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RSS订阅原创 使用 TypeScript 实现基于 pgvector 的 LLM 自动化测试用例
该方案通过 TypeScript 整合了 pgvector 向量存储、Sentence-BERT 向量生成和 LLM 调用，实现了对 LLM 输出的“语义级自动化测试”。容忍 LLM 输出的表述多样性（如同义词、句式变化）；通过向量相似度量化输出质量，而非刚性文本比对；测试结果可持久化存储，便于后续分析 LLM 性能波动。实际使用时，可根据测试场景调整向量模型（如用更大的 BERT 模型提升精度）和相似度阈值，平衡测试的严格性与灵活性。
2025-09-27 21:36:41
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原创 Kong Gateway 实操实例：代理上游服务并配置限流插件
Kong 中的「Route」是请求入口规则，用于定义“哪些客户端请求会被转发到指定的 Service”（如通过路径、域名、HTTP 方法匹配）。我们希望：客户端访问时，转发到上游服务的/*路径（即。
2025-09-27 20:31:56
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原创 华为云CCE
进入AOM控制台→“仪表盘”→“新建仪表盘”。点击“添加图表”，选择数据源为“CCE”，按维度筛选（如“集群→节点→Pod”），选择指标（如“容器CPU使用率”）。支持设置图表类型（折线图、柱状图等）、时间范围（近1小时、近7天等），保存后可直观查看指标趋势。
2025-09-01 19:00:41
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原创 如何快速学习新技能
在这个知识迭代速度远超想象的时代，掌握高效的学习方法比单纯积累知识更重要。无论是程序员想快速上手新框架，还是职场人跨界学习数据分析，一套科学的学习策略能让你用。以下是结合认知科学理论与现代工具的实战方法，助你在技能升级的赛道上领跑。
2025-08-31 18:48:54
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原创 Playwright 中Codegen的优点与局限性分析
codegen是 Playwright 最具创新性的功能之一，适合快速原型开发、新手入门和简单场景的自动化测试，但其生成的代码在复杂场景下需大量优化，且长期维护成本较高。实际使用中，建议将codegen作为“起点”，再通过手动重构和抽象提升测试脚本的稳定性与可维护性，以平衡效率与质量。
2025-08-31 15:23:59
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原创 浅谈JMeter Listener
Listener的本质是数据的入口和出口：调试时，它们帮你快速定位问题；压测时，它们帮你提炼指标；扩展时，它们帮你打通生态。工具是死的，场景是活的——调试阶段可尽情探索，压测阶段必须回归极简，让JMeter专注“发请求”，把“数据分析”交给更专业的工具（如Grafana、Python）。掌握这些Listener，你就能从“看结果”进化到“用结果驱动优化”，真正让性能测试产生价值。
2025-08-28 16:36:50
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原创 容器编排工具Docker Compose
每个service对应一个容器实例，你可以配置它的镜像、端口映射、环境变量、依赖关系等。比如一个nginx# docker-compose.yml 片段services:nginx: # 服务名（容器间通信时用这个名字）image: nginx:1.25 # 容器使用的镜像ports: # 端口映射：宿主机端口:容器端口volumes: # 数据卷挂载：宿主机目录/数据卷:容器目录- ./nginx/conf.d:/etc/nginx/conf.d # 挂载Nginx配置。
2025-08-27 13:28:31
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原创 Kubernetes 命令行工具：kubectl
kubectl是 Kubernetes 操作的“瑞士军刀”，核心命令围绕资源的CRUD（创建、查看、更新、删除）和调试（日志、执行命令、端口转发）展开。日常巡检用；资源管理用（通过配置文件）；问题排查用（重点看 Events）；本地调试用。熟练掌握这些命令，能显著提升 Kubernetes 集群的运维和开发效率。
2025-08-27 12:25:28
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原创 AI 工具链测试
