日志框架简介-Slf4j+Logback入门实践

前言

随着互联网和大数据的迅猛发展,分布式日志系统和日志分析系统已广泛应用,几乎所有应用程序都使用各种日志框架记录程序运行信息。因此,作为工程师,了解主流的日志记录框架非常重要。虽然应用程序的运行结果不受日志的有无影响,但没有日志的应用程序是不完整的,甚至可以说是有缺陷的。优秀的日志系统可以记录操作轨迹、监控系统运行状态和解决系统故障。




Java 日志框架进化史

早期 Java 日志框架没有制定统一的标准,使得很多应用程序会同时使用多种日志框架。Java 日志框架的发展历程大致可分为以下几个阶段:





1.Log4j:Apache Log4j是一种基于Java的日志记录工具。该项目由Ceki Gülcü于1999年创建,并几乎成为了Java日志框架的实际标准。

2.JUL:Apache 希望将 Log4j 引入 jdk,不过被 sun 公司拒绝了。随后,sun 模仿 Log4j,在 jdk1.4 中引入了 JUL(java.util.logging)。

3.Commons Logging:为了解耦日志接口与实现,Apache在2002年推出了JCL(Jakarta Commons Logging)。JCL定义了一套日志接口,具体的实现由Log4j或JUL完成。Commons Logging使用动态绑定来实现日志记录,编码时只需要使用它定义的接口即可,程序运行时会使用ClassLoader来查找和加载底层的日志库,因此可以灵活选择Log4j或JUL来实现日志功能。

4.Slf4j&Logback:Ceki Gülcü与Apache基金会在Commons-Logging标准上存在分歧。后来,Ceki Gülcü离开了Apache,并创建了Slf4j和Logback两个项目。Slf4j是一个日志门面,仅提供接口,可以支持Logback、JUL、log4j等日志实现。而Logback则提供了具体的实现。相比于log4j,Logback具有更快的执行速度和更完善的功能。

5.Log4j 2:为了保持在Java日志领域的地位,防止JCL和Log4j被Slf4j和Logback取代,Apache在2014年推出了Log4j 2。Log4j 2与log4j不兼容,经过大量深度优化,其性能得到显著提升。




日志框架介绍

在上文中已经提及,目前常用的日志框架有 Log4j,Log4j 2,Commons Logging,Slf4j,Logback,JUL。这些日志框架可以分为两种类型:门面日志和日志系统。

日志门面

日志门面(Logging Facade)是一种设计模式,用于在应用程序中实现日志记录的抽象层。它提供了一组统一的接口和方法,即相应的 API,而不提供具体的接口实现。日志门面在使用时,可以动态或者静态地指定具体的日志框架实现,解除了接口和实现的耦合,使用户可以灵活地选择日志的具体实现框架。

日志系统

日志系统(Logging System)是指用于记录和管理应用程序运行时产生的日志信息的软件工具或框架。与日志门面相对,它提供了具体的日志接口实现,应用程序通过它执行日志打印的功能,如日志级别管理、日志格式化、日志输出目标设置等。常见的日志系统包括Log4j、Logback、Java Util Logging等。





通过使用日志门面,我们可以在应用程序中使用统一的API进行日志记录,而具体的日志实现可以根据需要选择和配置。这样,我们可以根据项目需求和团队喜好来灵活选择、切换和配置日志系统,而不会对应用程序代码造成太大影响。

避免环形依赖

Slf4j 的作者 Ceki Gülcü 当年因为觉得 Commons-Logging 的 API 设计的不好,性能也不够高,因而设计了 Slf4j。而他为了 Slf4j 能够兼容各种类型的日志系统实现,还设计了相当多的 adapter 和 bridge 来连接,如下图所示:





鉴于此,在引入日志框架依赖的时候要尽力避免,比如以下组合就不能同时出现:

•jcl-over-slf4j 和 slf4j-jcl

•log4j-over-slf4j 和 slf4j-log4j12

•jul-to-slf4j 和 slf4j-jdk14

日志框架的使用选择

常用的组合使用方式是 Slf4j & Logback 组合使用,Commons Logging & Log4j 组合使用。

推荐:

