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原创 Agent 17 种架构模式 分析 & 思考
0x01 核心概念对于 Agent Design Patterns,其实有两个维度可以衡量:评估维度和公式维度。评估 6 维度指定设计目标, 公式 6 维度指定设计变量。评估维度定义了优化的目标函数, 公式维度定义了可调参数的搜索空间。两者相辅相成。1.1 设计目标(评估6维度)有一种说法是:所有 Agent Design Patterns 本质上围绕 6 个核心维度 进行设计和权衡:维度一: 🧠 推理质量 (Reasoning Quality)。
2026-07-10 15:00:46
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原创 windbg 分析线程死锁
ASP上下文死锁(本次故障):同步.Wait()/Result + await无ConfigureAwait(false)命中缓存/连接复用:GetAsync同步执行完毕,返回已完成Task,await不放线程,全链路顺行,正常释放;方案2:所有await xxx.ConfigureAwait(false),切断回调绑定请求上下文。特征:Running=总线程、Idle=0、队列积压几千 → 大批量线程永久卡死不释放。传统lock死锁:A拿锁1等锁2、B拿锁2等锁1 → 改锁顺序、缩小lock范围;
2026-07-10 14:59:36
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原创 AI 赋能接口自动化测试系列(三):接口自动化测试脚本生成Agent Skill
项目完整实操教程、开发架构、设计思路(AI测试实战教程,平均每篇约3.5W字图文教程,非常详细,保姆级手把手喂饭教程,零基础也能快速上手)和项目源码(含30多个AI测试全场景Agent Skill),AI 知识库统一在「狂师 . AI 进化社」中。测试脚本开发智能生成是目前行业内 AI 自动化测试落地的核心主流场景之一:相较于复杂的测试策略设计,脚本开发标准化程度更高、落地成本更低、提效效果更直观,是企业落地 AI 测试、工程师实现效率升级的最优切入点之一。
2026-07-09 16:58:57
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原创 204K Star 的 Superpowers,解决了 Claude Code 最隐蔽的工程隐患
到底是什么?本质上是一个可组合的 Skill 执行器大多数人第一次听说 Superpowers,以为是某种 Claude 的 fine-tune 版本,或者是一个专属的 Agent 框架。都不是。Superpowers 的全部实现就是一套 SKILL.md 文件。每个 SKILL.md 文件就是一套流程规范,用 Markdown 写成,任何人打开都能读懂。整个框架没有自己的运行时,不锁定模型,不依赖私有 API——它本质上是一套编码进文本的工程方法论。
2026-07-09 16:57:53
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原创 DeepSeek V4 + Claude Code thinking mode 400 错误修复方案
使用 DeepSeek V4 Pro / V4 Flash 的 thinking mode + tool calls 时,第一轮工具调用后的每次请求都返回。在 Claude Code 和 DeepSeek API 之间插入一个本地 Node.js 代理,自动补全被丢弃的 thinking 字段。的消息必须保留 thinking 块。Claude Code / cc-switch 在序列化历史时把它丢弃了。DeepSeek V4 要求 multi-turn 对话中,每个。
2026-07-08 15:17:17
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原创 Claude Code 支持 LSP 指南(C#/JAVA等)
这条链路上 stdin/stdout 的 pipe 通信被破坏了,OmniSharp 收不到初始化请求,或者响应传不回来。这套方案我们已经验证过 TypeScript、Python、Java、C# 四种语言,所有 LSP 核心功能都正常工作。Claude Code 的 LSP 机制是开放的,但 Windows + Bun 的组合确实有不少坑。这是 Bun 的 libuv 与 .NET PE 文件之间的兼容性 bug。修改脚本中的路径常量(OmniSharp、JDTLS、JDK21 的安装路径)。
2026-07-08 15:16:17
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原创 Ignition篇(下 一) 动态执行前的事情
规范委员会(TC39)只负责制定语义上的“规则条文”:他们规定了代码跑起来后,变量查找必须遵循什么顺序、闭包必须保留什么数据,
2026-07-07 15:10:18
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原创 从 /favicon.ico 404 到 HSTS 混合内容,一次全根治
结果(混合内容)公寓里混进了可疑人员,物业虽然很负责(HTTPS加密),但你家的 快递员、保洁阿姨、偶尔来串门的朋友,全都大摇大摆地走消防通道,没有门禁、没有登记(这就是 HTTP,不加密的)。但有时候你在模板里硬编码了 HTTP 的外部 CDN 资源,或者用户上传后返回的 URL 是 http://,那麻烦就来了。同时,必须强制限定上传文件的扩展名,比如只允许 .jpg、.png,这个检测要在后端进行,前端校验只是摆设。这样一来,之前那个“用户可控路径”的警告,就从根源上被拆解了。
2026-07-07 15:09:29
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原创 ill搭建浏览器AI自动化框架,告别一切重复枯燥任务