AI工具链测试：需以“端到端正确性”和“硬件级性能”为核心，覆盖“框架→IR→编译器→Runtime”全链路，通过自动化测试保障高频回归；MLIR测试：聚焦“Dialect语义”“Pass优化”“转换一致性”，依赖mlir-opt等工具验证；TVM测试：重点在“模型解析”“TIR编译优化”“自动调优效果”“跨设备部署”，需结合多硬件后端和模型格式；关键能力：需具备“IR阅读能力”（理解MLIR/Relay IR结构）、“性能分析能力”（定位瓶颈算子）、“跨硬件调试能力”（如嵌入式设备日志排查）。
2025-08-26 14:14:23
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原创 Linux文件归档工具tar
功能命令示例创建 gzip 压缩包tar -czvf 包名.tar.gz 源文件/目录解压 gzip 压缩包tar -xzvf 包名.tar.gz创建 bzip2 压缩包tar -cjvf 包名.tar.bz2 源文件/目录解压 bzip2 压缩包tar -xjvf 包名.tar.bz2查看压缩包内容tar -tzf 包名.tar.gz（gzip 格式）解压到指定目录tar -xzvf 包名.tar.gz -C 目标目录打包时排除文件。
2025-08-25 21:32:47
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原创 Linux系统文件目录
的核心组成部分，通过严格区分「用户身份」和「操作权限」，确保不同用户/进程只能访问其被授权的目录和文件，避免误操作或恶意篡改。Linux系统的目录结构以根目录“/”为起点，采用树形层级设计，每个子目录都有明确的分工和用途。通过以上内容，可系统理解 Linux 目录权限的设计逻辑、配置方法及实际应用，结合之前的目录结构知识，能更安全地管理 Linux 系统。超级用户（root）的专属主目录，存放root的配置文件和私有数据，普通用户无访问权限。这些库支持/bin和/sbin中的程序运行，是系统启动的依赖项。
2025-08-25 20:42:26
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原创 Grafana k6 性能测试
安装和配置k6环境理解k6的核心概念和生命周期编写基础和进阶的测试脚本配置复杂的测试场景和阈值处理认证和管理测试数据导出和可视化测试结果集成k6到CI/CD流程k6提供了丰富的功能和灵活的API，能够满足从简单到复杂的各种性能测试需求。随着您对k6的深入使用，可以探索更多高级功能，如自定义指标、WebSocket测试、分布式测试等。要了解更多信息，请参考k6官方文档：https://k6.io/docs/
2025-08-24 14:19:50
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原创 GitHub Actions workflow最佳实践
使用 GitHub Actions Workflow 时，遵循最佳实践可以显著提升自动化效率、安全性和可维护性。以下是经过实践验证的核心最佳实践，涵盖配置设计、性能优化、安全防护等维度，并附具体示例：将不同功能（如测试、构建、部署）拆分为独立 Workflow（如 、、），而非在单个文件中堆砌所有逻辑。好处：降低复杂度，便于单独触发和维护。示例：2. 精确控制触发条件，减少无效运行通过 字段的 、、 等过滤条件，避免 Workflow 在不必要的场景下触发（如文档变更无需运行测试）。示例：3.
2025-08-23 13:31:03
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原创 2025年12大AI测试自动化工具
消除软件测试中的繁琐任务，能适应代码变化，发现测试覆盖漏洞。通过自动创建高质量测试，简化流程、减少手动工作量，确保开发过程中代码质量一致。对QA团队：可摒弃重复任务，专注策略制定；对开发人员：能更高效工作，减少干扰。上述工具解决了软件测试中的速度、可扩展性和准确性等关键痛点。对于希望简化单元测试的团队，EarlyAI是实用解决方案，可自动生成和维护测试，减少调试时间。鼓励尝试相关工具以轻松提升代码质量。
2025-08-19 22:15:28
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原创 提示词工程进阶：掌握CAREful方法论，让AI输出质量倍增
Context（上下文）是提示词的“前置信息库”，用于向AI传递任务相关的背景、场景、目标受众、已有条件等基础信息。它的作用是帮AI“定位”任务场景，减少因信息缺失导致的理解偏差。Ask（任务指令）是提示词的“核心目标”，用于清晰告知AI需要完成的具体任务。它的作用是帮AI“聚焦”任务核心，避免因指令模糊导致的输出偏离。Rules（执行规则）是提示词的“约束条件”，用于定义AI完成任务时需要遵守的格式、风格、规范、禁忌等。它的作用是帮AI“划清边界”，确保输出符合实际需求。
2025-08-19 21:52:32
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原创 GitHub Actions 从核心思想到最佳实践
