REST API（Representational State Transfer Application Programming Interface）是一种基于HTTP协议的软件架构风格，用于构建网络应 用程序接口。 REST API 是现代 Web 服务开发中最常用的 API 设计模式之一。 REST API 的核心特点包括： HTTP 方法对应操作： 常见 HTTP 状态码： REST API 最佳实践 在开发 Web 应用时，REST API就像是"桥梁"，连接前端和后端，决定了系统的流畅性和用户体验。 一个好的 API 设计不仅能让开发更高效，还能让维护更轻松。 1. 用"名词"给API取名，别用"动词" API 的地址（端点）应该像"东西"的名字，而不是"动作"。比如，用 /users 表 示用户列表，而不是 /getUsers 。 无状态性（Stateless）：每个请求都包含处理该请求所需的全部信息 资源导向（Resource-based）：所有数据被视为资源，通过 URI 标识 统一接口（Uniform Interface）：使用标准 HTTP 方法（GET、POST、PUT、DELETE 等 ...

公司技术优势 - 数睿数据(smardaten)通过"数据驱动+AI赋能"双引擎创新模式重塑企业级软件开发范式 [1] - 公司是唯一支持软件工程全链路的无代码平台，其"无代码+AI"模式推动软件开发革命 [3] - 平台提供可扩展性、高可用性及强健的数据治理框架，成为追求软件开发敏捷性企业的理想选择 [3] 行业核心挑战 - 72%的企业因系统割裂导致数据利用率不足30% [4] - 定制开发周期长、成本高，传统开发模式难以匹配业务迭代速度 [4] - 从模型训练到应用集成的全链路复杂性阻碍AI价值释放 [4] 技术架构与突破 - 公司采用"无代码开发+AI智能引擎+数据治理一体化"技术架构，实现业务需求-软件开发-数据价值闭环 [5] - 覆盖完整软件工程生命周期，包括原型设计、开发、测试、集成DevOps部署流程及内置安全与性能优化功能 [7] - 支持多源异构数据无缝整合，嵌入式AI引擎增强智能分析能力 [7] 效率提升数据 - 采用smardaten的企业平均缩短开发周期85%，数据治理效率提升90%，AI模型部署成本降低70% [5] - 开发效率较传统模式提升5倍，知识商超生态预置多行业模板复用率高达80% [10] - 某省级政务平台实现3天上线30个复杂业务流程的突破性记录 [10] 数据治理创新 - 独创"数据治理-智能分析-应用开发"三位一体架构，破解72%企业数据利用率低于30%的痛点 [12] - 将数据治理周期从传统数月压缩至分钟级，某三甲医院主动数据治理准确率达98.6% [12] - 某制造业企业通过"数用一体"解决方案实现数据利用率从23%到82%的跨越式提升 [12] AI融合进展 - 集成Deepseek大模型与NLP引擎，支持多模态智能分析，推出AI Copilot智能编码助手和圆桌式协同开发 [13] - 生成式AI技术使非技术人员参与度提升90%以上 [13] - 未来AI代码将增强低代码/无代码环境，实现流程自动化与决策支持 [12] 行业趋势预测 - 至2026年70%新增应用将通过低代码/无代码构建，"AI+低代码"融合将重构软件工程范式 [13] - 三大技术趋势重塑产业格局：自然语言交互实现AI Agent开发民主化、构建数据资产市场化流通体系、打造生态化开发者网络 [13] - 新型平台架构有望成为企业数字化进阶的核心操作系统，使企业拥有与巨头比肩的技术敏捷性 [14]

