干货 | TiDB Operator实践

K8s和TiDB都是目前开源社区中活跃的开源产品,TiDB
Operator项目是一个在K8s上编排管理TiDB集群的项目。本文详细记录了部署K8s及install TiDB
Operator的详细实施过程,希望能对刚"入坑"的同学有所帮助。

 

一、环境

Ubuntu 16.04
K8s 1.14.1

 

二、Kubespray安装K8s

配置免密登录

 yum -y install expect
  • vi /tmp/autocopy.exp
      #!/usr/bin/expect
     
      set timeout
      set user_hostname [lindex $argv ]
      set password [lindex $argv ]
      spawn ssh-copy-id $user_hostname
         expect {
             "(yes/no)?"
             {
                send "yes\n"
               expect "*assword:" { send "$password\n"}
            }
            "*assword:"
            {
                send "$password\n"
            }
        }
     expect eof
  ssh-keyscan addedip  >> ~/.ssh/known_hosts
 
  ssh-keygen -t rsa -P ''
 
  for i in 10.0.0.{31,32,33,40,10,20,50}; do  ssh-keyscan $i  >> ~/.ssh/known_hosts ; done
 
  /tmp/autocopy.exp root@addeip
  ssh-copy-id addedip
 
 /tmp/autocopy.exp root@10.0.0.31
 /tmp/autocopy.exp root@10.0.0.32
 /tmp/autocopy.exp root@10.0.0.33
 /tmp/autocopy.exp root@10.0.0.40
 /tmp/autocopy.exp root@10.0.0.10
 /tmp/autocopy.exp root@10.0.0.20
 /tmp/autocopy.exp root@10.0.0.50

配置Kubespray

 pip install -r requirements.txt
 cp -rfp inventory/sample inventory/mycluster
  • inventory/mycluster/inventory.ini

  • inventory/mycluster/inventory.ini

      # ## Configure 'ip' variable to bind kubernetes services on a
      # ## different ip than the default iface
      # ## We should set etcd_member_name for etcd cluster. The node that is not a etcd member do not need to set the value, or can set the empty string value.
      [all]
      # node1 ansible_host=95.54.0.12  # ip=10.3.0.1 etcd_member_name=etcd1
      # node2 ansible_host=95.54.0.13  # ip=10.3.0.2 etcd_member_name=etcd2
      # node3 ansible_host=95.54.0.14  # ip=10.3.0.3 etcd_member_name=etcd3
      # node4 ansible_host=95.54.0.15  # ip=10.3.0.4 etcd_member_name=etcd4
      # node5 ansible_host=95.54.0.16  # ip=10.3.0.5 etcd_member_name=etcd5
     # node6 ansible_host=95.54.0.17  # ip=10.3.0.6 etcd_member_name=etcd6
     etcd1 ansible_host=10.0.0.31 etcd_member_name=etcd1
     etcd2 ansible_host=10.0.0.32 etcd_member_name=etcd2
     etcd3 ansible_host=10.0.0.33 etcd_member_name=etcd3
     master1 ansible_host=10.0.0.40
     node1 ansible_host=10.0.0.10
     node2 ansible_host=10.0.0.20
     node3 ansible_host=10.0.0.50
    
     # ## configure a bastion host if your nodes are not directly reachable
     # bastion ansible_host=x.x.x.x ansible_user=some_user
    
     [kube-master]
     # node1
     # node2
     master1
     [etcd]
     # node1
     # node2
     # node3
     etcd1
     etcd2
     etcd3
    
     [kube-node]
     # node2
     # node3
     # node4
     # node5
     # node6
     node1
     node2
     node3
    
     [k8s-cluster:children]
     kube-master
     kube-node
节点所需镜像的文件

由于某些镜像国内无法访问需要现将镜像通过代理下载到本地然后上传到本地镜像仓库或DockerHub,同时修改配置文件,个别组件存放位置https://storage.googleapis.com,需要新建Nginx服务器分发文件。

* 建立Nginx服务器 *
  • ~/distribution/docker-compose.yml
  • 创建文件目录及Nginx配置文件目录
  • ~/distribution/conf.d/open_distribute.conf
  • 启动
  • 下载并上传所需文件 具体版本号参考roles/download/defaults/main.yml文件中kubeadm_version、kube_version、image_arch参数
  • 安装Docker及Docker-Compose
  apt-get install \
  apt-transport-https \
  ca-certificates \
  curl \
  gnupg-agent \
  software-properties-common
 
  curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
 
 add-apt-repository \
 "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
 $(lsb_release -cs) \
 stable"

