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AI编程翻车后,将开发环境RPO从24小时降至3秒

AI编程翻车后,中科热备将开发环境RPO从24小时降至3秒 上周三下午四点十七分,我们实验室一个研发小组的实习生对着AI编程工具说了一句「帮我把这个模块重构一下,旧代码清理掉」。十分钟后,整个src目录没了。git reflog翻到底,最近一次提交是前一天下午六点。中间23个小时的代码改动,全部蒸发。 这不是段子,是我亲眼看着发生的事故。那个实习生当场脸都白了,旁边两个正式员工也停下手里的活围过来。最后大家花了一整个通宵,从IDE本地缓存、编译产物、甚至聊天记录里一点点拼回来大概七成代码。剩下的三成,重写。 事故暴露的不是AI的问题 很多人第一反应是「AI编程工具不可靠」。我不这么看。工具就是...

A股、美股、港股数据如何统一?股票代码格式设计的工程实践

我在做多市场量化系统时,最先遇到的并不是因子计算问题,而是“同一套代码如何识别不同市场的股票”。A 股、美股、港股的代码形式不同,如果直接把代码当作普通字符串处理,很容易在数据合并、行情查询和策略配置中产生歧义。本文结合我的工程实践,介绍如何通过统一的“代码 + 市场后缀”设计,让 Python 量化数据 API 在多市场环境下保持一致。

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