从NVIDIA 3090到国产昇腾、海光DCU，一线物联网开发者的真实选型历程。深度对比华为昇腾910B、海光DCU Z100等国产AI芯片与NVIDIA全系产品线，详解浪潮、新华三等服务器品牌适配矩阵。涵盖CUDA迁移三条路径、显存选型公式、网信办备案全流程及信创合规策略，附可直接落地的行动清单。适合正在纠结"国产还是英伟达"的AI应用开发者和企业技术决策者。

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更新时间：2026年7月30日 Claude Code刚出现时，网上很多教程都在教人安装一个npm包，再配一个便宜中转地址。到了2026年，这套写法已经过时了一大半。官方更推荐原生安装，Windows可以直接运行，也可以放进WSL2；登录、更新、诊断、远程会话和IDE集成都已经补齐。真正容易踩坑的地

基于2026年7月市场变化，全面对比Codex、Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Qoder、CodeBuddy、Antigravity、Kiro、Auggie等主流AI编程工具，更新功能、热度、价格、国内可用性与分层选型建议。

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面向后端和传统软件开发者的AI应用开发转型学习手册，梳理模型选型、提示词、RAG、Agent、MCP、上下文工程、评测、安全、成本、数据流水线和生产化等12项关键能力，并给出学习顺序与项目实践建议

导读 传统 RAG 擅长从文档中找局部片段，但面对“多个实体之间有什么关系”“整个资料库有哪些主题”“一连串因果是怎么形成的”这类复杂问题时，容易只找到关键词，找不到关系。本文基于 X Article《Graph Engineering replaced RAG at Microsoft, Stan

通过一次订单优惠逻辑改动，说明AI辅助开发为什么不能只靠换工具，以及怎样用项目规则、相关上下文、测试、AI评测和代码评审建立可复用闭环。

本文用一个AI应用里面的员工请假任务，通俗易懂地来讲解RAG负责找依据、MCP负责标准化连接、Agent负责动态决定下一步，以及三者何时单独使用、怎样组合。

从一个内部制度AI助手的演进过程，来讲解模型、上下文、检索与工具、记忆和评测怎样组成AI应用核心链路，以及什么时候并不需要Agent。