从零开始搭建Tare的Java 开发环境

从0开始一步一步讲解如何在Trae 中构建Java开发环境,供大家学习交流。

  1. java 项目plugin安装:Extension Pack for Java 拓展包包含以下内容,亦可手动安装;
  1. 开发环境配置
Maven for java 拓展配置 与 Language Support for Java(TM) by Red Hat 中的 maven 需要分别单独配置;否则易出现 maven 拓展 与 Java Projects 所引用的 maven settings配置不相同的情况; 
  1. lombok

项目中有使用lombok时 可安装lombok插件:

并在项目的 settings.json 中增加:“lombok.configPath”: “lombok.config”

  1. 项目启动:

application启动类执行 Debug / Run:

  1. 环境配置简化可以使用:Extension Pack for Java Auto Config
  1. 支持导入配置导入

支持从vs code 和 cursor 的导入配置,已经使用这两种工具的配置好环境的同学可以直接导入,一步到位。

  1. 为Trae 打个广告

目前日常代码60%左右靠 trae生成,日常使用上的产出结果 cursor pro 还有差距,但免费使用还提供了solo 模式,也是可以极大的提高了日常编码及学习效率,值得推荐一下。

solo 获取方式:

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使用VS Code插件搭建AI开发环境完全指南

使用VS Code插件搭建AI开发环境完全指南

前篇: AI编程教学:手把手搭建AI编程环境(IDE/插件/CLI方案) Claude code免费体验+安装方式,对接国产大模型,Node + 配置教程 01. AI编程工具概述 目前主流的AI编程工具主要分为三类:集成IDE、插件模式和独立CLI。 其中,插件模式以其轻量级和高兼容性成为许多开发者的首选。通过在VSCode中安装相应插件,开发者可以在不离开熟悉的编辑器环境的情况下,享受到AI辅助编程的便利。 插件模式的优势在于: * 无需切换编辑器,保持开发环境一致性 * 可根据需求灵活选择不同AI模型 * 资源占用小,启动速度快 * 支持与本地开发环境深度集成 02. VS Code AI插件选择 目前市场上有多种VS Code AI插件可供选择,各有特色。以下是几款主流插件的对比分析: 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 综合对比下来,RooCode是目前最推荐的VS Code AI插件,它不仅支持多种模型和模式切换,而且对中文的支持非常友好,适合国内开发者使用。

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人工智能:自然语言处理在教育领域的应用与实战

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人工智能:自然语言处理在教育领域的应用与实战 学习目标 💡 理解自然语言处理(NLP)在教育领域的应用场景和重要性 💡 掌握教育领域NLP应用的核心技术(如智能问答、作业批改、个性化学习) 💡 学会使用前沿模型(如BERT、GPT-3)进行教育文本分析 💡 理解教育领域的特殊挑战(如多学科知识、学生认知差异、数据隐私) 💡 通过实战项目,开发一个智能问答系统应用 重点内容 * 教育领域NLP应用的主要场景 * 核心技术(智能问答、作业批改、个性化学习) * 前沿模型(BERT、GPT-3)在教育领域的使用 * 教育领域的特殊挑战 * 实战项目:智能问答系统应用开发 一、教育领域NLP应用的主要场景 1.1 智能问答 1.1.1 智能问答的基本概念 智能问答是通过自然语言与用户进行交互,回答用户问题的程序。在教育领域,智能问答的主要应用场景包括: * 课程问答:回答课程相关的问题(如“什么是机器学习”

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清华团队首发OpenClaw研究报告:AI智能体生态闭环全解析

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🍃 予枫:个人主页 📚 个人专栏: 《Java 从入门到起飞》《读研码农的干货日常》《Java 面试刷题指南》 💻 Debug 这个世界,Return 更好的自己! 引言 近期“龙虾”OpenClaw持续爆火,GitHub星标数一路飙升,成为AI智能体领域的现象级开源项目。就在这时,清华沈阳教授团队重磅首发两份OpenClaw专项研究报告,从理论到实践、从自我研究到生态布局,给出了最全面的解读,堪称OpenClaw学习的“官方指南”,程序员和AI从业者必看! 文章目录 * 引言 * 一、OPENCLAW双报告核心概况 * 1.1 《OpenClaw发展研究报告1.0》:严谨迭代的生态指南 * 1.2 《OpenClaw自我研究报告1.0》:AI研究AI的标杆实验 * 二、OPENCLAW领域阶段性进展 * 2.1 理论研究:筑牢生态基础,扩大科普影响力 * 2.2 模型研发:

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