GitHub Actions的革命性在于将DevOps理念与开发者工具链深度融合仅支持YAML格式，文件存储在代码仓库的目录语法简洁，基于"事件→作业→步骤→动作"的层级结构示例：name: Teston: [push]jobs:test:steps:支持两种格式：Declarative（声明式YAML）和Scripted（脚本式Groovy）Jenkinsfile可存储在代码仓库或Jenkins服务器语法更灵活，支持复杂逻辑（循环、条件判断等）
2025-08-18 16:58:32
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原创 深度解析Dify的核心概念、设计哲学与快速实践
在AI技术加速渗透产业的今天，Dify作为开源AI应用开发平台的标杆，重新定义了AI工程的实现路径。其核心概念围绕声明式AI应用定义展开——通过YAML文件描述提示词、上下文、插件等要素，最终生成标准化API或开箱即用的Web应用。这种设计将复杂的AI逻辑转化为可版本化、可追溯的代码资产，使开发者能够像管理传统软件一样迭代AI应用。从技术架构看，Dify融合了Backend as a Service（后端即服务）与LLMOps（大模型运维）理念，构建了包含模型管理中心可视化编排引擎和。
2025-08-18 16:34:47
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原创 Python数据类型转换详解：从基础到实践
Python的数据类型转换是连接不同数据形态的桥梁，掌握其规则能让你更灵活地处理数据。区分隐式转换（自动完成）和显式转换（手动触发）熟悉基本类型转换函数（int()float()str()bool()）的使用场景和限制理解容器类型转换的特性（尤其是集合的去重和字典的特殊要求）注意转换过程中可能出现的错误，做好异常处理在实际开发中，合理的类型转换能让代码更健壮、更易维护。多练习不同场景下的转换操作，你会逐渐形成对数据类型的直觉性理解。
2025-08-17 22:09:32
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原创 Helm Charts 解析
Helm Charts 通过模板化 + 参数化标准化交付：消除环境差异自动化运维：支持 CI/CD 集成生态化共享：复用社区最佳实践Go 模板语法Kubernetes 资源定义Helm 生命周期管理建议从官方 Charts（如 WordPress、Nginx）学习，逐步构建企业级 Chart 仓库。
2025-08-14 08:30:31
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原创 10种经典学习方法的指令化应用
转化为可向ChatGPT下达的指令，利用AI辅助落地这些方法（如让ChatGPT用“费曼学习法”拆解复杂概念，或按“艾宾浩斯遗忘曲线”生成复习计划）。借助AI的“个性化规划+即时反馈”能力，大幅降低实践这些方法的门槛。帮我拆解《微积分》中‘极限’的概念，假设我要教给初中生”，给我制定《英语单词》的复习计划（每天100词）”
2025-08-11 22:05:25
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原创 提示词工程实战：用角色扮演让AI输出更专业、更精准的内容
核心身份：如"资深前端工程师"、“中学物理老师”、“电商运营专家”；专业背景：补充角色的经验、专长领域（如"有5年React开发经验，擅长性能优化"）；风格特质：角色的表达风格（如"严谨务实，习惯用代码示例说明问题"、“生动通俗，擅长用生活类比解释概念”）。角色扮演提示词的核心不是"让AI假装是谁"，而是通过明确身份、场景和风格，引导AI聚焦特定视角的知识体系和思维方式。在AI能力趋同的今天，能否通过提示词为模型"赋能特定身份"，往往成为输出质量的关键差异点。
2025-08-11 21:49:24
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原创 Prompt Engineering 最佳实践：让AI输出更精准的核心技巧
模糊的任务描述会导致模型输出偏离预期，而精准的任务定义能显著降低沟通成本。
2025-08-11 17:28:59
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原创 中国大龄程序员失业率持续上升的根本原因分析（2025年）
短期内，初级岗位萎缩与年龄歧视仍将持续，但AI与硬科技的深度融合将催生新职业机会。破解这一困局需政府、企业、个人协同发力，构建终身学习生态与包容性就业环境，方能在变革中实现职业可持续发展。中国大龄程序员失业率上升是。
2025-08-11 16:05:21
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原创 一文看懂机器学习、深度学习这些“黑话”
