当前位置: 首页 > article >正文

把 Flask 搬进 ESP,高中生自研嵌入式 Web 框架 MicroFlask !唤

如果有多个供应商你也可以使用 [[CC-Switch]] 来可视化管理这些API key以及claude code 的skills。# 多平台安装指令curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash## Claude Code 配置 GLM Coding Plancurl -O https://cdn.bigmodel.cn/install/claude_code_env.sh bash ./claude_code_env.sh## 手动配置Claude-codeexport ANTHROPIC_BASE_URLhttps://codeyy.topexport ANTHROPIC_AUTH_TOKENmy_ANTHROPIC_AUTH_TOKENexport ANTHROPIC_BASE_URLhttps://open.bigmodel.cn/api/anthropicexport ANTHROPIC_AUTH_TOKENmy_ANTHROPIC_AUTH_TOKEN进一步的还有claude-code-router这种项目可以帮助把 OpenAI 格式的 API 转换成 Anthropic 格式的 API, 以实现 claude code 理论上可以接入任何API格式的供应商。 另外还有类似的产品/应用程序比如codex、 Gemini CLI使用逻辑上也比较相似。目前我使用的是 claude codeGLM Coding Plan 已经能满足需求暂时没有尝试更加先进的模型。配置类似 VS Code 的配置生效策略claude code 也设计了多层配置作用域 位置 影响范围 与团队共享Managed 系统级 managed-settings.json 机器上的所有用户 是由 IT 部署User ~/.claude/ 目录 您跨所有项目 否Project 存储库中的 .claude/ 此存储库上的所有协作者 是提交到 gitLocal .claude/*.local.* 文件 您仅在此存储库中 否gitignored具体参考官方文档 claude code 配置[[我的claude code 配置]]主要可以配置指令权限、读写文件夹权限、沙箱模式。Memory使用大模型很重要的一点是上下文claude code中可以通过 Manage Claudes memory 来管理实现更加智能化的编程体验。Claude Code 在分层结构中提供四个内存位置每个位置都有不同的用途内存类型 位置 用途 用例示例 共享对象企业策略 ? macOS: /Library/Application Support/ClaudeCode/CLAUDE.md? Linux: /etc/claude-code/CLAUDE.md? Windows: C:\Program Files\ClaudeCode\CLAUDE.md 由 IT/DevOps 管理的组织范围内的说明 公司编码标准、安全策略、合规要求 组织中的所有用户项目内存 ./CLAUDE.md 或 ./.claude/CLAUDE.md 项目的团队共享说明 项目架构、编码标准、常见工作流 通过源代码控制的团队成员项目规则 ./.claude/rules/*.md 模块化、特定主题的项目说明 特定于语言的指南、测试约定、API 标准 通过源代码控制的团队成员用户内存 ~/.claude/CLAUDE.md 所有项目的个人偏好设置 代码样式偏好、个人工具快捷方式 仅您所有项目项目内存本地 ./CLAUDE.local.md 个人的项目特定偏好设置 您的沙箱 URL、首选测试数据 仅您当前项目Claude Code 会从当前工作目录开始 向上递归但不包括根目录/并读取它找到的任何 CLAUDE.md 或 CLAUDE.local.md 文件。