AI对就业市场的影响 - 42岁软件工程师因AI失业 过去一年投递800份简历未获录用 被迫从事DoorDash送外卖工作 日收入不足200美元[3][4] - 案例显示AI已导致技术岗位大规模失业 当事人具备21年开发经验 原年薪15万美元 现收入骤降[5][6][7] - 求职过程中遭遇AI筛选系统障碍 需通过简历关键词机器人筛选 每个岗位面临上千竞争者[9][10] 求职困境与应对策略 - 尝试多种求职渠道 包括6个求职网站 YC留言板 LinkedIn250个联系人 仅获得约10次面试机会[9] - 主动学习AI技能 每日投入2-5小时研究AI技术 构建10个AI生成代码库 但未能提升就业竞争力[13] - 尝试内容创作转型 制作YouTube视频博客 获150订阅者 但未转化为工作机会 最终删除95%内容[14] 职业转型尝试 - 考虑工程管理岗位转型 因缺乏直接管理经验被拒 后降低至WordPress开发等基础岗位仍无果[15] - 研究职业转型选项 如起重机操作员 无人机飞行员等 但需7000-15000美元培训费 资金不足[17] - 启动高压清洗创业项目 通过信用卡融资数千美元 作为替代收入来源[17][30] 资产与收入状况 - 持有3处房产 包括纽约州翻新住宅和乡村木屋 原通过租金覆盖月供 现因失业面临资金链断裂[5][27] - Airbnb出租木屋因地理位置偏远 仅旺季盈利 年收入勉强覆盖运营成本 计划转为长期租赁[18] - 尝试多种创收方式 包括eBay二手销售 农场摊位等 但均受限于启动资金不足[18] 行业讨论与争议 - Hacker News网友质疑案例代表性 认为AI尚未普遍取代资深开发者 问题可能在于求职策略[36][37] - 当事人回应强调经历真实性 收到来自作家 设计师等多行业人士类似困境反馈[40][41] - 简历优化建议指出需量化工作成果 删除过时项目展示 提升第一印象竞争力[42][44]

行业变革与市场格局 - AI正从辅助角色转变为驱动软件生产的核心力量 重塑软件开发行业 [1][2] - 2024-2025年AI编程公司融资活跃：Cognition估值40亿美元 Cursor母公司估值90亿美元 Vercel估值32.5亿美元 Windsurf被OpenAI以30亿美元收购 [1] - 行业共识认为编程将从"人类双手的细活"转向"人类大脑的指挥" 工程师角色向架构师转变 [6] 公司战略与产品差异 AI自主化程度 - Cognition的Devin实现高度自主化 当前25%的Pull Request由AI独立完成 目标一年内提升至50%以上 [10][11] - Cursor和Windsurf保留人类决策权 Cursor进入"后代码时代" Windsurf设定AI生成代码占比90% 人工审查10% [12] - Vercel的v0面向非技术人员 通过对话界面实现零代码门槛的软件构建 [13] 界面与生态策略 - Devin嵌入现有工具链保持兼容性 Windsurf自研AI专用IDE Cursor改造VS Code内核 [14] 目标市场定位 - Cognition和Cursor聚焦专业开发者 Cognition提升个体生产力 Cursor革新交互逻辑 [15] - Windsurf专注企业级客户 满足高合规性需求 v0覆盖非技术人群扩展市场空间 [15][16] 核心竞争力构建 - Windsurf通过实时用户反馈数据建立"数据反馈飞轮" 每小时数千万次交互形成差异化优势 [17] - Cursor自研模型解决基础模型痛点 如300毫秒延迟和多文件场景准确性 [18] - Devin深度整合用户工作流(Slack/Linear/GitHub) 创造高迁移成本的用户粘性 [19] - v0依托Next.js生态形成数据-模型-分发的三位一体闭环 [21] 未来趋势与终局猜想 - 市场规模预测：AI编程市场将远超传统IDE 开发成本可能降低数十至数百倍 [24] - 发展路径分歧：Cursor预测将出现主导型超级工具 Windsurf看好细分领域多样性 [25][26] - 生产方式变革：软件将向"即时生成"和"极致个性化"演进 挑战传统SaaS模式 [27] - 角色定义扩展："Developer"概念泛化为"Builder" 非技术人员可通过AI实现软件创造 [28]

文章核心观点 Primega Group Holdings Limited宣布自2025年5月16日起将纳斯达克股票代码从“PGHL”变更为“ZDAI”，反映公司不断发展的形象和战略愿景，公司还将拓展新业务领域 [1][3] 分组1：股票代码变更 - 公司宣布自2025年5月16日起将纳斯达克股票代码从“PGHL”变更为“ZDAI” [1] - 此前发布的新闻稿中代码有误，正确新代码为“ZDAI” [4] - 变更后所有交易和通信将使用新代码，提醒股东、投资者和市场参与者注意 [3] 分组2：公司业务拓展 - 公司将在现有业务基础上拓展新领域，聚焦酒店营销软件开发、数字化供应链平台等技术进步 [2] - 公司旗下香港子公司专注环保运输服务，致力于建筑材料再利用和减少建筑废料 [5] - 公司目标是用智能技术革新酒店和零售行业，赋能传统产业并创造可持续价值 [5] 分组3：公司表态 - 公司董事长表示新代码更符合公司目标和未来发展轨迹，标志公司进入新的发展阶段 [3]

