对一次微信升级事件的自我反省:思维方式决定解决问题能力

如何处理动态语言(Python / JS)的“隐形”调用链? 本文揭示动态语言(Python/JS)中静态AST解析导致调用链“断链”的核心问题,提出通过运行时追踪补全图谱的解决方案。基于Code-Graph-RAG的cgr trace机制,分别利用pytest插件与V8 Profiler捕获真实调用路径,将动态边合并至静态图谱,并在权重体系中提升动态边优先级。实践表明,该方法可显著提升图谱覆盖率,实现“结构+行为”双视角理解代码,为MCP与Rerank系统提供可靠支持。 阅读详情

事情经过大概如下。

2017年3月5号,周日,广州。难得小雨停歇,外出赏春。乘车时发现我的羊城通余额不足20块了,该充值了(通常来说,当余额不足30的时候我就提醒自己及时充值,以免出现紧急情况,去窗口补齐费用,一时半会出不了地铁,耽误行程,或浪费一起出行的伙伴的时间)。自微信推出NFC充值功能起,我就最早使用手机给我的甚至同事的羊城通充值。这个功能省去了不少麻烦和时间(去711便利店充值固然也很方便,但只能使用现金,而且有时需要排队)。

但是,这次我开启手机的NFC功能,按正常的流程操作,将我的羊城通放置在贴在手机背面的NFC感应区时,突然弹出一个窗口,提示NFC功能停止运行。我试了好几次,都是同样的情况。关闭NFC再重新开启,手机关机重启,使用另外一张卡片尝试读卡,都是同样的提示。无奈之下,我进入到手机的Recovery模式,将手机执行双清(清除缓存、清除用户数据)。没想到,还是同样的情况。几经波折,没有解决问题。最后,我在地铁站里的自助充值机上完成充值过程(显然比手机NFC充值要费时间得多)。

但这个问题一直没有解决。出于职业习惯,我更倾向于认为这是自己的问题,并觉得最可能的原因是手机的NFC模块出现硬件故障了。我的手机型号是Nubia Z9,虽然拍照功能出众,无边框设计既优美又实用,整体性能非常强悍,但也不免存在一些不足之处,比如:发热太厉害(高通骁龙810,你懂的)、待机时间短、经常莫名其妙地自动关机。而且,手机是2015年7月买的,至今服役已是第三个年头,所以,惯性思维,觉得手机坏了也是情理之中。但我还是不死心,一定要验证一下,到底是不是手机问题。于是,12号(周日)下午,我将手机进行了一次彻底格式化,再次刷机。

问题依旧。

直到昨晚临睡前,打开手机应用中心,发现微信更新版本了。出于强迫症,我点开看看它更新了哪些内容,见到了大约是“修复已知问题”的字样。但我依然不知道它修复的是哪些已知问题,并且没有将这次版本更新与NFC充值不能用扯上关系。再次出于惯性思维方式,我认为张教主的微信必然是可靠的,新版功能的修复或开发,必然不会影响到上一个版本中正常使用的功能(代码内聚、耦合处理得当,版本发布前进行过必要的测试)。出于无聊,点开看看用户评论,发现某些不少用户给予一星差评。忍不住多看了一下,赫然发现有关于NFC功能停止运行相关的评论。于是,我终于把怀疑的对象转移到微信上来。今早,测试了一下新版微信的NFC充值功能,一切正常了。




对这个问题的反应,让我开始反思自己的思维方式和处理问题的习惯。

担心自己以后还会犯类似的愚蠢的错误,于是开始总结。

目前我所认为的比较合理的处理问题的方式应该是这样:

1.明确问题状况(NFC充值功能不能用)

2.分析可能的原因(羊城通卡片、手机NFC硬件模块、手机操作系统、微信、网络、羊城通手机充值系统均可能是怀疑对象)