核心概念详细介绍 Claude Code 架构深度解析Commands、Skills、Agents、Plugins 一文说清1. Commands手动快捷键本质斜杠命令如/review用户手动触发主动权在用户创建项目或全局目录下的Markdown文件文件名即命令名支持$1等参数适用高频、确定性任务代码审查、格式化、测试运行等2. SkillsAI自动技能包本质按需加载的能力模块AI根据对话自动判断激活核心机制懒加载启动仅加载元数据需用时才加载完整内容创建含SKILL.md功能说明、执行脚本等文件的目录适用模糊指令、智能化任务PDF处理、代码翻译、数据分析等3. Agents独立工作分身本质拥有独立上下文和专属系统提示词的Claude实例核心优势上下文隔离避免污染主对话记忆创建通过/agents交互式创建或配置文件定义含角色、权限、提示词适用复杂、耗时、多步骤任务批量翻译、深度安全审计、项目级代码审查等4. Plugins打包分发容器本质整合Commands、Skills、Agents的分发工具非功能本身价值统一安装、版本管理、团队协作、生态共享支持官方插件市场用法打包后通过claude plugin install一键安装推荐安装特性 Command Skill Agent Plugin触发方式 手动/cmd AI自动判断 AI自动/手动 -上下文 主对话 主对话 独立隔离 -加载时机 调用时 懒加载 需要时 安装时适用场景 高频确定性 模糊指令 复杂批量 打包分发如何选择使用哪个功能需手动精确触发→Command无需手动触发任务复杂、会污染主对话→Agent单次简单任务→Skill需分享/团队使用→Plugin打包注意最小权限原则按需求分配工具权限如审查类Agent仅只读权限提示词技巧一、基础技巧精准提问减少无效沟通1. 明确上下文和约束条件Claude Code 无法默认知晓你的项目环境、技术栈和业务规则提问时必须明确说明避免反复修正。反面示例帮我写一个用户登录接口正面示例帮我用 Python FastAPI 写一个用户登录接口要求接收用户名和密码参数使用 POST 请求密码需用 bcrypt 加密验证验证通过后返回 JWT 令牌过期时间 24 小时包含参数校验和异常处理返回统一的 JSON 格式响应2. 限定输出格式和风格根据你的使用场景如直接运行、文档嵌入、学习参考指定输出要求指定代码风格遵循 PEP8 规范、使用 Google 代码注释风格指定输出结构只输出代码不写解释、先写核心代码再逐行解释指定兼容性兼容 Python 3.8、适配 MySQL 8.03. 分阶段提问避免一次性提复杂需求对于大型功能如电商订单系统拆分小模块逐个提问先问「订单数据模型设计Python SQLAlchemy」再问「订单创建接口实现」最后问「订单状态更新和异常处理」二、进阶技巧场景化交互提升代码质量1. 代码生成从「需求」到「可运行代码」提供输入输出示例让 Claude 更贴合你的业务逻辑帮我写一个 Python 函数输入是包含手机号的字符串列表如 [13800138000, abc123, 13900139000]输出是过滤后的有效手机号列表需符合中国大陆手机号规则且去重。要求添加鲁棒性设计主动要求异常处理、边界条件考虑帮我写一个计算两数相除的函数要求处理除数为 0、非数字输入的情况返回友好的错误提示而不是直接抛出异常。2. 代码优化从「能用」到「好用」指定优化目标性能、可读性、内存占用、安全性等优化这段 Python 代码目标是提升大数据量下的运行速度同时保证代码可读性[粘贴你的代码]要求解释优化思路不仅要结果还要理解原理优化这段代码后详细说明你做了哪些修改以及每个修改的原因和带来的收益。3. 代码调试精准定位并修复问题完整提供报错信息包括错误类型、报错行、运行环境、输入数据这段代码运行时报错「IndexError: list index out of range」运行环境是 Python 3.9输入数据是 [1,2,3]帮我定位问题并修复同时说明错误原因[粘贴你的代码]要求复现和验证确保修复方案有效修复后请提供一个可复现的测试用例包括输入、预期输出、实际输出验证修复效果。4. 代码解释从「看懂」到「理解本质」指定解释深度适合新手/进阶/专家用新手能理解的方式解释这段代码的核心逻辑逐行说明每个步骤的作用避免使用专业术语必要时用比喻解释。要求关联知识点举一反三解释这段代码后补充说明涉及的核心编程知识点如闭包、异步IO以及这些知识点在实际开发中的常见应用场景。三、高级技巧最大化 Claude Code 的价值1. 利用「上下文记忆」进行连续交互Claude 支持长上下文对话可基于历史对话持续深入基于上一轮你写的用户登录接口现在我需要添加「密码重置」功能要求验证用户手机号和验证码重置密码时更新加密后的密码与原有接口复用相同的数据库模型2. 生成配套文档/测试用例生成注释/文档字符串为这段代码添加详细的文档字符串docstring和关键行注释符合 Sphinx 文档生成规范。生成单元测试为这段函数生成完整的单元测试用例使用 pytest覆盖正常场景、边界场景、异常场景。3. 跨语言/框架迁移代码明确迁移目标和约束将这段 JavaScript Express 的接口代码迁移到 Go Gin 框架要求保持业务逻辑不变适配 Go 的语法和最佳实践同时说明两种框架的核心差异。乖到苍惫