Slf4j & Logback

原因:

1. Slf4j 实现机制决定 Slf4j 限制较少,使用范围更广。相较于 Commons-Logging,Slf4j 在编译期间便静态绑定本地的 Log 库,其通用性要好得多;

2. Logback 拥有更好的性能。Logback 声称:某些关键操作,比如判定是否记录一条日志语句的操作,其性能得到了显著的提高,这个操作在 Logback 中只需 3 ns,而在 Log4j 则需要 30 ns;

3. Slf4j 支持参数化,使用占位符号,代码更为简洁,如下例子:

// 在使用 Commons-Logging 时,通常的做法是 
if(log.isDebugEnabled()){ 
    log.debug("User name: " + user.getName() + " buy goods id :" + good.getId()); 
} 

// 在 Slf4j 阵营,你只需这么做: 
log.debug("User name:{} ,buy goods id :{}", user.getName(),good.getId());

4. Logback 的所有文档是免费提供的,Log4j 只提供部分免费文档而需要用户去购买付费文档;

5. MDC (Mapped Diagnostic Contexts) 用 Filter,将当前用户名等业务信息放入 MDC 中,在日志 format 定义中即可使用该变量。具体而言,在诊断问题时,通常需要打出日志。如果使用 Log4j,则只能降低日志级别,但是这样会打出大量的日志,影响应用性能;如果使用 Logback,保持原定日志级别而过滤某种特殊情况,如 Alice 这个用户登录,日志将打在 DEBUG 级别而其它用户可以继续打在 WARN 级别。实现这个功能只需加 4 行 XML 配置;

6. 自动压缩日志。RollingFileAppender 在产生新文件的时候,会自动压缩已经打出来的日志文件。压缩过程是异步的,因此在压缩过程中应用几乎不会受影响。




Slf4j+Logback入门实践

maven依赖

pom.xml

<!--日志框架接口-->
<dependency>
    <groupId>org.slf4j</groupId>
    <artifactId>slf4j-api</artifactId>
</dependency>
<!--日志框架接口实现-->
<dependency>
    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
    <artifactId>logback-classic</artifactId>
</dependency>
<!--日志框架核心组件-->
<dependency>
    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
    <artifactId>logback-core</artifactId>
</dependency>

<!--自动化注解工具-->
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <version>1.18.16</version>
</dependency>

配置文件

logback.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>

    <!--默认日志配置-->
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml"/>

    <!-- 控制台日志 -->
    <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder charset="UTF-8">
            <pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <!-- Info日志 -->
    <appender name="FILE-INFO" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${LOG_PATH}/${LOG_FILE}-info.log</file>
        <append>true</append>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>INFO</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>NEUTRAL</onMismatch>
        </filter>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${LOG_PATH}/${LOG_FILE}-info-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern> <!-- 日志文件的路径和名称 -->
            <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
                <maxFileSize>200MB</maxFileSize> <!-- 单个日志文件的最大大小 -->
            </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
            <maxHistory>15</maxHistory> <!-- 保留的历史日志文件数量 -->
            <totalSizeCap>2GB</totalSizeCap> <!-- 所有日志文件的总大小上限 -->
            <cleanHistoryOnStart>true</cleanHistoryOnStart> <!-- 在启动时清除历史日志文件 -->
        </rollingPolicy>
        <encoder charset="UTF-8">
            <pattern>${FILE_LOG_PATTERN}</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <!-- Warn日志 -->
    <appender name="FILE-WARN" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${LOG_PATH}/${LOG_FILE}-warn.log</file>
        <append>true</append>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>WARN</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${LOG_PATH}/${LOG_FILE}-warn-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern> <!-- 日志文件的路径和名称 -->
            <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
                <maxFileSize>200MB</maxFileSize> <!-- 单个日志文件的最大大小 -->
            </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
            <maxHistory>15</maxHistory> <!-- 保留的历史日志文件数量 -->
            <totalSizeCap>2GB</totalSizeCap> <!-- 所有日志文件的总大小上限 -->
            <cleanHistoryOnStart>true</cleanHistoryOnStart> <!-- 在启动时清除历史日志文件 -->
        </rollingPolicy>
        <encoder charset="UTF-8">
            <pattern>${FILE_LOG_PATTERN}</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <!-- Error日志 -->
    <appender name="FILE-ERROR" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${LOG_PATH}/${LOG_FILE}-error.log</file>
        <append>true</append>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>ERROR</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${LOG_PATH}/${LOG_FILE}-error-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
                <maxFileSize>200MB</maxFileSize>
            </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
            <maxHistory>15</maxHistory>
            <totalSizeCap>2GB</totalSizeCap>
            <cleanHistoryOnStart>true</cleanHistoryOnStart>
        </rollingPolicy>
        <encoder charset="UTF-8">
            <pattern>${FILE_LOG_PATTERN}</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <!-- 异步输出 -->
    <appender name="info-asyn" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
        <appender-ref ref="FILE-INFO"/>
        <queueSize>512</queueSize> <!-- 异步队列的大小 -->
    </appender>
    <appender name="warn-asyn" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
        <appender-ref ref="FILE-WARN"/>
        <queueSize>512</queueSize> <!-- 异步队列的大小 -->
    </appender>
    <appender name="error-asyn" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
        <appender-ref ref="FILE-ERROR"/>
        <queueSize>512</queueSize>
    </appender>

