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一张平面图把学校做成2D游戏2026/09/24
体验地址:https://dudubb.cn/map.html 放到了个人服务器,第一版纯网页使用了Live2D 换一个大家测试并提意见。 第二版已经使用 PC端: 手机端: 进入建筑内部 第二版 增
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事务边界设计实战:从单库原子性到跨服务可靠协作2026/09/24
很多业务代码把事务理解成一段被 BEGIN 和 COMMIT 包起来的 SQL。单库场景下,这种理解通常足够完成入账、扣库存或更新订单;但当一个操作同时涉及订单库、库存服务和消息队列时,真正困难的问题
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把 SQL 性能诊断接入模型 API:从谓词分析到可验证优化2026/09/24
业务人员经常会遇到一种难以复现的现象:同一条“查询库存”的 SQL,有时很快,有时却明显变慢。直觉通常会指向数据库负载、缓存或索引失效,但真正的问题可能藏在 WHERE 条件中:对索引列调用函数、使用
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把 Grafana 安全发布到公网:用 Caddy、Docker 与最小暴露面配置 HTTPS2026/09/24
Grafana 部署在服务器后,最直接的远程访问方式是把容器的 3000 端口映射到公网,例如 3000:3000。这种配置虽然简单,却把应用服务直接暴露给互联网:流量默认没有 TLS 保护,扫描器可
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MCP vs Skill vs Plugin:AI工具生态三种形态,一篇讲透怎么选2026/09/24
最近被问得最多的问题就是:"MCP、Skill、Plugin这仨到底有什么区别?我到底该做哪个?"说实话,这三个概念确实容易混——名字听起来都像,都是"给AI加能力"的意思,但实际上完全不是一回事
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双层 RAG:为什么”结构化知识条目 + 原始切片”比单一向量库更好用2026/09/24
双层 RAG:为什么"结构化知识条目 + 原始切片"比单一向量库更好用 一、朴素 RAG 的两个现实问题 最常见的 RAG 做法:把文档切块、向量化、检索 Top-K、塞给模型。用到真实业务会话数据上
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让代码自己写出 PRD:两个 Skill 把业务规则变成可追溯的文档2026/09/24
与其靠人回忆,不如让 AI Agent 直接读代码,把业务规则一条条挖出来,每一条都附上源码位置。v1.0.0 版本包含两个互补的 Skill,一个扫全项目,一个深挖单模块,配套 Python 发布包
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利用可控的风格迁移注入路径提供AI画面结构保持的思路2026/09/24
利用可控的风格迁移注入路径提供AI画面结构保持的思路 把一张城市照片变成油画,理想结果是换上参考图的色彩、笔触和材质,同时保留原来的建筑、道路和地平线。
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混合检索 RAG 全链路:查询增强、双路召回与重排——向量库和搜索引擎联手补齐召回2026/09/24
混合检索 RAG 全链路:查询增强、双路召回与重排——向量库和搜索引擎联手补齐召回 上一篇把 Agentic RAG 的"决策层"画完了:路由、评估、多跳、联网兜底。这一篇回到检索层做最后一个升级——
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Harness 为什么开始少用向量数据库了?2026/09/24
用官方图片、代码例子和流程图,讲清部分编程 Agent 为什么减少对代码向量索引的依赖,以及什么时候仍值得保留语义检索。