氛围编程（Vibe Coding）概念 - 前OpenAI研究员Andrej Karpathy提出"氛围编程"概念，展示即使不会Swift也能靠AI在一小时内开发iOS应用[1] - AI辅助编程已成趋势，开发者工具Cursor正挑战VS Code地位[3] - 腾讯推出AI编程助手CodeBuddy，是中国首个支持MCP协议的代码助手[3] 氛围编程的商业化案例 - 开发者利用氛围编程在30天内打造AI产品，实现$7,000月收入（MRR）[5][7] - 项目开发仅用AI工具完成全流程：Cursor构建+AI冷启动邮件投放+ChatGPT/Gemini获取市场洞察[7] - 策略核心为AI全流程闭环，单人即可完成创业流程[8] 行业争议与观点 - Ruby on Rails创始人DHH认为AI应作为辅助工具而非完全外包，强调编程本身应具有乐趣[11][13][15] - 开发者反驳称AI能处理重复代码，让人专注核心逻辑；现实工作中技术债问题使AI成为必要工具[18][21] - 市场压力迫使开发者使用AI提升效率，否则可能失去竞争力[23] - AI降低编程门槛，使非程序员也能参与创作，实现"人人都是开发者"[24] 技术哲学视角 - 编程语言本质是抽象层，AI只是抽象过程的延续[22] - 资深工程师认为AI可作为合作者，但人类仍需掌握主导权[25] 行业动态 - 腾讯入局AI编程领域，CodeBuddy具备Agent智能体和MCP协议支持[3] - 开发者社区涌现AI工具组合创业案例，验证氛围编程的商业可行性[4][7]

以下介绍区块链APP开发的详细步骤。北京木奇移动技术有限公司，专业的软件外包开发公司，欢迎洽 谈合作。 前期准备 - 明确需求：确定APP的功能和目标用户群体。比如是金融类用于数字货币交易，还是溯源类追踪商品 供应链信息。 - 技术选型：选择合适的区块链平台和开发语言。常见的区块链平台有以太坊、超级账本Fabric等；开 发语言根据平台而定，如以太坊智能合约常用Solidity，移动端APP开发可选择Java（安卓）、Swift （iOS）。 - 组建团队：包括区块链开发工程师、移动应用开发工程师、UI/UX设计师、测试人员等。 设计阶段 - 架构设计：规划APP的整体架构，确定区块链网络与移动端的交互方式，如采用RESTful API或 WebSocket实现数据传输。 - 数据库设计：设计本地数据库存储用户信息、交易记录等数据，同时考虑与区块链数据的同步机制。 开发阶段 - 区块链底层搭建或接入：若选择自主搭建区块链网络，需进行节点配置、共识机制设置等；若接入已 有平台，按平台文档完成集成。 - 智能合约开发：用所选语言编写智能合约，实现业务逻辑，如创建代币、管理资产等，并进行严格的 测试。 - 移动端开 ...

氛围编程概念 - 氛围编程（Vibe Coding）成为硅谷近期最火热的概念，由OpenAI联合创始人Andrej Karpathy提出，强调开发者通过自然语言描述需求，由AI自动生成代码，简化开发流程[1] - 与传统软件开发相比，氛围编程让开发者专注于创意和功能实现，而非代码细节，甚至让无技术背景的人参与编程[1] - YC CEO Garry Tan认为氛围编程是编码的主流方式，不采用可能被行业淘汰[1] 大模型技术支撑 - 大模型能力已从代码补全升级到准确识别需求、深度思考并生成可运行项目，推动代码助手从"点"到"面"的升级[2] - 编程模式从"写代码"转向"说需求"，开发者无需理解代码，仅通过自然语言描述即可引导AI生成并优化代码[3][4] - Karpathy展示用氛围编程1小时完成iOS应用开发，全程未查阅Swift文档，仅通过ChatGPT对话实现功能迭代[4] 市场工具与应用案例 - 主流氛围编程工具包括Cursor、GitHub Copilot、CodeBuddy等，其中CodeBuddy内置腾讯混元、DeepSeek模型，支持多文件代码生成和改写[5][6] - CodeBuddy实测案例：通过自然语言指令生成贪吃蛇游戏，自动完成技术选型、项目规划和代码实现，开发者仅需确认优化需求[6][7][8] - CodeBuddy支持200+编程语言和主流IDE，是国内首个支持MCP协议的代码助手，可串联端到端开发流程[13][14] 行业影响与数据表现 - 代码变更率在2024年达2021年的两倍，AI编程加剧代码"屎山"问题，但CodeBuddy能智能生成注释帮助维护历史代码[16][17] - 腾讯内部85%开发者使用CodeBuddy，编码时间缩短40%，AI生成代码占比超40%，医疗健康团队周采纳率达31.63%[20] - YC数据显示25%初创团队95%代码由AI生成，预示氛围编程可能成为主流开发模式[21] 产品技术特性 - CodeBuddy的Craft模式支持多文件diff视图展示和一键定位代码文件，提升开发效率[9][11] - 通过MCP协议标准化AI与数据源交互，生成更准确的代码响应，并提供预置MCP Server一键安装[13][14] - 开发者反馈显示工具能适配项目风格、自动生成接口，腾讯医疗团队代码补全周生成率达39.81%[19][20]