 apt-get update

 apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

 chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
 sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.24.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
  • 新建Nginx docker-compose.yml
 mkdir ~/distribution
 vi ~/distribution/docker-compose.yml
  #  distribute
  version: '2'
  services:    
     distribute:
         image: nginx:1.15.12
         volumes:
             - ./conf.d:/etc/nginx/conf.d
             - ./distributedfiles:/usr/share/nginx/html
         network_mode: "host"
        container_name: nginx_distribute 
 mkdir ~/distribution/distributedfiles
 mkdir ~/distribution/
 mkdir ~/distribution/conf.d
 vi ~/distribution/conf.d/open_distribute.conf
  #open_distribute.conf
 
  server {
     #server_name distribute.search.leju.com;
         listen 8888;
 
     root /usr/share/nginx/html;
 
     add_header Access-Control-Allow-Origin *;  
    add_header Access-Control-Allow-Headers X-Requested-With;  
    add_header Access-Control-Allow-Methods GET,POST,OPTIONS;  

    location / {
    #    index index.html;
                autoindex on;        
    }
    expires off;
    location ~ .*\.(gif|jpg|jpeg|png|bmp|swf|eot|ttf|woff|woff2|svg)$ {
        expires -1;
    }

    location ~ .*\.(js|css)?$ {
        expires -1 ;
    }
 } # end of public static files domain : [ distribute.search.leju.com ]
 docker-compose up -d
 wget https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/v1.14.1/bin/linux/amd64/kubeadm

 scp /tmp/kubeadm  10.0.0.60:/root/distribution/distributedfiles

 wget https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/v1.14.1/bin/linux/amd64/hyperkube
  • 需要下载并上传到私有仓库的镜像
  docker pull k8s.gcr.io/cluster-proportional-autoscaler-amd64:1.4.0
  docker tag k8s.gcr.io/cluster-proportional-autoscaler-amd64:1.4.0 jiashiwen/cluster-proportional-autoscaler-amd64:1.4.0
  docker push jiashiwen/cluster-proportional-autoscaler-amd64:1.4.0
 
  docker pull k8s.gcr.io/k8s-dns-node-cache:1.15.1
  docker tag k8s.gcr.io/k8s-dns-node-cache:1.15.1 jiashiwen/k8s-dns-node-cache:1.15.1
  docker push jiashiwen/k8s-dns-node-cache:1.15.1
 
  docker pull gcr.io/google_containers/pause-amd64:3.1
 docker tag gcr.io/google_containers/pause-amd64:3.1 jiashiwen/pause-amd64:3.1
 docker push jiashiwen/pause-amd64:3.1

 docker pull gcr.io/google_containers/kubernetes-dashboard-amd64:v1.10.1
 docker tag gcr.io/google_containers/kubernetes-dashboard-amd64:v1.10.1 jiashiwen/kubernetes-dashboard-amd64:v1.10.1
 docker push jiashiwen/kubernetes-dashboard-amd64:v1.10.1

 docker pull gcr.io/google_containers/kube-apiserver:v1.14.1
 docker tag gcr.io/google_containers/kube-apiserver:v1.14.1 jiashiwen/kube-apiserver:v1.14.1
 docker push jiashiwen/kube-apiserver:v1.14.1

 docker pull gcr.io/google_containers/kube-controller-manager:v1.14.1
 docker tag gcr.io/google_containers/kube-controller-manager:v1.14.1 jiashiwen/kube-controller-manager:v1.14.1
 docker push jiashiwen/kube-controller-manager:v1.14.1

 docker pull gcr.io/google_containers/kube-scheduler:v1.14.1
 docker tag gcr.io/google_containers/kube-scheduler:v1.14.1 jiashiwen/kube-scheduler:v1.14.1
 docker push jiashiwen/kube-scheduler:v1.14.1

 docker pull gcr.io/google_containers/kube-proxy:v1.14.1
 docker tag gcr.io/google_containers/kube-proxy:v1.14.1 jiashiwen/kube-proxy:v1.14.1
 docker push jiashiwen/kube-proxy:v1.14.1

  docker pull gcr.io/google_containers/pause:3.1
 docker tag gcr.io/google_containers/pause:3.1 jiashiwen/pause:3.1
 docker push jiashiwen/pause:3.1

 docker pull gcr.io/google_containers/coredns:1.3.1
 docker tag gcr.io/google_containers/coredns:1.3.1 jiashiwen/coredns:1.3.1
 docker push  jiashiwen/coredns:1.3.1
  • 用于下载上传镜像的脚本
  #!/bin/bash
 
  privaterepo=jiashiwen
 
  k8sgcrimages=(
  cluster-proportional-autoscaler-amd64:1.4.0
  k8s-dns-node-cache:1.15.1
  )
 
 gcrimages=(
 pause-amd64:3.1
 kubernetes-dashboard-amd64:v1.10.1
 kube-apiserver:v1.14.1
 kube-controller-manager:v1.14.1
 kube-scheduler:v1.14.1
 kube-proxy:v1.14.1
 pause:3.1
 coredns:1.3.1
 )