简单说，机器学习就是让机器“自己学本事”，而不是靠人类一步一步写死规则。举个例子：假设你想让电脑识别“猫”的图片。如果不用机器学习，你得告诉电脑：“猫有三角形的耳朵、毛茸茸的身体、长尾巴……”但问题是，世界上的猫千奇百怪，有的猫没尾巴，有的猫耳朵是圆的，规则根本列不完。而机器学习的思路完全不同：你给电脑1000张猫的图片和1000张不是猫的图片，让它自己找规律——“哦，原来猫的眼睛间距大概是这样，鼻子形状通常是那样……” 等它学完，再给一张新图片，它就能判断是不是猫了。
2025-08-07 21:54:19
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原创 前端性能优化：从请求到资源的精细调控
合并请求减少连接开销，压缩降低传输体积，减少Cookie瘦身请求头，资源排序提升加载效率。实际落地需结合业务场景（如电商首屏需快速渲染，后台系统可侧重交互），通过Performance、Lighthouse持续监控，让优化更精准。前端性能优化没有银弹，但每一处细节的打磨，都在提升用户的“秒开”体验。
2025-08-07 15:16:21
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原创 Spring Boot Alibaba 全攻略：从入门到实战，轻松掌握微服务核心组件
Spring Boot Alibaba 是阿里巴巴基于 Spring Boot 和 Spring Cloud 开发的微服务解决方案，核心目标是降低微服务开发门槛。Nacos：服务注册发现 + 配置中心二合一组件，替代 Eureka + ConfigSentinel：流量控制、熔断降级、系统负载保护，替代 HystrixSeata：分布式事务解决方案，支持 AT/TCC/SAGA 模式RocketMQ：高可用消息队列，支持事务消息、延时消息Dubbo：高性能 RPC 框架，支持服务治理。
2025-08-06 21:17:43
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原创 Kafka 的基本操作（1）
Kafka 是一个分布式平台，核心功能是高吞吐量的。以下是 Kafka 最常用的基本操作，涵盖环境启动、主题管理、消息生产与消费等核心场景（基于 Kafka 2.x+ 版本，使用命令行工具）。Kafka 依赖 ZooKeeper 管理集群元数据，需先启动 ZooKeeper，再启动 Kafka Broker。
2025-08-05 20:05:24
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原创 COZE入门
在控制台点击“+ 新建机器人”，输入名称“天气穿搭小助手”，上传头像（可选），简介写“查询天气并推荐穿搭的智能助手”。在“人设与回复”模块，填写Prompt（提示词）：你是一个贴心的天气穿搭助手。你的任务是：1. 先询问用户想查询的城市（如果用户没提供）；2. 调用天气工具获取该城市的实时天气（温度、天气状况如晴/雨/多云）；3. 根据天气信息推荐合适的穿搭（比如雨天推荐带伞、低温推荐穿外套）；4. 回答要简洁友好，用口语化的表达。
2025-08-05 15:57:29
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原创 LUA脚本语言
在编程语言“内卷”的今天，Lua没有追逐“大而全”的生态，而是坚守“轻量、可嵌入”的定位，最终在游戏、嵌入式、云原生等领域站稳了脚跟。不是所有语言都需要成为“全能选手”，找到精准的场景定位，做到极致的体验，同样能成为不可替代的存在。如果你需要为系统添加灵活的扩展层，或在资源受限的环境中编写逻辑，Lua或许会给你带来惊喜。毕竟，月亮虽小，却能照亮黑夜——这正是Lua的魅力所在。
2025-08-03 20:46:39
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原创 深度解析：Nginx的卓越性能
Nginx的卓越性能并非单一技术的偶然结果，而是架构设计、I/O模型、内存管理、网络优化多进程+事件驱动架构，实现无锁化并发与多核高效利用；异步非阻塞I/O与多路复用，支撑十万级并发连接；内存池与缓冲区优化，减少碎片与系统调用开销；零拷贝与TCP调优，提升网络传输效率；模块化与缓存机制，平衡轻量与扩展需求。这些设计使Nginx在高并发、高吞吐量场景下的表现远超传统服务器，也使其成为现代互联网架构中不可或缺的核心组件。
2025-08-01 21:54:56
915
原创 使用Gemini API开发领域智能聊天机器人的思路
这个流程将引导您构建一个专业、健壮且可维护的个人聊天机器人。作为一名专家，您最大的优势在于能够系统化地进行测试和评估（阶段四），这是绝大多数业余项目所缺乏的。通过建立自动化的评估流程，您可以放心地对机器人的“人设”、RAG 知识库或底层模型进行调整，并立刻得到量化的反馈，从而实现真正的数据驱动迭代。
2025-08-01 19:51:50
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原创 REST、GraphQL、gRPC、tRPC深度对比