最近好几个哥们儿问我："现在学UI还是前端更有前途？"这个问题就像在问"吃火锅选麻辣还是番茄锅底"，关键得看你舌头受不受得了辣。今天就掏心窝 子跟大家唠唠，普通男生转行到底怎么选才不踩坑。 UI设计师就像互联网界的装修师傅，负责把APP、网页打扮得漂漂亮亮。每天跟PS、Sketch、Figma这些工具打交道，得考虑配色能不能让用户看着舒 服，按钮放左边还是右边更容易点到。 手残党慎选UI：如果你连PPT配色都像东北大花袄，做张海报要用5小时，那UI可能虐哭你 数学渣别碰前端：看见代码就头晕，遇到bug就暴躁的老铁，写JavaScript分分钟想砸键盘 1. 打开招聘网站，把UI和前端岗位要求各抄10条 2. 去B站找免费教程各学3天 3. 哪个学起来不骂娘就选哪个 | | UI设计 | 前端开发 | | --- | --- | --- | | 入行门槛 | ★★★ | ★★★★ | | 薪资天花板 | 20-25k | 30-35k | | 加班强度 | 项目上线前要命 | 改需求时要命 | 现在企业招人越来越精，既要UI会点交互设计，又要前端懂些用户体验。不过说实在的，只要技术够硬，这两个岗位找工作都不虚。 ...

AI驱动的开发者趋势 核心观点 - AI正从工具演变为软件构建的基础设施 重新定义版本控制 文档 用户界面等核心概念[1] - 开发者行为从代码级操作转向意图表达 测试组合成为新"真相源" prompt+测试包可能成为版本控制单元[2][3] - 行业出现9大前瞻性趋势 包括动态仪表板 交互式文档 能力标准化等 共同构成AI原生开发生态[34] 关键趋势分析 版本控制革新 - AI生成代码导致"真相上移" prompt和测试组合取代源代码成为核心追踪对象[3] - Git SHA语义价值下降 未来可能以prompt版本(v3 1)和测试覆盖率作为状态标识[4] - 版本控制系统将转向"意图驱动" 记录AI决策依据和人类审核节点而非代码差异[6] 动态界面演进 - 传统静态仪表板面临UX过载问题 运维工程师50%时间消耗在信息拼凑[8] - AI驱动仪表板可实现: 自然语言查询(如"显示欧洲异常") 上下文自适应配置 双模式人机界面[9][10] - 无障碍API意外成为AI理解界面的通用语言 元素语义描述(按钮/输入框)构成机器可读层[21][22] 文档系统升级 - 文档演变为三层结构: 人类阅读层(故事性) AI消费层(结构化) 交互层(语义搜索)[12] - Mintlify等产品将文档转化为AI Agent可执行的上下文源 被VS Code等工具直接调用[11] - 查询模式取代被动阅读 开发者直接提问"如何用库做X" 效率提升显著[11] 开发范式转变 - 从模板化创建(如create-react-app)转向描述生成("带Supabase的TypeScript API")[15] - 框架选择成本降低 技术栈流动性增强 AI可实现大规模重构[16] - 秘密管理从 env文件转向能力令牌 MCP规范推动OAuth 2 1式细粒度授权[18][20] 协作模式创新 - 开发者与AI转向异步协作 类似"交响乐团"模式 Agent后台执行并汇报进展[25][27] - 分支概念可能演变为意图分叉 开发者评估不同解决方案路径而非合并代码[27] - 交互渠道扩展至Slack Figma等平台 支持语音和多模态输入[26] 基础设施标准化 - MCP协议成为AI Agent通用接口 类似90年代HTTP 已获OpenAI等厂商支持[28][29] - 能力市场(Capabilities as a Service)兴起 类似npm的MCP服务注册表正在形成[30] - 抽象原语服务(认证/计费/存储)成为AI构建块 Clerk Stripe等提供声明式基础设施[31][33]