 for k8sgcrimageName in ${k8sgcrimages[@]} ; do
 echo $k8sgcrimageName
 docker pull k8s.gcr.io/$k8sgcrimageName
 docker tag k8s.gcr.io/$k8sgcrimageName $privaterepo/$k8sgcrimageName
 docker push $privaterepo/$k8sgcrimageName
 done


 for gcrimageName in ${gcrimages[@]} ; do
 echo $gcrimageName
 docker pull gcr.io/google_containers/$gcrimageName
 docker tag gcr.io/google_containers/$gcrimageName $privaterepo/$gcrimageName
 docker push $privaterepo/$gcrimageName
 done
  • 修改文件inventory/mycluster/group_vars/k8s-cluster/k8s-cluster.yml,修改K8s镜像仓库
 # kube_image_repo: "gcr.io/google-containers"
 kube_image_repo: "jiashiwen"
  • 修改roles/download/defaults/main.yml
  #dnsautoscaler_image_repo: "k8s.gcr.io/cluster-proportional-autoscaler-{{   image_arch }}"
  dnsautoscaler_image_repo: "jiashiwen/cluster-proportional-autoscaler-{{   image_arch }}"
 
  #kube_image_repo: "gcr.io/google-containers"
  kube_image_repo: "jiashiwen"
 
  #pod_infra_image_repo: "gcr.io/google_containers/pause-{{ image_arch }}"
  pod_infra_image_repo: "jiashiwen/pause-{{ image_arch }}"
 
 #dashboard_image_repo: "gcr.io/google_containers/kubernetes-dashboard-{{   image_arch }}"
 dashboard_image_repo: "jiashiwen/kubernetes-dashboard-{{ image_arch }}"

 #nodelocaldns_image_repo: "k8s.gcr.io/k8s-dns-node-cache"
 nodelocaldns_image_repo: "jiashiwen/k8s-dns-node-cache"

 #kubeadm_download_url: "https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/  release/{{ kubeadm_version }}/bin/linux/{{ image_arch }}/kubeadm"
 kubeadm_download_url: "http://10.0.0.60:8888/kubeadm"

 #hyperkube_download_url: "https://storage.googleapis.com/  kubernetes-release/release/{{ kube_version }}/bin/linux/{{ image_arch }}/  hyperkube"
 hyperkube_download_url: "http://10.0.0.60:8888/hyperkube"

 

三、执行安装

  • 安装命令
 ansible-playbook -i inventory/mycluster/inventory.ini cluster.yml
  • 重置命令
 ansible-playbook -i inventory/mycluster/inventory.ini reset.yml

 

四、验证K8s集群

*安装Kubectl*
  • 本地浏览器打开https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt得到最新版本为v1.14.1

  • 用上一步得到的最新版本号v1.7.1替换下载地址中的$(curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt)得到真正的下载地址https:// storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/v1.14.1/bin/linux/amd64/kubectl

  • 上传下载好的kubectl

scp /tmp/kubectl root@xxx:/root
  • 修改属性
 chmod +x ./kubectl
 mv ./kubectl /usr/local/bin/kubectl
  • Ubuntu
 sudo snap install kubectl --classic
  • CentOS
    将master节点上的~/.kube/config 文件复制到你需要访问集群的客户端上即可
 scp 10.0.0.40:/root/.kube/config ~/.kube/config

执行命令验证集群

 kubectl get nodes
 kubectl cluster-info

 

五、TiDB-Operaor部署

安装helm

https://blog.youkuaiyun.com/bbwangj/article/details/81087911

  • 安装helm
 curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get > get_helm.sh
 chmod 700 get_helm.sh
 ./get_helm.sh
  • 查看helm版本
 helm version
  • 初始化
 helm init --upgrade -i registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/tiller:v2.13.1 --stable-repo-url https://kubernetes.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/charts

为K8s提供 local volumes

  • 参考文档https://github.com/kubernetes-sigs/sig-storage-local-static-provisioner/blob/master/docs/operations.md
    tidb-operator启动会为pd和tikv绑定pv,需要在discovery directory下创建多个目录

  • 格式化并挂载磁盘

 mkfs.ext4 /dev/vdb
 DISK_UUID=$(blkid -s UUID -o value /dev/vdb) 
 mkdir /mnt/$DISK_UUID
 mount -t ext4 /dev/vdb /mnt/$DISK_UUID
  • /etc/fstab持久化mount
 echo UUID=`sudo blkid -s UUID -o value /dev/vdb` /mnt/$DISK_UUID ext4 defaults 0 2 | sudo tee -a /etc/fstab
  • 创建多个目录并mount到discovery directory
 for i in $(seq 1 10); do
 sudo mkdir -p /mnt/${DISK_UUID}/vol${i} /mnt/disks/${DISK_UUID}_vol${i}
 sudo mount --bind /mnt/${DISK_UUID}/vol${i} /mnt/disks/${DISK_UUID}_vol${i}
 done
  • /etc/fstab持久化mount
 for i in $(seq 1 10); do
 echo /mnt/${DISK_UUID}/vol${i} /mnt/disks/${DISK_UUID}_vol${i} none bind 0 0 | sudo tee -a /etc/fstab
 done
  • 为tidb-operator创建local-volume-provisioner
 $ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/pingcap/tidb-operator/master/manifests/local-dind/local-volume-provisioner.yaml
 $ kubectl get po -n kube-system -l app=local-volume-provisioner
 $ kubectl get pv --all-namespaces | grep local-storage 