    <!-- 应用日志 -->
    <logger name="com.improve.fuqige.bronze" additivity="false">
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
        <appender-ref ref="FILE-INFO"/>
        <appender-ref ref="FILE-WARN"/>
        <appender-ref ref="FILE-ERROR"/>
    </logger>


    <!-- 总日志出口 -->
    <root level="${logging.level.root}">
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
        <appender-ref ref="info-asyn"/>
        <appender-ref ref="warn-asyn"/>
        <appender-ref ref="error-asyn"/>
    </root>
</configuration>

applicantion.properties

logging.file=fuqige-bronze
logging.path=XXXXXX/Logs/XXXXXX
logging.level.root=info
logging.level.com.improve.fuqige.bronze=info
logging.pattern.console=%cyan(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}) %yellow([%thread]) %highlight(%-5level) %boldGreen(%logger{80}[LineNumber:%L]): %highlight(%msg%n)
logging.pattern.file=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{requestId}] %-5level --- [%thread] %logger{80}[LineNumber:%L]: %msg%n

测试用例

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestController {

    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        log.info("进来了!");
        log.warn("进来了!");
        log.error("进来了!");
        return "hello, world! requestId=" + MDC.get("requestId");
    }
}






参考资料

Java 日志框架: https://zhuanlan.zhihu.com/p/365154773

SLF4J框架常见的用法和最佳实践: https://juejin.cn/post/7215569601161166906

相关推荐

GPT-6凌晨上线智能UI:智能UI时代的技术架构重构与应对之道

从命令行到图形界面,计算机行业用了三十年证明了同一件事:人类需要视觉的、空间的、可重复的交互表面,纯文字从来只是过渡形态。智能界面的出现,意味着AI行业第一次大规模承认了这个规律——对话是创造的接口,界面是使用的归宿。生成的界面如何稳定下来?个人的数据与身份如何安全地沉淀?Agent的行动能力如何可信地放大?谁能把这三个问题答好,谁就站在了Personal Agent图形界面时刻的浪潮之巅。

京东科技开发者 208

AI 会写代码之后,交付为什么还没变快?

AI 写代码,只是这场变革的起点,而不是终点。真正决定一个组织能否吃到 AI 红利的,不是"能不能用 AI 写出代码",而是敢不敢用 AI 重新设计交付流程、重新划分角色分工、重新组织团队结构。研发视角能把工具和个人推到极致,却会在组织的边界前止步;只有站上组织视角,把AI × 工具一路推进到AI × 组织,那些被 AI 照出来的摩擦,才会真正被抹平。国际技术部 Multi AI Native 想做的,正是这件事——让 Agent 成为你可靠的数字战友,让每一次迭代交付都快一个量级;

