存储AI–AI博客聚合
最新聚合的文章
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Code Agent 解剖（15）：Harness 设计之五——可观测性
最后一块拼图 前四篇解剖了 agent 的控制流、上下文工程、工具管道、容错恢复。这些机制都有一个共同的问题：出了事怎么知道发生了什么？ 一个 agent 在后台跑，模型选了什么工具、历史被压缩过几次
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Next.js 全栈实战：数据清洗、ORM 设计与 AI Prompt 工程最佳实践
一项目背景 1.1 项目简介 构建一个单词后台管理系统，核心功能： 单词书管理（CRUD） 管理员权限系统 数据清洗与导入 H5 单词学习应用 1.2 技术栈 技术 用途 面试亮点 Next.
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我装了30多个Skill，给AI安排了8个岗位
热榜全是必装清单，但没人讲分工。我把30多个Skill安排成8个岗位——需求面试官、计划经理、调试侦探、测试工程师……每个只管一个环节，AI产出稳定了。附三条直接能抄的分工原则。
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大模型落地实践中的技术选型思路与方案对比
大模型落地实践中的技术选型思路与方案对比 一、技术选型核心原则 大模型落地选型需贴合业务场景，核心围绕成本、性能、部署难度、场景适配性四大维度。面向轻量化问答、文案生成场景，优先选用开源轻量模型；企业
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Vite打包时的静态资源坑，我帮你踩过了
Vite打包时的静态资源坑，我帮你踩过了** — 引言 在现代前端开发中，Vite以其极快的构建速度和优秀的开发体验赢得了广大开发者的青睐。然而，随着项目的复杂性增加，尤其是在生产环境打包时，Vit
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kubectl命令
前言 kubectl（发音为 "kube-control"）是 Kubernetes 的官方命令行工具。它是与 Kubernetes 集群进行交互、管理和故障排查的核心入口 kubectl命令 查看版
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Agent 技术调研自动化
实战一：技术调研自动化 前面讲的 auto-article 是"搜资料→写文章"。这篇做一个不同的东西：技术调研报告。 区别在哪？写文章可以自由发挥，调研报告要求每个观点有来源、关键说法要交叉验证
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模型查资料、会做事、还省成本，分别靠什么？
前几天我有个朋友问我： 这个问题其实挺有意思的，因为这代表了现在很多学习 AI 的人前期的一个普遍情况，就是把网上看到的几个 AI 热点词，拼成一个问题，但还没能理解他们之间的差别。 我记得好早之前网
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每天认识一个组件：SQL网关Apache Kyuubi
Apache Kyuubi 是一个分布式、多租户的网关服务，目标是在湖仓之上提供 Serverless SQL 能力，让用户通过 JDBC、REST 等熟悉的接口访问 Spark/Trino等计算引擎
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深入解析 STAROps 瑶池 Agent：如何实现从应用告警到数据库命令级的全栈 RCA？
瑶池 Agent 把数据库层的诊断精度从“某个中间件有问题”提升到“具体是哪条命令、哪个索引引发的问题”，STAROps 则负责把跨层证据串成完整的因果链。两者配合，SRE 和 DBA 可以用同一套工
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8.2 Go Struct 方法学习笔记
8.2 Go Struct 方法学习笔记 1. 方法的定义 — 值接收者 方法就是带"接收者"的函数。接收者写在函数名前面，用 (r Type) 的格式： 调用方式： 值接收者 func (r Rec
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ElasticSearch结合本地消息表实现搜索功能
ElasticSearch是一个分布式搜素引擎及分析引擎，特别擅长处理大规模数据。常用于网站搜索，日志分析，数据分析，实时业务监控。具有速度快，扩展性强，高可用，多种类型的搜索和分析.
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告别手工配置：利用 Migration Skill 实现 Nginx Ingress 注解的智能分析与自动转换
Ingress NGINX 退役不会让现有实例立即停止运行，但它改变了风险边界：后续不再有官方新版本、缺陷修复和安全补丁，入口组件的生命周期管理和安全响应需要由使用方自行承担。
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数据库容灾进入“秒级时代”：同城双活架构原理、关键技术选型与落地实践
同城双活作为从“主备”走向“多活”的关键架构，正在成为核心业务容灾的基线方案。本文从容灾架构的演进逻辑出发，详细拆解同城双活的技术原理、三大核心技术挑战（数据同步、流量分发与故障切换、脑裂预防）
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Event-Driven AI 架构解析：从 Confluent Intelligence 三大支柱到阿里云实践
AI 应用从 Demo 走向生产的过程中，一个越来越普遍的判断正在形成：模型选型不再是主要瓶颈，另一个同样关键的变量，是那条把业务事件送进模型的数据链路。
