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以下是编程开发相关的文章

2025-11-20
Amazon Bedrock 中 Claude Code 的代码部署模式与最佳实践本文详细介绍了如何在 Amazon Bedrock 上安全、大规模部署 Anthropic 的 AI 编程助手 Claude Code。内容涵盖了企业推荐的部署架构、身份验证方法的权衡（如 API 密钥、SSO 与直接 IdP 集成），以及基础设施决策（公有端点与 LLM 网关）。重点强调了如何利用 OpenTelemetry 和 CloudWatch 仪表板进行精细化的使用情况、成本和开发效率监控，为企业级 AI 编码工具的落地提供了全面的实践指南。
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2025-11-20
Amazon Bedrock 护栏扩展对代码领域的支持 Amazon Bedrock 护栏现已支持针对代码元素的保护，包括用户提示、注释、变量和字符串字面量。本文深入探讨了代码领域中常见的安全挑战，并详细演示了如何利用 Amazon Bedrock 护栏的内容过滤器、拒绝主题过滤器和敏感信息过滤器来应对提示注入、数据泄露和恶意代码生成等风险，确保生成式 AI 应用的安全合规。
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2025-11-20
构建更多：推出 GPT-5.1-Codex-Max OpenAI发布了新的前沿智能体式编程模型GPT-5.1-Codex-Max，它基于改进的基础推理模型进行训练，专为长时、详细的编码工作设计。该模型引入了“压缩（compaction）”技术，使其能够处理数百万个Token的上下文，实现项目级重构和深度调试，同时在速度、智能和Token效率上都实现了显著提升。
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2025-11-20
Lovable ARR 翻倍至 2 亿美元，CEO 称留在欧洲是成功的关键瑞典 AI 编程独角兽 Lovable 联合创始人兼 CEO Anton Osika 宣布，公司年经常性收入（ARR）在短短四个月内翻倍至 2 亿美元。Osika 强调，拒绝搬迁至硅谷并选择留在欧洲，是公司取得成功的关键因素。他认为在欧洲，凭借明确的使命和团队的紧迫感，更容易聚集优秀人才，并且欧洲市场相对不那么快节奏，反而对公司有利。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-11-19
Linux 之父林纳斯・托瓦兹：我对氛围编程持开放态度，别在正式场合用就行 Linux 和 Git 的创始人林纳斯・托瓦兹最近在一次采访中对生成式 AI 在软件开发中的作用表达了看法。他认为，AI 驱动的“氛围编程”（vibe coding）模式对新手入门有益，能帮助更多人入门复杂的编程领域，实现过去难以达到的目标。然而，托瓦兹也明确指出，这种编程方式<strong>不适合用于正式的生产环境</strong>，否则会导致代码库难以维护。他强调 AI 只是工具，就像编译器一样，不会取代程序员职业，并期待 AI 未来能回归到一种常态化的技术工具地位。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-19
谷歌发布 Gemini 3，推出新型编程界面，基准测试创纪录谷歌发布了其最新、最强大的基础模型Gemini 3，并在多项基准测试中创下历史新高，包括“人类的最后考试”。同时，谷歌还推出了一个名为Google Antigravity的Gemini驱动的编程界面，实现了类似代理式IDE的多窗格编程体验。这是对OpenAI和Anthropic最新发布的模型的直接回应。
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2025-11-18
Luminal 筹集 530 万美元，旨在构建更好的 GPU 代码框架 Luminal 宣布获得 530 万美元种子轮融资，由 Felicis Ventures 领投。该公司专注于优化 GPU 编译层，旨在提高现有基础设施的计算效率。创始人 Joe Fioti 认为，硬件再好，如果软件难以使用，开发者也不会采用。Luminal 正致力于解决这一痛点，为日益增长的 AI 推理需求提供更优的解决方案。
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2025-11-17
Epic CEO 透露：虚幻 6 引擎预计 2028 年推出，将融合 UE5 和 Fortnite 生态系统 Epic Games 首席执行官 Tim Sweeney 在 Unreal Fest Tokyo 2025 上宣布，下一代虚幻 6 引擎预计在未来两年半内诞生，大约在 2028 年问世。此次发布将深度整合 Unreal Engine 5 的核心技术与 Fortnite 生态系统的优势，并集成 Epic 自研的编程语言 Verse 和下一代实现平台 Scene Graph。Verse 语言被设计为比 Unity 的 C# 更易于学习，旨在支持大型开发团队的协作需求。这一时间表比此前的预期要早...
