存储AI–AI博客聚合
最新聚合的文章
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前端转型全栈 00:AI 时代该学哪些,不该学哪些
前端转全栈,第一反应都是去学一门后端语言——这是最贵的一笔浪费。你缺的不是语法,是几个前端脑子里没有的模型:持久化、幂等、权限边界、迁移。本文按「AI 能替你做多少」把 8 个能力域排成三档。
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上下文取消链:摧毁我们支付系统的 bug
一个看似无害的 Go 语言特性如何引发级联故障,导致了 110,000 美元的交易损失。 警报响起时,我们的支付处理系统已经瘫痪。信用卡交易失败、订阅无法续订、客服聊天窗口被愤怒的消息淹没。
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讲清 Agent 记忆与上下文管理:长短期记忆、多轮对话、上下文压缩
记忆分两层:短期记这一单的对话和状态,进上下文;长期记用户偏好和事实,进库按需捞。 多轮对话靠会话 ID 把同一单串起来,对话追加、检索覆盖、槽位合并…
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Android 工控终端实战:从秒级卡顿到毫秒响应,SQLite/LitePal 性能优化全记录
Android 工控机终端实战:从秒级卡顿到毫秒响应,SQLite/LitePal 性能优化全记录。
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eBPF 示例教程:实现 `scx_nest` 调度器
在系统性能优化不断发展的领域中,自定义和扩展内核行为的能力是非常宝贵的。实现这一目标的最强大工具之一是 eBPF(扩展的 Berkeley 包过滤器)。在本教程中,我们将探讨 scx_nest 调度器
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一个优惠券需求改了三端,我才明白全栈不是多学一门语言
今年上半年,我写过管理后台、小程序,也开始顺着接口改 Java 服务。回头看,真正改变我的并不是又记住了多少 API,而是一个很普通的优惠券需求:后台多两个选项,最后却要同时改保存、搜索、可用性判断和
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阶段 0.1:为 AI Agent 项目建立敏感配置治理与安全基线
将模型密钥、数据库凭据、JWT Secret 和天气 API Key 从代码迁移到环境变量,建立 development、test、production 配置边界,并通过启动校验、日志脱敏、Git 忽
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失败重试:Agent 中指数退避的正确姿势
前言 Agent 每一轮的思考,都要真金白银地调一次 LLM API。而 LLM API 是比较常出现的「不稳定」:限流、过载、超时、欠费……要是有一个没处理好,Agent 要么当场崩溃,要么就卡在原
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我最近在学 Linux 进程控制:fork、退出码与进程等待
# 我最近在学 Linux 进程控制:fork、退出码与进程等待 最近在学 Linux 系统编程/操作系统,刚接触 `fork`、`waitpid` 这些的时候真的有点绕。尤其是“为什么一个函数会有
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《Agent 是怎么“思考”的:ReAct 循环与流式 SSE 的完整实现》
Agent Loop 分两层:外层管 system prompt 组装、文件块省 token、413 兜底;内层是流式 ReAct——LLM 每吐一个 token 就经 sink 推给前端,工具失
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你说你折这玩意干什么-agent工作的核心,还真得好好考虑怎么折叠上下文
上下文工程-决定agent工作能力上限的至关重要的一环,是agent的大脑供氧。参照claude的架构、openclaw的一些参数,咱们聊聊怎样做上下文工程合适些
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RAG 的坑不在检索,在”对齐”:pgvector 实战手记
pgvector 实战:分块、1024 维对齐与余弦检索的工程细节 0. 先用三句话讲清楚这篇在说什么 要解决的问题:用户问"广州塔怎么去",模型自己的脑子里可能没有这条冷知识,也可能记错。我们需要在
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批量请求失败只弹一个 Toast面试官想听五层
防抖只延迟弹窗,不合并错误。真正的解法是错误队列 + 按类型聚合 + Toast 与请求状态绑定 + 原始错误静默上报——用户只看级别,研发才看细节。
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SSR 为什么不适合登录态从水合冲突到缓存串号
SSR 阶段拿不到 localStorage,服务端也没有记忆,水合迟早和客户端对不上。强登录页走 CSR;SSR 只渲染公共内容,凭证校验压到中间件。
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TS const 类型参数一道面试题的四层追问
const T 只在字面量实参上生效,传变量立刻失效;它把 readonly 一路传染到返回值,内部要改入参直接报错。版本差异和业务坑点讲不清,不算懂 TS 5.x。