然后我们打开一个命令行终端,输入这个命令安装playwright CLI。安装完成,下一步我们要确保电脑上安装了Chrome浏览器,如果是edge浏览器也可以,不过最好还是推荐使用Chrome。好这样准备工作就完成了。我们来测试一下。我们可以使用这个命令,使用Playwright CLI操作Chrome浏览器打开谷歌的官网最后一个参数表示使用的是有头浏览器,如果不加这个参数,Playwright默认使用的是无头浏览器。无头浏览器会在后台静默运行,虽然比较省内存,但是我们看不到浏览器的页面。
2026-07-06 15:41:57
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原创 上把 K8s 单机搭起来了,过程没你想的那么顺(/opt 目录版)
踩了两天坑之后,我终于把这套流程捋顺了,而且还特意把所有数据目录都挪到了/opt下面——因为系统盘就剩 20G,不挪地方早晚要崩。我把整个过程记了下来,既给自己留个底,也给遇到同样问题的朋友省点时间。这篇文章不是流水账,里面夹了不少我的真实感受,比如“呵呵,这我没想到”的那种瞬间,你懂的。强烈建议搭配AI食用(当然,也别把AI太当一回事~)1。
2026-07-06 15:41:19
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原创 重建 AI 认知第 1 篇:基础认知——一张地图看懂 AI Landscape
这张地图是第一步。第 2 篇:核心原理——LLM 到底是怎么工作的(Token、Embedding、上下文窗口……)第 3~6 篇:关键范式——Prompt Engineering、RAG、Agent、微调,分别解决什么问题、怎么选第 7~8 篇:系统架构——评估、成本、安全、数据飞轮。
2026-07-05 14:44:58
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原创 填充与积累:积分与面积的可视化
让我还原一个经典场景:你要做一个动画,展示 f(x)=x2�(�)=�2 在 [0,2][0,2] 上的定积分,用黎曼和从粗糙到精细逼近真实面积。是一个能自动计算精确积分值、还能帮我生成数值数据的工具。光说不练假把式,来看看完整可运行的代码。SymPy 是 Python 的符号数学库,它能做。这就是动画中那个"标准答案参考线"的最佳来源。会自动重算积分、更新参考线、调整所有数值。让我把常用的积分功能封装一下,方便在。——不是数值近似,而是真正的解析解。这时候,就该 SymPy 登场了。
2026-07-05 14:44:20
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原创 [MAF预定义的AIContextProvider-01]TextSearchProvider——RAG在MAF中的实现
角色的消息,因为RAG是为了解决LLM的知识局限性问题,无需考虑它的回答。RAG应该根据当前上下文来检索相关内容,作为查询文本的不仅仅只考虑最近的用户消息,有时还应该考虑最近或者全部对话历史,也可以在此基础进行一些过滤。会提供一个供LLM调用的工具来按需触发文本检索,LLM可以根据当前的查询条件来决定是否需要调用这个工具来获取相关信息。对象,它提供了对敏感信息进行脱敏处理的方法,在日志和遥测中会调用这个对象的方法来对敏感信息进行脱敏。了,它不仅仅是决定了RAG检索的时机,更是决定了整个输入增强的实现方式。
2026-07-04 16:57:50
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原创 Vue 模板编译:HTML 是怎么变成 JS 的?
需要引入完整版 Vue(含编译器),体积大不少。绝大多数项目都用构建时编译,运行时编译只适合快速写 demo 的场景。在用 webpack + vue-loader 或 Vite 打包时,:用户下载的代码不含编译器(编译器本身不小),体积更小,页面打开更快。和你用翻译软件把中文翻成英文一样——换了一种语言,意思不变。相当于"创建一个 div 元素,id 为 app"。但问题是——浏览器不认识这玩意儿。是 Vue 创建虚拟 DOM 节点的方法,:不用构建工具,写好就能跑。不是 HTML 标准,
2026-07-04 16:57:09
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原创 LangChain框架-Model
5.管道提示模板 PipelinePrompt: 用于把几个提示组合在一起使用。6.自定义模板:允许基于其他模板类来定制自己的提示模板。
2026-07-03 16:56:57
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原创 JiuwenClaw AgentTeam开启“协同工程”全新范式
JiuwenClaw ——由云AgentArts、2012九问团队和社区广大开发者联合在openJiuwen共建的“小龙虾“智能管家。“Claw”象征着精准的抓取与连接,能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。JiuwenClaw基于Python开发,天然拥有良好的生态兼容性和扩展能力,在模型接入方面,JiuwenClaw支持华为云MaaS 等主流模型平台,用户只需简单配置即可调用华为云的模型服务。
2026-07-03 16:56:10
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原创 paozhu C++ Web 框架 SAAS开发模式
面,也可以多虚拟主机模式,就是域名隔离。这种模式可以其他方式呈现,比如类似微服务模式,创建目录如果类似域名,就是中间有一个点,那么这个目录独立注解函数。比如我们在创建aaa.combbb.com两个域名目录,他们都有news路径注解函数,实现功能有所不同这种模式可以管理复杂大型项目,而且还是单体模式,更多使用方式可能等熟悉后自己自由发挥。
2026-07-02 16:30:02
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原创 多市场行情数据聚合服务的高可用架构设计:连接保活、智能重连与限频控制