3.制定验证策略,排除一部分原因

  1)卡片芯片故障:换另一张或多张卡测试能否正常读取。

  2)手机NFC硬件模块故障:因NFC功能现在用得不多,但它又能感应到芯片,所以应该不太可能出现问题,但如果其他原因都被排除,那就可能是硬件问题了。

  3)手机操作系统出错:自上一次正常使用NFC充值功能至出现问题,期间并未进行操作系统版本升级。如果是固件或软件问题,则已经进行双清、恢复出厂设置、刷机等操作,故可以排除此原因。

  4)微信的BUG:换用其他应用程序(如支付宝、百度地图等)打开NFC功能进行测试。这一测试,实际上并没进行,因为惯性思维,认为微信不会犯这种错误。

  5)网络问题:不太可能,联通4G网络信号强劲,微信其他功能正常,其他应用程序都能正常上网,且切换为连接WIFI网络时也不能充值,故此原因排除。

  6)羊城通充值系统故障:不太可能,其他渠道可正常充值,且在读取卡片的过程中就报错,无法进入到羊城通充值界面,此原因可能性基本为零。

4.得出结论,解决问题(如是手机问题,考虑暂时放弃使用自己的手机进行NFC充值,改为其他手机或渠道充值,直到更换手机或送修维护)

我的处理过程存在以下不合理之处:

1.没有进行充分地分析,逐条罗列可能的原因

2.惯性思维方式主导问题解决过程,没有客观公正地对待所有可能的原因,从而轻易放过真正的原因(因Nubia手机存在其他问题,就更多怀疑手机问题;因微信的开发者名气大,公司更具权威性,且微信向来好用,就没有太多怀疑微信BUG)

3.排除可能的原因,这一过程执行得不到位(有些原因并没有进行严密测试,就得到结论,排除原因或确认原因)

4.其他…(总结之后要深刻反省自己,做事能力与水平要提升,思维方式要灵活,错误习惯要转变)


谨以此为戒。

信息化建设项目前期方案编制4:如何画好四张图 这里探讨以下具体的总体设计操作层面的工作。总体设计主要是完成四张图,总体架构(逻辑架构)、应用架构、网络拓扑、系统部署图。对于一些单一的系统,往往总体架构和应用架构可以合一。网络拓扑画好了,系统部署图也可以省略。有些项目还会在这之外,有所谓的技术架构图。对应用系统、数据存储等各个部分各自用的主要技术、服务等,给出总体设计图。但通常来说,这四张图在一个中等规模(200~500万,软件... 阅读详情

相关推荐

从 0 到 1,实战 Power BI 电商销售可视化看板全流程

本文详细介绍了从零开始使用Power BI构建电商销售可视化看板的全流程,涵盖数据准备、建模、可视化设计及高级功能应用。通过实战案例展示如何将复杂销售数据转化为直观图表,帮助电商从业者快速掌握销售趋势、热销产品和用户画像等关键信息,提升数据分析效率。

weixin_29061041的博客 485

腾讯云也瞄准了微信生态,推出一系列小程序开发工具

“小程序·云开发”目前已经有超过23万注册账户,50多万开发者将小程序建立在“小程序·云开发”的基础上,包括猫眼电影、微信读书、唯品会、微盟等。

2601_96798011的博客 171

PLL锁相环基础知识(一)

本文介绍了锁相环(PLL)的核心组件及其工作原理,重点阐述了压控振荡器(VCO)的结构与调谐机制。VCO作为PLL的关键部分,通过变容二极管实现频率调谐,但易受温度、电压等因素影响稳定性。文章详细讲解了VCO的谐振电路原理、硅基集成方案,以及通过分频器和调制器实现的频率控制技术。特别分析了整数型和分数型N分频器的差异,指出高阶德尔塔-西格玛调制器可有效降低分数杂散。文章还探讨了预分频器的应用及其对频率分辨率的影响,揭示了PLL通过反馈环路实现频率锁定的基本原理。

weixin_49761275的博客 3037

聚合支付遇到非微信官方网页,请确认是否继续访问。

左侧菜单栏,管理-开发管理-业务域名,将你们的域名(含https)添加进去,不要携带路径,然后根据提示下载校验文件之后上传到服务器域名的根目录里,然后在浏览器网址处查询。检查是否把域名配置到小程序的业务域名里面,可按照以下方式配置。如果能查到文件内容就可以了。

qq_52520278的博客 120

滑模控制算法——基本原理(附MATLAB程序)

