Trae Windows版发布，支持Windows和MacOS。通过AI编程工具，零代码即可制作小游戏和效率工具。Trae提供全中文界面，内置顶级AI模型，自动识别解决代码错误。通过对话生成代码，降低技术门槛。案例展示小游戏、待办事项清单和剪贴板记录工具的制作。强调AI的价值在于解放人类重复劳动，鼓励编程成为新的修辞手法。

本文介绍了四种prompt技术：零样本提示、少样本提示、思维链提示和自我一致性。这些技术用于提升模型在特定任务中的表现，包括情感分析、示例学习、复杂推理和算术任务。通过提供示例和引导，帮助模型更好地理解任务和生成准确输出。

本文探讨了DeepSeek和百度在AI领域的发展策略和产品布局，并指出真正的创新往往发生在跳出固有认知的探索中。

滴滴技术初识系列介绍滴滴交易市场的技术特点与挑战。包括交易市场的本质和网络效应、滴滴交易市场的技术特点、机制设计、决策智能、运筹学、强化学习和因果推断等技术领域的探讨。旨在帮助读者了解滴滴技术背后的原理和应用。

本文介绍了Iceberg表格式的概念，包括其特性如隐藏分区、模式演化等，数据类型和存储结构。同时探讨了表版本说明和Table format的核心特性和元数据组成。通过Table format，可以实现结构自由、读写自由、流批同源和引擎平权等功能。

基于Flink实时计算程序，处理用户行为数据计算商品点击量，包括分组、窗口划分、增量聚合和排序等步骤。

本文介绍了数据标准的概念和管理对象分类，阐述了数据标准管理的重要性，构建了数据标准的组织架构，并探讨了数据标准的落地实施问题。通过实例说明，建立数据标准体系框架对于提升数据质量、促进数据共享和流通具有重要意义。

本文介绍了数据治理中数据标准落地的挑战和解决方案，包括优化信息系统开发流程、建设指标库、利用数据质量提升驱动数据标准化等。同时提出了数据标准落地的契机和融入日常工作过程的方法，包括厘清职责、平台对接联动、数据标准闭环管理机制和标准落地的文化宣贯等。最终实现数据标准的切实落地，满足监管要求，减轻业务报送工作，促进数据共享和实现数据价值。

数据资产入表是将企业数据资源以资产形式纳入财务报表的管理和计量过程。有助于提升企业的数据资产运营和变现能力，促进数据流通和使用，展现数字经济实力。通过数据资产清点、分类、评估、治理、管理和利用等步骤实现。数据资产入表有助于企业更好地了解自身数据规模、质量和价值，制定更合理的数据策略，挖掘数据价值。

数据资产入表是企业将数据资源纳入财务报表管理和计量的过程，有助于提升数据资产运营和变现能力。实施数据治理是激活数据要素价值的基础工程。本文介绍了数据资产入表的相关概念、实施准备、数据治理的流程和要点，包括顶层设计、技术体系、数据服务和洞察等方面，旨在为企业提供方法论和思路参考。