 

六、Install TiDB Operator

  • 项目中使用了gcr.io/google-containers/hyperkube,国内访问不了,简单的办法是把镜像重新push到dockerhub然后修改charts/tidb-operator/values.yaml
  scheduler:
   # With rbac.create=false, the user is responsible for creating this   account
   # With rbac.create=true, this service account will be created
   # Also see rbac.create and clusterScoped
   serviceAccount: tidb-scheduler
   logLevel: 2
   replicas: 1
   schedulerName: tidb-scheduler
   resources:
    limits:
      cpu: 250m
      memory: 150Mi
    requests:
      cpu: 80m
      memory: 50Mi
  # kubeSchedulerImageName: gcr.io/google-containers/hyperkube
  kubeSchedulerImageName: yourrepo/hyperkube
  # This will default to matching your kubernetes version
  # kubeSchedulerImageTag: latest
  • TiDB Operator使用CRD扩展Kubernetes,因此要使用TiDB Operator,首先应该创建TidbCluster自定义资源类型。
 kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/pingcap/tidb-operator/master/manifests/crd.yaml
 kubectl get crd tidbclusters.pingcap.com
  • 安装TiDB-Operator
 $ git clone https://github.com/pingcap/tidb-operator.git
 $ cd tidb-operator
 $ helm install charts/tidb-operator --name=tidb-operator   --namespace=tidb-admin
 $ kubectl get pods --namespace tidb-admin -l app.kubernetes.io/  instance=tidb-operator

 

七、部署TiDB

 helm install charts/tidb-cluster --name=demo --namespace=tidb
 watch kubectl get pods --namespace tidb -l app.kubernetes.io/instance=demo -o wide

 

八、验证

安装MySQL客户端

  • 参考文档https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/linux-installation.html

  • CentOS安装

 wget https://dev.mysql.com/get/mysql80-community-release-el7-3.noarch.rpm
 yum localinstall mysql80-community-release-el7-3.noarch.rpm -y
 yum repolist all | grep mysql
 yum-config-manager --disable mysql80-community
 yum-config-manager --enable mysql57-community
 yum install mysql-community-client
  • Ubuntu安装
 wget https://dev.mysql.com/get/mysql-apt-config_0.8.13-1_all.deb
 dpkg -i mysql-apt-config_0.8.13-1_all.deb
 apt update

 # 选择MySQL版本
 dpkg-reconfigure mysql-apt-config
 apt install mysql-client -y

 

九、映射TiDB端口

  • 查看TiDB Service
 kubectl get svc --all-namespaces
  • 映射TiDB端口
 # 仅本地访问
 kubectl port-forward svc/demo-tidb 4000:4000 --namespace=tidb

 # 其他主机访问
 kubectl port-forward --address 0.0.0.0 svc/demo-tidb 4000:4000 --namespace=tidb
  • 首次登录MySQL
 mysql -h 127.0.0.1 -P 4000 -u root -D test
  • 修改TiDB密码
 SET PASSWORD FOR 'root'@'%' = 'wD3cLpyO5M'; FLUSH PRIVILEGES;

=========================================================
 

趟坑小记

1、K8s国内安装

K8s镜像多在gcr.io国内访问不到,基本做法是把镜像导入DockerHub或者私有镜像,这一点在K8s部署章节有详细过程就不累述了。

2、TiDB-Operator 本地存储配置

Operator在启动集群时pd和TiKV需要绑定本地存储如果挂载点不足会导致pod启动过程中找不到可已bond的pv始终处于pending或createing状态,详细配请参阅https://github.com/kubernetes-sigs/sig-storage-local-static-provisioner/blob/master/docs/operations.md中“Sharing a disk filesystem by multiple filesystem PVs”一节,同一块磁盘绑定多个挂载目录,为Operator提供足够的bond

3、MySQL客户端版本问题

目前TiDB只支持MySQL5.7版本客户端8.0会报ERROR 1105 (HY000): Unknown charset id 255

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京东科技开发者 624

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 719

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 638

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 670

【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 562

【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 728

【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 551

【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 610

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 905

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 587

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 752

【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 870

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 836

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 864

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。

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