选择一个滑模面和是设计参数。是滑模面函数,通常我们希望系统状态在的面上滑动。我们以一个简单的二阶系统作为示例,其状态空间方程为:是系统矩阵是输入矩阵是输出矩阵假设我们的系统如下:滑模控制算法的核心在于设计合适的滑模面和控制律,并分析系统在滑模面上的稳定性。通过上述公式和步骤,可以有效地设计滑模控制器,以处理具有非线性和不确定性的动态系统。总的来说,滑模控制算法因其鲁棒性和灵活性在处理复杂控制问题中表现出色,但在实际应用中需要精心设计以克服抖振现象和其他潜在问题。BuxuABDC。

qq_35623594的博客 2万+

最新Python爬虫实战(入门爬虫篇)——案例8:图书网畅销榜数据采集(详细爬虫思路截图+抓包动图演示+完整爬虫代码+详细注释)

本次案例通过 Python 爬虫技术,成功实现了对图书网畅销榜多页数据的批量爬取与 Excel 保存。代码采用模块化设计,包含分页参数构造、API 接口请求、JSON 数据解析、Excel 数据持久化等完整流程;通过配置模拟浏览器的请求头,有效规避基础反爬策略,保证请求的稳定性。整个爬虫逻辑遵循 “分页遍历 → 接口请求 → JSON 解析 → 提取图书信息 → 保存到 Excel” 的标准流程,与电商类接口爬取范式高度一致。

努力让自己发光,对的人才能迎着光而来 29万+

从瀑布到流水线:DevOps 入门与 GitLab + Jenkins + Docker 落地实践

先看清软件开发生命周期(SDLC)的全貌,再对比瀑布模型与敏捷开发,随后进入持续集成与 CI/CD 的机制内核;最后落到实操——在 GitLab、Jenkins、Docker 组成的四机实验环境里,走完源码托管、自动化构建、镜像封装与远程部署,直到参数化构建与版本回滚。概念与命令并重,既是入门地图,也是操作手册。

年轻的时候很穷,经过我多年的努力,终于不再年轻。 293

【生信分析】clusterProfiler: universal enrichment tool for functional and comparative study(1)

clusterProfiler: universal enrichment tool for functional and comparative studyClusterProfiler: 用于功能和比较研究的通用富集工具总览1. 引言1.1 术语1.1.1 基因集和通路1.1.2 基因同源(GO)1.1.3 京都基因与基因组百科全书(KEGG)1.1.4 其他基因集2. 功能富集分析方法2.1 过度表征分析(Over Representation Analysis)2.2 基因集富集分析(Gene Se

小哲的博客 1366

模型之外的那套装置:用 AI harness 完成一个三端同步应用

AI harness 指模型之外、让模型能持续产出可交付软件的全部工程装置。本文把它称作"支架"。它由五层构成:输入层规定模型读什么,反馈层规定模型怎么知道自己错了,观测层把界面与设备状态变成可读事实,记忆层让跨会话不失真,边界层规定哪些动作不许模型自行作出。支架的价值在六天里可以直接计量。

Leo的Matrix 166

【Word提效 No.010】使用AI一键复制格式刷应用格式

本文介绍利用AI工具WorkBuddy实现Word文档格式批量复制的自动化解决方案。通过简单指令即可将指定段落的格式一键应用到多个目标段落,解决传统格式刷操作繁琐、易出错的问题。方案包含三步操作:准备文档、输入指令模板、验收效果,并提供多种场景的现成指令示例。该工具支持字体、段落等格式属性的批量复制,且不会覆盖原文件,适用于论文、手册等文档的格式统一需求。

u011186532的专栏 78

2025年9月GESP(C++四级):排兵布阵

作为将军,你自然需要合理地排兵布阵。地图可以视为n行m列的网格,适合排兵的网格以 1 标注,不适合排兵的网格以 0 标注。现在你需要在地图上选择一个矩形区域排兵,这个矩形区域内不能包含不适合排兵的网格。请问可选择的矩形区域最多能包含多少网格?

