发板包安装、必要库导入、音频模块与 SD 卡接线、Blink 和音频环回测试。文中还给出了唤醒词训练所需的离线包、SD 卡容量与供电选择上的实际取舍，整体思路是先把本地硬件链路跑稳，再接入语音识别、语音合成和大模型服务。