本文深入对比了四种主流API通信范式：REST、GraphQL、gRPC和tRPC。REST作为资源导向的经典方案，简单通用但存在数据冗余问题；GraphQL通过灵活查询实现按需获取，但性能优化复杂；gRPC基于HTTP/2和Protobuf提供极致性能，适合服务间通信；tRPC创新性地利用TypeScript类型共享，实现前后端无缝协作。每种方案各有适用场景：REST适合开放API，GraphQL适合复杂数据需求，gRPC适合高性能内部通信，tRPC则最适合全栈TypeScript项目。
2025-07-30 21:06:54
1242
原创 KONG API Gateway中的核心概念
通过Service/Route抽象API的“目标”与“入口”通过Upstream/Target实现集群流量分发通过Plugin扩展功能通过控制平面/数据平面分离实现高效管理理解这些概念，是灵活配置Kong、应对复杂API管理场景的基础。无论是简单的单服务代理，还是大规模微服务架构，这些概念都是构建Kong配置的“积木”。
2025-07-30 19:03:52
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原创 Kong API Gateway深度解析：插件系统与微服务架构的技术基石
Kong的插件系统以Lua脚本为核心，通过钩子机制与动态配置，赋予网关“按需扩展”的灵活性；而其对微服务的深度适配（服务发现、负载均衡、熔断等），使其成为连接分布式服务的“可靠中枢”。无论是中小团队的快速起步，还是大型企业的复杂架构，Kong都能通过“插件+微服务治理”的组合，简化API管理复杂度，加速业务迭代。在云原生与AI融合的浪潮中，Kong的技术演进不仅是API网关的升级，更是企业数字化基础设施的重要变革力量。
2025-07-30 18:48:07
859
原创 Kong API Gateway的十年进化史
2017年，Mashape正式更名为Kong Inc.，标志着公司战略全面转向API网关领域。此时Kong的GitHub仓库已拥有5万Star，成为API网关领域最活跃的开源项目之一。2011年，Mashape推出全球首个API市场，吸引了超过20万开发者和数千个API服务。于是在2015年，团队决定将内部使用的API网关独立开源，命名为Kong，取意“金刚”般的强大与坚韧。未来，随着AI与API的深度融合，Kong有望在企业数字化转型中扮演更核心的角色，继续书写API网关领域的传奇。
2025-07-30 18:23:50
1073
原创 PostgreSQL：不止是开源数据库，更是企业级数据引擎的全能选手
PostgreSQL 的扩展性堪称“开源数据库的天花板”。扩展插件：官方维护了数百个扩展，比如pg_trgm（支持模糊查询优化）、（监控 SQL 执行性能）、PostGIS（地理信息处理，比普通数据库的空间计算快 10 倍以上）；自定义函数：用 SQL、PL/pgSQL（PostgreSQL 自带的过程语言）、甚至 C、Python 等语言写函数，嵌入业务逻辑（比如计算订单金额时自动扣减优惠券）；存储过程：支持事务的复杂业务流程（如“下单-扣库存-支付”全链路），避免多次数据库交互。
2025-07-28 09:00:00
1015
原创 持续优化Cypress自动化测试
在Cypress自动化测试中，可从多个维度进行持续优化，以提升测试稳定性、执行效率和可维护性。定期审查测试用例，移除过时测试，重构复杂测试，可确保测试套件长期健康运行。
2025-07-27 20:56:09
893
原创 Jenkins流水线中的核心概念
Jenkins流水线（Pipeline）是一套CI/CD自动化工具，通过代码定义构建、测试和部署流程，实现透明化、可维护的工作流。核心概念包括：1）Pipeline作为整体流程，支持声明式或脚本式语法；2）Jenkinsfile以代码形式存储流程；3）Agent指定执行节点；4）Stage划分不同阶段；5）Step代表具体操作指令；6）Post定义执行完成后的操作；7）Environment管理全局变量。此外还支持触发器、条件判断、人工确认、并行执行、工具配置和凭证管理等功能，使CI/CD流程更加灵活高效。
2025-07-22 07:59:46
743
原创 主流 MQ 的关键性能指标
主流消息队列性能指标对比摘要： Kafka、RocketMQ、RabbitMQ和ActiveMQ在吞吐量、堆积能力和延迟方面呈现显著差异。Kafka专为高吞吐设计，单机可达10万-50万TPS，支持TB级消息堆积；RocketMQ平衡吞吐与可靠性，单机5万-20万TPS；RabbitMQ侧重低延迟（微秒级），但吞吐仅1万-5万TPS；ActiveMQ性能最弱。选择需结合业务需求：大数据场景选Kafka，金融交易用RocketMQ，实时通知选RabbitMQ，ActiveMQ逐渐被淘汰。实际性能受消息大小、持
2025-07-21 21:29:06
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