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在把大模型接入日常工作流之後，筆者很快遇到了一個新問題：模型到底被用了多少次 ？每天的高峰時段是什麽時候 ？周末是不是真的沒人調用 ？如果對這些數據一無所知，就談不上優化成本 、排查異常 ，更談不上為後續擴容做
在把大模型接入日常工作流之後 ，筆者很快遇到了一個新問題 ：模型到底被用了多少次 ？每天的高峰時段是什麽時候 ？周末是不是真的沒人調用 ？如果對這些數據一無所知 ，就談不上優化成本 、排查異常 ，更談不上為後續擴容做
近期工作安排包括自動化測試、自動化運維 、自動化運營和安全等一些工作 。自己做產品、自己做設計 、自己做開發 、自己驗收上線還是挺爽滴 。這其中工作簡單的就是自動化運維 。但我今天真正要講的不是做了什麽 ，或者用了
背景 ：有監控node節點pod的CPU等資源 ，實現自動擴縮容的需要下 ，需要安裝metrics-serverk8s版本 ：1.30.14kubadm安裝） 對應metrics-server版本：0.8x本
為什麽說 IO 操作異步才有意義，CPU 密集操作異步沒有太大意義背景與問題在後端開發中 ，我們經常討論異步編程模型 ，尤其是在 Node.js 、Netty 等技術棧中 。一個普遍的共識是 ：異步對於 IO
"測試隻能證明 bug 的存在 ，卻永遠無法證明 bug 的缺席 。"—— Edsger Dijkstra寫在前麵最近讀到一篇基於 OCaml 之父 Xavier Leroy 深度訪談的文章 ，標題叫《編程
訂單含金量在下降，訂單研發的含金量在上升 。01產品體係中 ，訂單管理作為交易鏈路上最核心的模塊 ，其流程的難度和複雜度都比較高 ，尤其是在經典的電商業務中 ，訂單幾乎和係統中所有核心的模塊都有交互 ，在訂單設計
AI 範式越遷 ：使用 XXL-BOOT SKILL 實現一句話直生業務從「一行 SQL 生成代碼」到「一句需求直生業務」——業務開發正式進入 AI 範式新時代 。隨著大模型編程助手的成熟 ，業務交付範式正
如果你所在的團隊是 .NET 技術棧 ，又想把大模型推理收進自己的進程裏 ，這篇文章值得你花五分鍾 。8 月 26 日 ，智譜 GLM-5.3-FlashMIT 許可 ，首日開源）和阿裏 Qwen3.8-Fla
讓 Codex 少走彎路 ：一份全局 AGENTS.md 的取舍Codex GPT-5.6 、Claude Fable 這一代模型變強後，我反而開始刪 Prompt 。以前總怕 AI 理解錯 。恨不得把“先看
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在2025年歲末臨近之際 ，園子又添驚喜 ，迎來一家新的讚助商——艾思科藍。非常感謝艾思科藍的讚助 ！以下是艾思科藍的介紹 ：艾思科藍(AiScholar) ，立足科研領域的連接者 ，致力於探索“人工智能+科研學
Pretext 是一個用 TypeScript 實現的用於多行文本精確測量和布局的引擎 。不碰 DOM ，不觸發 reflow ，卻能完美匹配瀏覽器字體引擎在各種語言 、emoji 、混合文字方向下的真實表現。
同事小李用 AI 半小時拚完周報 ，會議室裏老板隻問了一句：「第三段數據從哪來的 ？錯了你負責嗎？」小李愣住——他隻點了發送 ，從沒點開過鏈接 。這不是 AI 不行 ，是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件
一台人形機器人裏跑著五層軟件 ，頻率從 10Hz 到 20kHz ，差三個數量級 。這個頻率斷層把每層軟件的地盤劃死了 ，也把集成商的邊界劃死了 ：五層裏集成商能碰的隻有中間件那一層 ，你的代碼活在它之上 ，值錢的