相关文章:

把 Flask 搬进 ESP,高中生自研嵌入式 Web 框架 MicroFlask !唤

如果有多个供应商,你也可以使用 [[CC-Switch]] 来可视化管理这些API key,以及claude code 的skills。 # 多平台安装指令 curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash ## Claude Code 配置 GLM Coding Plan curl -O "https://cdn.bigmodel.cn/i…...

隐写术工具技术指南:从原理到实践的完整探索

隐写术工具技术指南:从原理到实践的完整探索 【免费下载链接】openstego OpenStego is a steganography application that provides two functionalities: a) Data Hiding: It can hide any data within an image file. b) Watermarking: Watermarking image files …...

Product Hunt 每日热榜 | 2026-04-09

1. Velo 标语:将任何内容分享为视频消息。 介绍:Velo 利用人工智能将你的原始屏幕录制转化为值得一看的、随时可以分享的视频。 产品网站: 立即访问 Product Hunt: View on Product Hunt 关键词:Velo, 视频消息, A…...

AI写文+自动发布实现方法,自媒体矩阵新玩法

不少自媒体运营者在内容产出上常常面临时间紧、任务重的问题。每天要构思选题、撰写文案、排版配图、多平台分发,流程繁琐且重复性高。于是,有人尝试将AI写作与自动发布结合起来,看看是否真能提升效率。我们也在实际操作中验证了这一组合的效…...

【2026开年巨献】精通Python十讲:第十讲 - 设计模式、架构与工程化思维

【2026开年巨献】精通Python十讲:第十讲 - 设计模式、架构与工程化思维作者:培风图南以星河揽胜 声明:原创不易,转载请注明出处。 互动:如果本文对你有帮助,请不吝 点赞、收藏、关注!你的支持是…...

2.4 复现案例:在A股复现一个经典价值因子(代码+数据)

2.4 复现案例:在A股复现一个经典价值因子(代码数据) 为了完成本章节的编写,花钱买了数据权限,并对代码做了多次优化,所有代码都已经过测试。与各位同学分享,预祝有意做量化的同学,账…...

速成正果经

慈于一切众生,恭敬一切众生,以所有世界永远无苦为方向,以顺一切众生的愿为方向,以增一切众生的慧为方向,以增一切众生的智为方向,以健一切众生的体为方向,以促进一切众生内心舒畅为方向&#xf…...

【初阶数据结构】连续空间的秩序之舞: 顺序表

深入浅出顺序表 📖 点击展开/收起 文章目录 文章目录深入浅出顺序表*1.1 顺序表的定义**1.2 顺序表的初始化与销毁**1.3 顺序表核心讲解之增删改查**二.顺序表的特点**三.经典例题实践顺序表*1.删除顺序表中与val值相同的数并返回删除后的数组长度2.链接连个有序数组…...

免费使用云服务器训练深度学习模型

目前应该有很多课程设计或者毕业设计都是关于深度学习的,如果电脑上没有GPU的话训练一个模型需要很长时间,但是目前可以从很多云服务器上免费额度进行训练(新用户),这里记录一下使用腾讯云免费进行模型训练的流程&…...

第十四届蓝桥杯省赛C/C++ 大学 B 组 第五题 接龙数列

本题是一个比较基础的线性dp的题目。关于题目中所给的N个整数A1,A2.....AN,我们可以通过输入字符串的方式得到第一个值a和某尾的值b,对于以值b结尾的整数序列的最大值,我们只需用以值a结尾的整数序列最大值1即可。最后遍历结尾的可…...

【AI CTO视角】算力不是堆资源,而是一场精细化工程

经常和行业内的朋友交流,发现一个普遍现象:一提到AI算力建设,很多人的第一反应还是堆卡、扩集群、上规模,仿佛GPU数量上去了,算力竞争力自然就来了。 但从实际落地与商业化视角看,尤其在大模型规模化服务、…...

突破单车智能瓶颈:DAIR-V2X车路协同系统全栈实践指南

突破单车智能瓶颈:DAIR-V2X车路协同系统全栈实践指南 【免费下载链接】DAIR-V2X 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DAIR-V2X 在自动驾驶技术的发展历程中,单车智能正面临难以逾越的感知边界。当车辆行驶至复杂路口或遭遇恶劣天气时&…...

AI图文识别 VS 人类学习|后Transformer时代

AI怎么识别是哪部小说总结前置: 视觉编码器负责把图片“翻译”成一种数学语言(向量),告诉大模型:“嘿,这里有一堆黑线条组成了这种形状”。然后大模型根据它的知识库反应过来:“哦,这…...

周测复盘【前缀和and差分】

其实存了三个草稿没发,因为题解半路解不出来了。 花了四十分钟搞三个平台关联,最后一道题还是没来得及交上哈哈,OK直接进入正题 题目A Atcoder Trifecta 题目翻译: 编号为1到N的N匹马进行了一场比赛 所有马匹同时起跑&#x…...

019、FreeRTOS-MPU:内存保护单元支持

019、FreeRTOS-MPU:内存保护单元支持 从一次深夜调试说起 上周三凌晨两点,产线测试板突然重启。日志显示任务A写入了任务B的数据区,导致MPU触发MemManage异常。硬件同事坚持“MPU配置没问题”,软件同事咬定“代码逻辑没问题”——这种场景太熟悉了。最终发现是任务栈溢出…...

Meta推出由高薪超级智能实验室研发的全新AI模型

Meta于本周三正式发布了其最新人工智能模型,这也是该公司组建一支高薪团队以在AI赛道上与竞争对手展开较量后推出的首个重磅成果。这款名为Muse Spark的新模型由Meta超级智能实验室打造。该实验室汇聚了一批来自各大AI公司的顶尖人才,于去年正式成立&…...