京东科技开发者 302

OxygenData-Vibe搭建:用 AI Coding重新定义数据看板搭建

长期以来,数据看板开发主要有两种方式:一种是使用标准化 BI 工具,交付快、成本低,但图表样式、交互体验和功能扩展都受限于 BI 本身的能力;另一种是自研定制开发,能够充分满足复杂和个性化需求,但需要投入大量研发资源,交付周期也更长。比如一个通过 BI 只需要 1 天就能搭建出来的看板,如果采用自研方式,可能需要投入 30 PD 的研发人力。既然 BI 交付这么快,为什么不把所有看板需求都交给 BI?原因在于,业务某些场景需要的不只是把数据展示出来。

京东科技开发者 361

当我谈数据库高可用时我谈些什么

大家都经常听到说数据库的双1,那双1指的是什么呢?参数=1(最安全)≠1(更快但可能丢)每次提交都把 redo 刷盘0/2:攒着刷,崩溃丢最近 1 秒每次提交都把 binlog 刷盘0/N:攒着刷,崩溃丢最近若干条"双 1"(都设为 1)= 单机不丢已提交事务的前提。生产核心库必须双 1;代价是每次提交两次 fsync。小结:单机层用 WAL 提速、用 2PC 保证 redo/binlog 一致、用崩溃恢复裁决半成品事务、用双 1 兜底持久性。

京东科技开发者 308

ScoAI:面向供应链的运筹原生决策智能

ScoAI 关注的并非 AI 能否进入供应链,而是 AI 参与供应链决策之后,哪些内容适合通过数据学习,哪些关系必须显式计算,以及哪些结果需要依据执行记录进行验证。其基本分工是:供应链业务定义问题、资源与行动后果,运筹学表达目标、约束和协同关系,AI 提供可复用的估计与判断。真正用于改进后续决策的,不仅是模型生成的初始结果,还包括实际采取的行动及其产生的业务反馈。

京东科技开发者 398

拆解海博 AI-Native 落地保障:海博团队 AI 知识库能力建设

绕了一大圈,回头看,我们其实一直在解开头那三个结:AI 读不懂系统、影响面靠人脑记、测试预期没处查。做到这里,本质上是把"AI 用不好"这个问题,从"是不是该换个更强的模型"重新定义成了"怎么把上下文经营好"。顺着这个思路,我们攒下了这么几样东西:•。

京东科技开发者 550

从零构建一个生产级记忆型 AI Agent —— AgentScope 项目全景技术与学习指南

domain 层端口接口(domain)职责适配器实现(infra)对话流水账读写经验记忆检索/落库请求级幂等四态会话元数据 CRUD会话级 Skill 选择态Skill 元数据HITL 权限网关(domain 内含逻辑,见第四篇)StreamSink技术中立的流式下沉(client 层桥接)以幂等端口为例,头部注释明确写道:实现 domain 端口,持有实体不出 infra 边界,对外只暴露嵌套视图GateResult。

京东科技开发者 607

数据涅槃:Agentic 重塑搜推数据生产体系

当前大模型已经能够理解需求、生成代码和解释错误,但数据生产的难点并不只是“写出一段 SQL”。一个需求还要经过数据源确认、口径澄清、加工编排、资源规划、任务提交、调度运行、结果交付和故障处置。任何一步缺少都可能让“看起来正确”的任务变成生产事故。

京东科技开发者 371

81.8 秒的视频,我们改了 15 个版本:一次纯 Codex 驱动的 AI-native 视频实践

81.8 秒、15 个版本,这些数字真正想说明什么?视频制作正在从一组专业软件里的复杂操作,变成一场围绕目标、参考和反馈展开的持续对话。AI 已经可以接住从脚本到交付的大量工作。你可以把精力留给更重要的部分:理解观众、选择故事、判断好坏。过去停在 PPT 和脑海里的想法,现在有机会被快速做成一支能看、能改、也愿意转发的视频。如果明天就要介绍你手头的项目,你最想先把哪一步交给 AI?

