William Chen's knowledge base

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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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/

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。

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。

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）

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。