Phi-4-Reasoning-Vision开源大模型:支持ONNX Runtime加速部署

Phi-4-Reasoning-Vision开源大模型:支持ONNX Runtime加速部署 1. 项目概述 Phi-4-Reasoning-Vision是一款基于微软Phi-4-reasoning-vision-15B多模态大模型开发的高性能推理工具,专为双卡RTX 4090环境优化。这个工具严格遵循官方SYSTEM PROMPT规范&…...

Meta携全新模型Muse Spark重返AI竞争赛道

Meta超级智能实验室正式发布旗下首款模型,这也是自马克扎克伯格斥巨资对公司AI体系进行全面改革以来的重要里程碑。该模型名为Muse Spark,目前已接入美国市场的Meta AI应用程序及Meta AI官网。据官方公告,未来数周内,Muse Spark还…...

电脑无法升级Windows 11?ChromeOS Flex是个不错的替代方案

谷歌再次提醒用户:即便你使用的是PC,也不必被微软的操作系统所束缚。事实上,这家科技巨头正在让用户切换到ChromeOS Flex变得前所未有的简单。谷歌近期与二手电子产品公司Back Market达成新合作,现已推出ChromeOS Flex USB安装套件…...

突破语言壁垒:FanControl本地化引擎深度配置指南

突破语言壁垒:FanControl本地化引擎深度配置指南 【免费下载链接】FanControl.Releases This is the release repository for Fan Control, a highly customizable fan controlling software for Windows. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/FanC…...

周鸿祎西安交大演讲:AI时代青年的机遇与挑战

【赓续“西迁精神”,驾驭AI重塑竞争力】近日,西安交通大学迎来建校130周年暨西迁70周年纪念大会,360集团创始人、西安交大杰出校友周鸿祎重返母校发表主旨演讲。他勉励青年学子赓续“西迁精神”,坚守“解决真问题”的底色。在人工…...

GoCodingInMyWay嘶

一、什么是 Q 饱和运算? 1. 核心痛点:普通运算的 “数值回绕” 普通算术运算(如 ADD/SUB)溢出时,数值会按补码规则 “回绕”,导致结果完全错误: 示例:int8_t 类型最大值 127 1 → 结…...

YOLO-Master 与 YOLO 开始嫡

AI Agent 时代的沙箱需求 从 Copilot 到 Agent:执行能力的质变 在生成式 AI 的早期阶段,应用主要以“Copilot”形式存在,AI 仅作为辅助生成建议。然而,随着 AutoGPT、BabyAGI 以及 OpenAI Code Interpreter(现为 Advan…...

2026.04.07随记

1、PyTorch1、dir(模块):查看任意模块的方法2、X.sum(0, keepdimTrue):keepdimTrue保留维度X torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]) # (2,3) X.sum(0, keepdimTrue), X.sum(1, keepdimTrue)…...

从零构建大模型--实操--搭建python环境

区分pip conda pip pip Python 官方自带的安装工具 你只要装了 Python,就自动自带 pip,不需要额外装。 作用: 安装各种 Python 库:pip install 库名卸载、更新、查看已安装的库 它是纯 Python 官方工具,只管 Python 相…...

MBR扩展分区的结构分析

由于MBR仅仅为分区表保留了64字节的存储空间,而每个分区的参数占据16字节,所以MBR扇区中总计可以存储4个分区表表项的数据。对于实际情况,4个分区不能满足需求,当超过四个分区时,系统会自动将第四个分区变成扩展分区&a…...

跨境电商Shopify 的对接开发

在 2026 年的跨境电商环境中,Shopify 的对接开发已不再仅仅是“铺货”和“改模板”,而是向高度自动化(AI-Driven)、无头电商(Headless)以及全球本地化(Hyper-Localization)深度演进。…...

测试实录Android 16 平板首板测试实录:857条用例,101个FAIL,这些坑你踩过吗?

...

反向跟单为什么总以失败告终?这正是大多数人转向复制跟单的真相

你知道什么是反向跟单吗?简单说,就是找到一批持续亏损的交易者,用专业跟单软件跟踪他们的操作,然后与他们做完全相反的交易——他们做多,你就做空;他们做空,你就做多。只要他们亏损多少&#xf…...

高效备份QQ空间历史数据:GetQzonehistory的本地化解决方案

高效备份QQ空间历史数据:GetQzonehistory的本地化解决方案 【免费下载链接】GetQzonehistory 获取QQ空间发布的历史说说 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/GetQzonehistory 你是否曾担心多年积累的QQ空间说说会因账号异常或平台政策调整而永…...