京东科技开发者 463

Codex 驱动的移动端AI全栈开发:从 Relay 原型图到可交付链路

AI 编程工具降低了跨端开发门槛,但“让 AI 写页面”并不等于“完成移动端交付”。PC 运营端页面通常以功能闭环为中心,设计约束较弱,研发可以基于组件库快速搭建;移动端 C 端页面直接面对用户,Relay 原型图和 UI 设计稿不仅是视觉参考,更是交互、信息层级、状态反馈和业务信任感的综合契约。

京东科技开发者 589

Claude Code vs Codex 记忆体系深度对比

Claude Code —— 分层自动记忆系统四层分层架构(CLAUDE.md / Auto Memory / Session Memory / AutoDream)构成自优化闭环,系统主动捕获、分类、去冗并跨会话接力经验。走的是自动化优先路线——让机器替人记忆、替人整理,以少量可控性的不确定换取强大的经验积累能力。Codex —— 声明式契约系统两层扁平架构(AGENTS.md 静态声明层 + 会话上下文层),记忆完全由人显式订立、显式修改,系统只读契约、绝不擅自变更。走的是可控性优先。

京东科技开发者 622

上游给空、下游拿到 -1,我把故障一直追到了 commons-beanutils 的构造函数

这篇手记是一份事后复盘,写在我们已经把修复推上线、把测试用例跑绿、把约束文档沉淀进团队库之后。非研发同事,可以直接从第八章开始看,前七章都是讲排障和代码分析。故障本身不复杂,修复也不复杂,但这次排查真正让我想写下来的,不是技术本身——而是从问题提报到解决全程AI的作用:问题定位:业务方反馈了一个异常单号说「下发失败」,一线运维同事直接在日志系统捞到相关的系统日志,用IDE打开下游代码库,把异常信息给到JoyCode——AI 直接指向了问题是serialType值非法,系统只接受0和1,而当前上游给的是-1。

京东科技开发者 717

SKill测评:谁才是真正的Skill之王?

巧合的是,阿里近期开源了一款名为 Skill-Up 的测评工具——它专门面向 Agent Skill 开发者,支持在 Claude Code、Codex、Qoder CLI 等真实 Agent Engine 环境中验证 Skill 的功能正确性,并可将失败用例转化为精准的修复指引,同时支持本地与 CI 环境的持续回归。2026年,Skill 的热度不减,已成为 AI 辅助编程领域的标配。在日常研发中,无论是沉淀个人经验,还是将团队的优秀范本标准化,将知识“蒸馏”为 Skill 已是大家的常规操作。

京东科技开发者 633

让AI真正参与工作!JoyDesk已上线京东云

JoyDesk提供覆盖AI资产管理、权限控制、安全策略、审批审计、运营监控等企业级治理能力,支持按组织、角色和项目进行精细化权限管理,并支持私有化部署,确保企业数据边界清晰、AI行为全程可追溯、安全策略灵活可配置,满足金融、政企等行业对数据安全和合规治理的要求,让AI真正成为企业可信赖的生产力。JoyDesk支持MCP协议、标准API、技能等多种开放接入方式,可快速连接企业现有业务系统,将业务能力封装为AI可调用的技能和专家,让AI能够理解业务流程、调用业务系统、完成业务任务,而无需改变企业原有IT架构。

京东科技开发者 668

【全栈实践】第一个 AI Agent 项目:从零搭建 AI 音频创作助手【最终版】

这个项目展示了AI Agent 在垂直内容创作领域端到端自动化:从内容理解到播客输出,全流程 AI 驱动多模态融合:文字、图片、音频、视频统一处理专业级音频质量:音色设计 + 智能混音,输出广播级品质低门槛使用:可视化配置 + 自然语言交互,无需技术背景。

京东科技开发者 560

【全栈实践】第一个 AI Agent 项目:从零搭建 AI 音频创作助手(高级篇)

这是一个 AI 驱动的播客创作助手,专注于从文字/视频/音频内容识别到播客制作的全流程。你可以用自然语言与它对话,也可以上传视频和音频,它会理解意图、调用相应的语音合成工具,把他们变成真实的播客音频。

京东科技开发者 726

【全栈实践】第一个 AI Agent 项目:从零搭建 AI 音频创作助手(进阶篇)

这是一个AI 驱动的音频内容创作助手。你可以用自然语言与它对话,它会理解意图、调用相应的语音合成工具,把文字变成真实的播客音频,并保存在本地。关于项目的详细介绍见第一篇文章:第一个 AI Agent 项目:从零搭建 AI 音频创作助手(入门篇)这篇文章更多介绍进阶篇添加的功能。