王老师青少年编程 1380

【LTE L3 笔记 09】LTE物理信道-PRACH

课程来源:B站《【2022】华为HCIA-LTE无线工程师认证学习中级视频》笔记为个人整理,含课件截图,仅供学习交流。

lyouhuan的博客 190

Open3D点云数据处理(六):点云、mesh可视化(Visualizer类)

本文介绍了Open3D中Visualizer类可视化几何对象的方法,给出了常用参数解释和代码示例。

孙悟空 3025

密码存储不是 MD5 加盐:PBKDF2、scrypt、参数升级与安全验证实战

本文通过实战演示密码存储的正确做法:摒弃MD5加盐,采用PBKDF2与scrypt等高成本密钥派生函数,结合随机盐、版本化记录与严格解析,确保离线破解成本可控。模块实现安全验证、参数校验、透明升级与统一错误处理,强调算法选择需兼顾安全性与可维护性,提供教学级密码存储方案,助力构建可迁移、可审计的认证边界。

此人很懒,什么都没有写~~ 237

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

Java EE 进阶:8.MyBatis 操作数据库(入门)(第一弹)

Java EE 进阶:8.MyBatis 操作数据库(入门)(第一弹)

要努力去发光,而不是被照亮~ 144

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

DNS 不是把域名翻译成 IP:递归解析、TTL 缓存、CNAME 与报文排错实战

本文通过离线Python实验,拆解DNS递归解析、缓存机制与报文结构,揭示“DNS不是全局映射表”的本质。重点解析递归器角色、TTL衰减、CNAME链处理、负缓存隔离及修改记录延迟生效等核心问题,结合实战排错案例,阐明缓存层级、事务匹配、截断处理与安全边界,强调从应用到权威的逐层排查逻辑,实现可复现、可验证的DNS教学系统。

此人很懒,什么都没有写~~ 350

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

软件测试用例模板怎么写:从用例设计到执行记录的全套指南

测试用例是测试工作的核心产出,它决定测试覆盖了多少、漏掉了什么。但大多数人的测试用例写得像流水账——只有正常路径,没有异常场景;只有操作步骤,没有预期结果;只有功能测试,没有非功能测试。本文拆解测试用例的标准结构,说明每个字段的含义和写法,给出覆盖功能测试、性能测试、安全测试的完整用例范例,并列出测试用例设计的五个高频遗漏点。

wuwangzhiduoshao的博客 152

附录一源码阅读路线与断点索引

本索引固定于Boot 3.5.7与Framework 6.2.12。先选择要解释的现象,再打开对应源码。表中观察对象是逻辑名称,不保证在所有重载中都是同名局部变量。抽象接口和注解用于阅读契约,不提供可执行方法体断点。

weixin_45476869的博客 159

【鸿蒙专题与实战】测试体系:单元测试、组件测试与 UI 测试

本文系统讲解鸿蒙开发中的三层测试实践:底层单元测试(用Hypium框架,优先覆盖纯函数、边界与异常)、中层ViewModel逻辑、顶层仅测3-5条关键UI路径。强调测试应“越往下写得越多”,因单元测试快且成本低,而UI测试慢易出错。通过实例说明断言拆分提升定位效率,结合覆盖率报告(hvigorwtest --coverage)发现盲区,核心是“用覆盖率找漏测,而非追求数字”。附五步落地清单:建测试文件、按优先级补用例、精简UI测试、生成报告、定位未覆盖行。下一篇将开启实战项目:从需求到上架全流程。