▍一句话记住本文可靠的行情数据管道中,80% 的代码在处理异常。心跳、退避抖动、限频遵从这三件事,决定了你的系统是从 92% 可用到 99.5% 可用的分水岭。核心要点回顾WebSocket 应用层心跳是防止静默断连的唯一手段。指数退避必须配合抖动,避免重连风暴。限频不是建议,是指令——网关 429 和业务层 3001/3002 都要处理。
2026-07-01 18:46:44
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原创 Ubuntu 18.04 上 ROS1 Melodic 安装配置教程
在 "My Downloads" 下方有一个蓝色的方框,点击带有下划线的 "HERE",如下图所示:滑动到最下方,点击 "VMware Workstation Pro",如下图所示:点击 "VMware Workstation Pro 25H2 for Windows",笔者选择 "25H2u1",如下图所示:最后点击下载即可,如下图所示:双击刚才下载的 “VMware-Workstation-Full-25H2u1-25219725.exe”,会弹出安装引导界面,如下图所示:点击 “Next”,接下来选择
2026-07-01 18:46:01
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原创 一、Flink Sink概述
Sink(接收器)是Flink数据处理流水线的末端,负责将计算结果输出到外部存储系统或下游处理系统。在Flink的编程模型中,Sink是DataStream API中的一个转换操作,它接收DataStream并将数据写入指定的外部系统。
2026-06-30 22:43:42
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原创 gt-checksum v4.0.0 新功能解读系列文章(5):DSN 密文保护——连接串密码不再明文裸奔
能力说明ENC[...]密文格式srcDSNdstDSN中的 password 必须使用ENC[...]密文工具独立生成 key、加密 password、解密校验密文统一日志脱敏gt-checksum、repairDB、连接池日志均不会完整输出明文 password 或密文gt-checksum v4.0.0 的 DSN 密文保护能力,把连接串密码安全提升到了默认强制级别。配置文件中不再允许明文 password,启动时必须通过--key或。
2026-06-29 16:43:25
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原创 AI 赋能接口自动化测试系列(一):接口文档智能解析Agent Skill推荐
传统接口脚本开发第一步,就是人工研读 Swagger/Postman/ 抓包文件,逐条梳理接口路径、请求参数、响应规则、业务约束,不仅耗时,还极易遗漏必填项、枚举值、限流规则等关键信息。比如,让人工来梳理100个接口,可能需要2-3天,还容易遗漏字段约束。这个Skill 技能是专门用于将来自不同来源、不同格式的接口定义数据统一转换成标准化结构化的接口数据。Har抓包文件YApi/Apifox导出文档纯文本接口描述适用场景。
2026-06-29 16:42:45
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原创 前端视角下的 C#
—泛型的使用不会带来运行时性能损失。对比 JavaScript/TypeScript,我们在写一个处理数字数组的通用函数时,所有元素都是装箱的 JavaScript 对象(或至少是经过标签指针表示的),没有内联、没有特化、没有 SIMD 向量化优化的可能。
2026-06-28 15:48:51
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原创 [MAF的Agent管道详解-04]如何让LLM按照要求的结构输出数据?
对的结构化输出可以通过调用如下这些重载的扩展方法来完成。具体的实现很简单,这些方法最终会利用指定或者默认的针对泛型参数T生成一个对象,并作为的属性。这个承载的JSON Schema将提供给LLM指导它按照定义的格式生成输出内容。当接收到LLM的响应结果时,利用匹配的对响应结果进行反序列化后,封装成一个对象返回给调用方。
2026-06-28 15:48:17
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原创 Java应用启动慢、接口超时、频繁Full GC?别再把锅甩给JVM了!
从注解的注释中可以看到注解的设计并非是用来做配置热更新,而是在运行时重新初始化新的实例,而且初始化新实例的过程中是阻塞的,所有被注入这个Bean的Service都必须等待RefreshScope注解标识的Bean实例初始化完成。而配置热更新的最佳实践是只更新配置所在的key的属性值即可,而非Bean实体,甚至是业务Bean实体,因为通常情况下,Bean的实例默认是单例,运行时更新业务Bean实体(比如Controller、Service)代价非常高;方法都用了读写锁;
2026-06-23 14:37:07
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原创 Qwen3.6-27B 等九款本地模型的测试结果
SuperGemma4-26B-Abliterated-Multimodal 是本次测试中。Gemma-4-31B-IT-Uncensored 是本次测试中。Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored 是一个。Gemma-4-31B-IT-Claude-Opus 是一个。SuperGemma4-26B-Uncensored 是。四个维度,评估九个模型在实际使用场景中的综合表现。是当前最值得推荐的全能型首选模型。的模型,最新重测后位列综合第三。的模型,不推荐作为综合主力。
2026-06-23 14:36:24
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