京东科技开发者 549

【全栈实践】第一个 AI Agent 项目:从零搭建 AI 音频创作助手(入门篇)

这个项目让我第一次把前端、后端、AI Agent 三块内容独立串联起来。技术选型上每一块都是当下主流的方案,实际跑通整条链路之后对"全栈"有了更具体的感受。框架版本要锁定:LangChain 这类快速迭代的框架,版本差异带来的问题远比你想象的多先跑通链路,再追求完美:新手阶段能把用户输入 → AI 处理 → 结果展示这条链跑通,比深入某个技术点更有价值多看官方文档:相比博客和教程,官方文档更新及时,特别是 LangGraph 这种新框架后续计划继续迭代,欢迎交流!

京东科技开发者 607

ICLR 2026 | 面向序列决策的贝叶斯集成方法

在这篇工作中,我们关注的是。

京东科技开发者 296

ICML 2026|NaviAgent:面向 Oxygen 智能体的可扩展工具编排

大型语言模型(LLM)越来越多地作为函数调用代理,调用外部工具来处理超出其静态知识范围的任务。然而,它们通常一次只调用一个工具,缺乏对任务结构的全局视图。由于工具之间往往相互依赖,这会导致错误累积和可扩展性差,尤其是在扩展到数百或数千个工具时。为了解决这些局限性,我们提出了NaviAgent,一种显式的双层架构,它通过基于图的工具关系建模将任务规划与工具执行解耦。在规划层,基于 LLM 的代理决定是直接响应、澄清意图,还是检索并执行一个独立于工具间复杂性的工具链。

京东科技开发者 388

实测 9 款 AI 架构图工具:从 Mermaid 美化到 GPT-Image2,一份选型清单

支持 5 类图(架构图、工作流图、时序图、数据流图、生命周期/状态机图),主题 4 种(Classic、Signal Flow、Blueprint、Editorial)+ 3 种色彩模式(Dark / Light / System Auto),输出格式含 HTML、PNG、SVG、WebM、Share Card PNG、JSON IR。它把提示词图库、图像生成案例、参考图编辑流程和命令行工具整合在一起,让 AI Agent 能直接调用 GPT Image 2 模型完成文生图、图生图、参考图编辑等任务。

京东科技开发者 904

别再守着 Claude Code 了——学会指挥它自主干活

回到开头那句:别再一句一句地喂它、然后守着屏幕。真正的用法是——把一件事想清楚、划好边界、给它一个能自我验证的目标,然后交出去。你会发现,省下来的时间不是一点半点。把重复的判断和执行还给机器,把真正需要你的判断留给自己。

京东科技开发者 586

CVPR 2026|Oxygen XR 团队在原生鱼眼高斯泼溅技术上带来新突破

京东零售技术团队联合清华大学提出DirectFisheye-GS框架,创新性地将鱼眼相机模型原生嵌入3D高斯泼溅管线,通过跨视角联合优化策略直接处理鱼眼图像,避免了传统去畸变预处理导致的信息损失。该方案在多个公开数据集上达到SOTA性能,有效解决了单视角优化引起的几何畸变和视角不一致问题,同时保持与现有3DGS工具链的兼容性。技术已应用于电商3D重建和4D体积视频等场景,显著提升了沉浸式体验。相关论文被CVPR 2026接收,为宽视场场景重建提供了高效解决方案。

京东科技开发者 355

拆解海博 AI-Native 落地保障:Harness、双 Loop、知识库与技能自主迭代实践

海博研发RoadMap 的落地,彻底终结了 AI 编程“对话式玄学”的旧模式,真正落地了AI Native 研发工程化。它证明 AI 规模化赋能研发的核心,不在于堆砌大模型能力,而在于用工程思维重构 AI 的工作范式:用结构化流程替代随机对话,用固化规则约束模型行为,用持续沉淀实现能力复利,用分层架构支撑规模化落地。