信息安全领域优质创作者|操作系统领域专家 185

MCP实战06:传输实战、测试与部署

你的 MCP Server 写完了,怎么确认它真的能被宿主正确调用?这课给传输层实战三件套:MCP Inspector 可视化调试、协议级自动化测试(pytest 断言 JSON-RPC 报文结构)、stdio/HTTP 双传输部署。测试不是可选项——工具描述错一个字段宿主就调不对,你能给 Server 建起自己的回归测试。

Blockbuster-drug 774

大型高复杂度互联网项目管理经验心得

复杂项目,管理的核心不是管人,而是管理依赖和变更简单项目重点是排任务、盯进度;多端多关联系统的大型项目,大部分延期、故障根源都来自依赖失控、变更失控。项目经理首要工作是把看不见的依赖显性化,把随意变更变成受控变更,而不是单纯催开发进度。分批上线不是降低标准,而是拆分风险,小步可控很多人觉得分批上线麻烦,希望攒到一起发布。但集中上线会把所有风险集中在同一个窗口,一旦出问题,排查范围巨大、影响面广。分批发布本质是风险隔离,每一批只承载有限的变更,出问题更容易定位、回滚、止损。

zyx980193917的博客 189

【LTE L3 笔记 05】LTE同步信号

课程来源:B站《【2022】华为HCIA-LTE无线工程师认证学习中级视频》笔记为个人整理,含课件截图,仅供学习交流。

lyouhuan的博客 116

电芯串并联与BMS保护

串联升压、并联扩容,规则一句话,但整包能用多少由最弱的那节电芯说了算。这篇先算最弱电芯的账,再讲清三层保护,最后给对应的BMS测试用例:欠压、压差、均衡怎么测。BMS项目里有个常见场面:两台同配置的样车,电芯是同一批的,跑出来续航和限功率点却对不上。拆包量单体,一台里有一节电芯的容量比其他低了8%。整包表现被一节拖住,就是串并联的规矩在起作用。这篇先把规则和算例讲清,再讲保护分层,最后落到测试用例。

qq_43241255的博客 232

工作流 vs 自主 Agent:5 种设计模式与 3 种建模方式详解

本文基于 Anthropic《Building Effective Agents》指南,系统梳理了AI应用中的两类核心架构:Workflow(编排式)与Agent(自主智能体)。强调“能画流程图就不上Agent”,提出从简单提示链到复杂自主决策的5种可组合工作流模式,并给出选型口诀与工程实践建议。核心观点:优先用确定性、可审计的Workflow,仅在任务路径未知时启用Agent,避免盲目复杂化。

分享大数据、java相关的技术 177

AI提效测试实践论

11、测试结束后,必须将任务过程中所有走了弯路,多次尝试的才成功操作的最终解决办法,按1、2、3...列点追加写入到当前文件的“特别注意要点”下(必须只记一行摘要,完整内容另存 [当前AGENTS.md文件所在的目录]\details\[序号].md)(如果新纪录的要点和历史要点存在冲突,必须直接对历史要点进行修正。`测试用例` 章节下必须按用例分层组织为 `冒烟集`、`主流程集`、`边界集`、`回归集` 四个子集,并在 `用例结果汇总` 中统计各分层集的用例数量。3、是否存在BUG;没有则写“无”> |

weixin_44711513的博客 125

高远-无网环境智能化测试用例下发:让智驾测试在无网环境也能闭环跑通

智能驾驶测试常发生在地下车库、隧道、野外、沙漠等弱网或无网场景。用例在云端、现场断网打不开,缺陷只能纸笔记录、回网手工补录,耗时且易错。本文以 高远-无网环境智能化测试用例下发 为例,拆解一套"出发前下发用例、现场离线记录、回网一键回写"的闭环方案,并给出可直接落地的工程实现。

2601_96352604的博客 258
上一篇: 几个标准模板库常用功能示例
下一篇: JavaScript获取对象中元素个数
acngiser
博客等级 码龄15年 118粉丝 214原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值