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2025-11-15
5 个对忙碌的数据工程师有用的 Python 脚本
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2025-11-14
使用 Dask 和 Scikit-learn 处理大型数据集
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-14
AI 编程助手 Cursor 融资 23 亿美元，距上一轮融资仅 5 个月 AI 编程工具 Cursor 再次完成大规模融资，新一轮融资达 23 亿美元，公司估值跃升至 293 亿美元。此次融资距其 6 月份完成上一轮融资仅过去 5 个月。资金将主要用于开发其自研 AI 模型 Composer，以应对日益激烈的 AI 开发工具市场竞争。
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2025-11-14
AI 编程助手 Cursor 在前一轮融资五个月后，又完成 23 亿美元融资 AI 编程工具 Cursor 持续吸引大量风险投资，其估值快速攀升。该公司刚刚宣布完成 23 亿美元的融资，估值达到 293 亿美元。本轮融资主要用于开发其自研的 AI 模型 Composer，旨在减少对外部模型（如 OpenAI 和 Anthropic）的依赖，以应对日益激烈的 AI 开发工具市场竞争。
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2025-11-13
Y Combinator支持的“Chad：脑力衰退IDE”问世，其疯狂程度令人以为是恶作剧 Y Combinator新晋公司Clad Labs推出了名为“Chad：脑力衰退IDE”的产品，允许开发者在等待AI编程任务完成时，在IDE窗口内进行刷TikTok、玩小游戏等“脑力衰退”活动。该产品声称能通过整合这些活动来提升开发者效率，但引发了社区关于“愤怒诱饵”式产品策略的激烈讨论。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-11-13
Anthropic的Claude接管了机器狗的控制权随着AI模型越来越多地进入物理世界，Anthropic进行了一项实验：让其大型语言模型Claude尝试编程控制一只机器狗（Unitree Go2）。研究发现，Claude能够自动化大部分编程工作，并在某些任务中超越了没有AI辅助的人类团队。这项研究揭示了AI在物理交互方面的潜力与潜在风险。
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2025-11-13
每位AI工程师都必读的5本免费书籍为所有希望深入了解人工智能领域的工程师精选了五本极具价值的免费学习资源，涵盖了从基础理论到实践应用的全面知识体系。这些资源包括深度学习的数学基础、使用PyTorch等现代工具进行实战、计算智能体的核心概念，以及至关重要的AI伦理考量。通过这些精选读物，AI工程师可以超越简单的代码复制，真正掌握模型背后的科学原理和应对真实世界挑战的能力，从而提升专业技能和解决问题的深度。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-12
Figma押注印度，旨在超越设计领域并吸引开发者 Figma正在扩大在印度的业务版图，设立新办事处并招聘本地人才，以深化与印度庞大用户社区的联系。该公司希望借此加速吸引开发者，打破其仅作为设计师工具的固有印象。印度已成为Figma第二大用户市场，公司正积极推广如Figma Make等AI驱动的功能，以巩固其在端到端产品创建领域的地位。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-11-12
使用 Strands Agents 和 Amazon Nova 的多智能体协作模式本文深入探讨了如何利用开源Strands Agents SDK与Amazon Nova模型，实现高效的多智能体协作。我们详细解析了四种关键协作模式：工具式智能体、智能体群、智能体图和智能体工作流，并结合实际代码示例，展示如何通过分工合作处理复杂任务，同时利用Nova的高吞吐量和低成本优势，有效管理计算需求，最大化AI系统的潜能。
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2025-11-11
AI 编程平台 Lovable 用户数逼近 800 万，正着眼于更多企业员工总部位于斯德哥尔摩的 AI 编程平台 Lovable 首席执行官 Anton Osika 透露，其用户数正逼近 800 万，相较于 7 月份的 230 万有了显著增长。该公司日均构建 10 万个新产品，尽管近期流量有所下降，但 Osika 强调用户留存率极高，并正积极引入旧金山的人才来强化团队。Lovable 致力于让非程序员也能通过直观界面构建软件。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-11-11
谷歌地图发布新AI工具，赋能开发者和用户利用地图数据和代码创建交互式项目谷歌地图正推出一系列基于Gemini模型的全新AI功能，包括一个“构建器代理”和MCP服务器，旨在帮助开发者和用户利用地图数据及代码创建交互式项目。这些工具支持文本描述生成原型、样式定制以及AI模型与外部数据源的连接，极大地简化了地图应用的开发和集成过程。
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2025-11-11
推动组织转型，促进业务创新：大日本印刷株式会社（DNP）运用 ChatGPT Enterprise 版优化跨部门工作流程，提升生产力成立于1876年的全球印刷巨头大日本印刷株式会社（DNP）在2025年2月正式部署ChatGPT Enterprise版，并在短短三个月内取得了显著成效，包括90%的应用场景实现可量化收益、自动化率提升87%等。本文将详细介绍DNP如何在专利研究、代码生成、IT合规和机构知识保存等多个核心部门，通过定制GPT模型实现效率和质量的双重飞跃，加速迈向AI原生企业的转型。
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