63 個專案實戰,寫出作品集,讓面試官眼前一亮!
您有多少次看到有人建立了一個帶有所有雲端功能和附加功能的 MVP,但卻發現它毫無進展? 該產品具有 Lambda 函數。它有 API 網關。它有 Cognito。它具有 S3、CloudFront、DynamoDB、CloudWatch、IAM 策略等。這張架構圖看起來就像一張地鐵圖。然而.....
作為軟體開發人員,我們夢想著輕鬆編碼,將複雜的問題轉化為優雅而高效的解決方案。 然而,軟體開發是一個複雜的過程,即使對於最有經驗的開發人員來說,編寫多行無錯誤的程式碼也是一項挑戰。 因此,結對程式設計(兩個程式設計師同時工作並互相提供回饋)在軟體開發中很流行。 傳統上,一個程式...
由 Anthropic 於 2024 年 11 月為其 Claude AI 啟動。 MCP(模型上下文協議)已佔領人工智慧世界。 從 OpenAI 和 Neon 到 Cloudflare 和 Sentry,每個人都在嘗試建立自己的[MCP 伺服器](https://apitracker.io/...
MCP 正風靡全球!當然,這是有充分理由的! 自推出以來,它已在開發者社群中廣泛採用。從 OpenAI 到 Google,每個人都採用了該協定。 因此,我想為 Dev.to(我最喜歡的部落格寫作平台)建立一個 MCP 伺服器 如果您正在積極建立代理或嘗試自動化您的工作流程,這個 M...
**1. 簡介** --------- 早在 2020 年,當我寫下第一行 JavaScript — `console.log("Hello World")` — 時,我並沒有意識到我正步入一個變化速度比我預想的更快的世界。當時的 Web 開發主要是關於 jQuery、靜態網站,也許還會使用...
*原文發表於[Medium](https://tapajyoti-bose.medium.com/)* **React**是**2025 年前端開發人員**最需要的技能之一。如果您正在準備**2025 年**的**React**開發人員面試,那麼掌握最新的最佳實踐、模式和概念至關重要。 ...
人工智慧代理終於超越了聊天的範疇。他們正在解決多步驟問題、協調工作流程並自主操作。而這些突破的背後,正是MCP。 MCP 正在流行。但如果你對這些術語感到不知所措,那麼你並不孤單。 今天,我們將探討現有 AI 工具為何存在不足之處以及 MCP 如何解決這個問題。我們將介紹核心元件、它們的...
到今天為止,我開源 SolidJS 已經 7 年了。這並不是出於高尚的理由。我並不是想給人們指路。我並沒有試圖改變世界。我只是想抓癢而已。我在網路上看到的一些關於細微反應性的對話讓我很惱火(當時沒有人這麼稱呼它)。有些事情讓我感覺不對勁,雖然我可以坐在扶手椅上,繼續做那個對著雲朵大喊大叫的老人,但我...
讓我們討論如何建立很酷的新專案。如今,每個人都熱衷於編碼,您需要了解核心產品和 SAAS 基本要素,它們可以幫助您開始進行正確的使用者互動。 我說的是順利的入職、驗證細節以及為計劃存取的人個性化您的網站。這聽起來可能有點令人頭疼,但不該操之過急。你不希望這種事發生在你身上👇  > ☝[整合 Solana 交易機器人平台](https://lucky-crypto-wha...
人工智慧不再只是協助開發人員——它正在改變我們建立軟體的方式。無論您是獨立的駭客、新創工程師還是企業團隊的一員,現在都有與您的工作流程相符的 AI 工具。最好的系統不僅僅是自動執行任務;它們感覺直觀、情境感知並且非常有效率。 --- 為什麼這些工具在2025年很重要 ---------...
「氛圍編碼」被大肆炒作。您可能已經看到 AI 影響者聲稱只需幾個工具和提示即可在 15 分鐘內建立 SaaS 應用程式。 但是,正如您可能已經猜到的那樣,這些範例工作流程非常脆弱。 是的,您可以複製登入頁面,或建立一個不錯的 CRUD 應用程式,但您無法使用它們來建立複雜的 SaaS 或...
MCP 正在流行。人工智慧代理現在可以與真實的工具和應用程式對話並真正完成任務。 這解鎖了許多強大的用例。開發人員開始建立狂野的 MCP 伺服器。 今天,我們將了解 MCP,並探索 30 多個具有完整原始碼的 MCP 伺服器。 您將在幾乎每個範例中找到一個演示,並在最後找到一些有用...
如果你想被認真對待,**那就認真建設**。您*必須*建造以下 5 個專案,不僅是為了升級,也是為了*向自己證明*您已經到達了目標。 --- ### **1. CRUD 應用不僅僅是一個 Todo 列表** 我們都制定了待辦事項清單。這就像是開發人員的成年儀式。但現在是進化的時候了。...
什麼是 RAG? -------- 檢索增強生成 (RAG) 是一種透過外部資料擷取或檢索機制來增強大型語言模型的框架。當您提出問題時,RAG 系統會先搜尋知識庫(資料庫、內部文件等)以尋找相關資訊。然後,它將檢索到的訊息加入到您的原始問題中,並將兩者提供給 LLM。這為LLMs提供了背景資...
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