京东科技开发者 638

让 AI 快速「读懂」你的代码仓:Joy-Code-Graph 云端图谱服务的三次进化

代码知识图谱不是要取代 AI 的智能,而是要补齐它对代码全局关系的认知盲区。当 AI 能一眼看清「谁调用了谁、改动会波及哪里」,它写出的代码才真正靠谱;当这份认知安全地留在自己手里、随时被 Joygen 调用、并且永久沉淀在代码仓里——AI 编程的体验,才算真正上了一个台阶。这,就是我们做 Joy-Code-Graph 云端服务的初衷。能力共享,数据自主;一次建图,长期受用。

京东科技开发者 751

【Coding生态】从代码托管到 AI 能力底座:与Coding一起共建 AI 研发生态

前两种框架能够很好地支撑对话式能力和预设流程式能力。它们适合基于提示词或预设工作流完成研发问答、知识查询、流程编排等任务。但在更复杂的研发场景中,仅仅“回答问题”还不够。当用户业务逻辑复杂时,一旦场景进入真实落地阶段,例如下载代码、修改文件、执行命令、安装依赖、运行测试、读取完整代码文件,或者与自有系统联动、将结果渲染到 Coding 页面、推送到京 ME,AI 应用需要的不只是知识能力,还需要真实的代码库操作能力和独立可执行环境。

京东科技开发者 768

GPT-5.6、ChatGPT Work 与 Codex 更新食用指南

三档模型当前都提供 1,050,000 tokens 上下文、922,000 tokens 最大输入和 128,000 tokens 最大输出,接受文本与图像输入、输出文本,并支持 web search、file search、Computer Use、MCP、Tool Search、Skills、Apply Patch 等工具。Work 可以读取你提供的文件,通过插件连接 Slack、Google Drive、SharePoint、邮箱、日历、CRM 或项目系统,调用获批工具,并在执行中展示进度。

京东科技开发者 867

把业务流程沉淀成高质量 Skill 的实践路径

使用Record & Replay创建的Skill,尽管创建流程简单,但它的本质实际是让 AI 去操作页面,这不但有可能影响我们对电脑的操作,还有可能无法稳定复现。创建Skill时,可以使用 Codex 的 Record & Replay 插件,把一次手工操作录下来,再让 AI 生成可复用流程。刚开始切换时,很容易遇到接口报错,可以让Codex排查原因进行优化,直到可以稳定执行;补充相应业务背景,说明这件事为什么要做,谁会用,输入从哪来,输出给谁看。电脑休眠、关机、软件没开时,本地任务可能无法执行。

京东科技开发者 835

政企前台AI-Agent的架构实践:打造可复用的 AI 服务平台-【灯塔计划】

不止是爆火的龙虾,还是各种Skills,MCP、Agent,脱离的具体的场景谈方案,最后只会是一场空。这一套可复用的 AI 服务平台,截止目前,通过前后端对接规范文档,多项能力已快速接入到各个场域的不同端平台,大幅降低研发成本, 并且各业务线新场景的接入从原来的 “开发驱动” 转为 “配置驱动”,接入周期从天维度缩短至小时级。

京东科技开发者 863

京东 Oxygen xLLM 大模型推理引擎正式捐赠开放原子开源基金会,共建国产 AI Infra 生态

下一阶段 AI 基础设施的核心命题,不是简单的算力堆叠,而是让工程本身变得智能——让调度系统能自主感知负载特征并动态优化,让推理引擎能根据模型结构和硬件特性自动生成最优执行方案,让整个 AI 工程链路具备自感知、自决策、自优化的能力。未来,Oxygen xLLM 的项目官网、社区沟通渠道及微信社区将陆续向开发者开放,诚邀芯片厂商、模型厂商、云厂商、企业用户及个人开发者共同参与,让国产大模型推理引擎在开放生态中加速成长。硬件层,原生支持 GPU / NPU / MLU 多类 AI 芯片,深度适配国产芯片。

京东科技开发者 1005
上一篇: 记录一次RPC服务有损上线的分析过程
下一篇: 源码补丁神器—patch-package
京东云开发者
京东云开发者 企业官方账号 企业官方账号
博客等级 码龄8年 1万+粉丝 2140原创
评论 1
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