DeepWiki产品介绍 - DeepWiki是由Cognition AI开发的免费开源AI工具，可将GitHub代码库转化为结构化、互动式维基百科式知识库[4] - 该工具利用大型语言模型(LLM)深入理解代码语义，帮助开发者快速掌握代码库结构、逻辑与设计[4] - 支持将GitHub仓库URL中的"github"替换为"deepwiki"即可免费访问AI生成文档，无需注册[6] 核心功能 - 生成可点击图表(类层次结构、依赖图、工作流程图)，支持交互式探索代码模块依赖关系[7] - 为代码库生成全面文档，包括架构概述、组件说明和使用指南，且会根据代码更新实时调整[10][13] - 内置AI聊天助手(由Devin驱动)，支持用自然语言提问获取代码解析，例如询问"computed函数作用"会返回详细实现原理[11][12][14] 技术优势 - 可视化效果超越传统结构图，实现"像玩游戏一样探索代码"的交互体验[2][7] - 对Vue等流行框架(如computed.ts)能精准解析核心API实现逻辑，包括懒计算、缓存等机制[14] - 文档生成质量被认为可能"秒杀官方文档"，且具备互动问答能力[14] 发展规划 - 当前版本仅支持公共仓库，未来计划扩展GitHub Issues搜索功能[14] - 将为私有项目提供更灵活的定制化服务[14] - 产品定位为"代码仓库维基百科"，代表Cognition AI在开发者工具领域的创新突破[2][4]

| | | DeepSeek公开招聘职位信息汇总 | | | --- | --- | --- | --- | | 职位名称 | 面向群体 | 申请要求 | 薪酬水平 | | 深度学习研究员 校招&实习 | | 熟练掌握至少两 | 8-11万元/月,一年14薪 | | | | 种编程语言;在 | | | | | 国际顶会或期刊 | | | | | 发表相关论文; | | | | | 知名比赛成绩 | | | 资深ui设计师 | 经验不限,本科 | 优秀的艺术类教 | 4-7万元/月,一年14薪 | | | | 育背景:有互联 | | | | | 网或科技公司UI | | | | | 设计工作经验; | | | 深度学习研发工 | 在校/应届,本科 力;工程能力; | 较强的工程能 | 4-7万元/月,一年14薪 | | 程师 | | | | | | | 知名比赛成绩 | | | 数据架构工程师 | 在校/应届,本科 | | 4.5-6.5万元/月,一年14薪 | | | | 有搜索、推荐、 广告等业务数据 | | | | | 的处理经验;有 | | | | | 规模中文网页 | | | | | 数据收集和清洗 ...

据外媒报道，OpenAI 旗下 ChatGPT 产品负责人 Nick Turley 表示，若反垄断执法人员成功迫使 Alphabet（Google 母公司）出售 Chrome 浏 览器，OpenAI 将有意收购。 Google 的 Chrome 作为全球市场份额最大的浏览器，其地位长期无人能撼动。 看下面的绿线，Chrome 可以用遥遥领先来表示，用望远镜都找不到对手的那种： OpenAI 若成功收购 Chrome 并将其与 ChatGPT 结合，不仅将直接挑战谷歌在搜索引擎和浏览器市场的双重垄断，还可能重塑整个互联网生 态。 ChatGPT 的负责人 Nick Turley 在法庭听证会上明确表示："是的，我们会（购买），其他方也会。" 全球三分之二的市场都是 Chrome 浏览器的： 此次事件源于美国司法部对 Google 的反垄断诉讼，美国司法部认定 Google 在搜索市场构成非法垄断，为削弱其市场控制力，要求其出售 Chrome 浏览器。 去年七八月份其实就有这方面消息了： 地位太过垄断？Google 被要求强制出售 Chrome 浏览器！OpenAI 正考虑推出浏览器～～～ OpenAI 的这一战 ...

公司发展 - 高中生扎克·亚德加里开发的AI卡路里追踪应用"Cal AI"下载量超过100万，年收入一度达到3000万美元（折合人民币逾2亿元）[3] - Cal AI上线一年下载量超300万，年收入达2400万美元，被《福布斯》评为"挑战传统行业"的明星产品[6] - 公司创始人7岁自学编程，12岁推出首个应用，16岁以10万美元出售自研网页游戏公司[4] 产品功能 - Cal AI提供通过拍照记录食物和追踪卡路里摄入的功能，并显示用户的健康目标如体重目标和卡路里摄入量[7] - 应用还提供食物的营养信息，包括蛋白质、脂肪和碳水化合物的含量，以及健康得分[8] - 产品标语为"用AI轻松追踪卡路里"，用户只需拍摄食物照片即可完成计算[9][11][14] 行业影响 - 17岁高中生带领三人团队开发的AI应用实现月入百万美金，展现青少年创业潜力[19] - 产品被《福布斯》评为"挑战传统行业"的明星产品，显示AI在健康领域的应用前景[6] - 创始人认为大学不仅是学术更是人生体验，表达了对传统教育模式的思考[21]

网络安全事件案例 - 内网电脑中毒导致GitLab弱口令被攻破，代码和线上服务私钥泄露 [6] - 阿里云AccessKey和SecretKey被上传至GitHub，触发公司内部警报 [8] - 国企内网电脑违规连接互联网，导致重大安全事故并引发离职 [9] - 公司项目代码被公开上传至CSDN等平台造成信息泄露 [9] - 员工在内网使用移动WiFi热点导致立即开除 [9] 企业网络安全现状 - 业务敏感型公司通常采用物理隔离内外网，但临时联网需求仍存在风险 [6] - 大型企业具备成熟风控机制（弱口令管控、代码审计、定期密码修改） [6] - 中小型企业普遍重业务轻安全，往往事后才处理漏洞 [6] 常见安全漏洞类型 - 弱口令问题导致内网服务暴露 [6] - 开发人员误传敏感密钥至公开代码平台 [8] - 内网设备违规外联引发连锁安全事件 [9]

AI Hedge Fund 项目概述 - AI Hedge Fund 是一个开源的概念验证项目，旨在探索人工智能在金融市场中的交易决策能力，包括市场数据分析、风险评估和投资策略制定 [4] - 该项目声明仅供教育用途，不适用于实际交易或投资 [2] - 项目灵感来源于量化投资与大模型技术的结合背景，例如 DeepSeek 创始团队早期通过量化策略积累经验 [1] 核心功能与架构 - 项目包含 15 个 AI 智能体，每个智能体代表一种投资风格或策略，例如价值投资、成长股选择、宏观交易等 [6][8] - 智能体覆盖多种投资流派，包括本·格雷厄姆（价值投资）、凯西·伍德（成长股）、迈克尔·伯里（逆向投资）等，并整合估值、市场情绪、技术分析等模块 [8] - 沃伦·巴菲特智能体通过提示词（prompt）定义角色，强调经济护城河、安全边际等投资原则 [9] 技术实现与数据 - 项目依赖大模型 API（如 OpenAI 或 DeepSeek）和金融数据 API，支持用户自定义配置 [11][12] - 默认支持 AAPL、GOOGL、MSFT 等股票代码的测试，无需额外金融数据 API 密钥 [13] - 实时模拟功能可输出多维度分析信号，例如基本面（50% 看涨信心）、估值（81% 看跌信心）等 [13] 模拟与回测表现 - 实时模拟显示综合决策能力，例如对 AAPL 生成买入信号（20,000 股，0.7% 信心） [14] - 历史回测数据展示持仓变动与市值变化，例如 2023 年 3 月对 AAPL 的持仓从 0 增至 655 股，总价值从 100 万美元升至 105,017 美元 [15]

VSCode概述 - Visual Studio Code（VSCode）是由微软开发的免费开源代码编辑器，发布于2015年[1][2] - 支持Windows、macOS和Linux操作系统，并拥有庞大的扩展市场，用户可通过安装扩展增强功能（如语言支持、代码格式化、版本控制集成等）[3] 数据库管理扩展 SQLTools - 开源数据库管理扩展，支持MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、SQLite等，以轻量高效著称，提供连接、查询执行和结果展示功能[7][8] - 需安装对应驱动扩展（搜索`@tag:sqltools-driver`获取驱动列表）[10] MSSQL - 微软官方开发的SQL Server和Azure SQL专用扩展，提供强大的T-SQL脚本支持和数据库管理功能[12][13] Database Client - 支持MySQL、PostgreSQL、SQLite、Redis、ClickHouse等多种数据库，提供基础管理和备份功能，适合通用需求[18][19] DBCode - 支持PostgreSQL、MySQL、SQL Server等主流数据库，集成AI查询和数据可视化功能[22][24] DevDb - 轻量级扩展，支持SQLite、MySQL、PostgreSQL和SQL Server，适合快速查看和编辑数据库的轻量级项目[29][30] MongoDB for VS Code - MongoDB官方扩展，支持本地和云端（MongoDB Atlas）实例，提供数据浏览、查询设计和脚本执行功能，专为NoSQL开发者设计[37][38] 扩展安装与使用 - 所有扩展均可在VSCode扩展市场搜索关键词（如`SQLTools`、`MSSQL`）或通过插件链接地址直接安装[9][14][20][25][31] - 部分扩展需额外配置（如SQLTools需安装驱动，Database Client需在连接页面填写数据库信息）[10][21]

程序员烹饪指南趋势分析 核心观点 - 开源项目《HowToCook》成为GitHub趋势榜首，反映程序员群体居家烹饪需求激增，项目通过标准化计量和流程化操作解决传统菜谱术语模糊问题[1][3][10] - 项目采用开发文档形式编写菜谱，用量精确至克级（如盐3g误差不超过一粒芝麻）、时间精确到毫秒级（焯水30秒/翻炒2分钟），并支持根据用餐人数自动生成食材用量的数学公式[12][13] - 项目获得社区高度参与，包括修复"糖醋排骨太酸"等烹饪BUG、开发空气炸锅适配版等衍生功能，当前Star数超70k[8][19][20] 数据表现 - GitHub排名： - 1《HowToCook》1878星/133分支（统计时数据）[1] - 对比同期AI对冲基金项目（2/1184星）和Python工具库（3/812星）[1] - 增长轨迹：从隔离期开发起步，Star数快速突破70k+[4][8] 产品设计创新 - 计量标准化： - 替代"少许/适量"等模糊表述，采用g/ml/cm等精确单位（如葱段5厘米标准切割）[12] - 动态调整机制（植物油基准280g可增量100g，辣椒用量设置0-40g可选区间）[13] - 流程工业化： - 分步计时系统（小火炖煮15分钟+毫秒级提醒）[12] - 食材计算公式（里脊肉基准300g按人数等比调整）[13] 社区生态 - 开发式协作：用户提交烹饪BUG修复和硬件适配方案（空气炸锅版本）[19] - 多平台分发：提供GitHub源码、在线网页版及PDF文档，支持Docker本地部署[20] 用户反馈 - 程序员群体高度认可"严谨即浪漫"的开发理念，将编码规范迁移至烹饪领域[20] - 解决传统菜谱"开盲盒"体验，消除新手因术语模糊导致的失败率[10][11]