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RSS订阅原创 Helm 全面解析：从核心概念到模板语法速查
values.yaml（配置）↓Chart（模板 + 元数据） → 渲染 → Kubernetes YAML → Release（实例）Chart：定义“是什么应用、由哪些资源组成”。values.yaml：定义“在特定环境下应该如何部署这个应用”。Release：Chart + values 的具体执行结果，是实际运行在集群中的应用实例。Helm 为 Kubernetes 补上了一块关键拼图：从“资源管理”上升到“应用管理”。通过Chart描述应用结构与部署方式通过管理环境差异通过。
2025-11-24 01:18:17
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原创 Docker 参考手册
镜像是一个由多个只读层（layers）组成的联合文件系统快照，包含运行容器所需的文件系统内容和配置元数据（如环境变量、入口点、暴露端口等）。可以理解为软件的"安装包 + 环境说明书"。是 Docker 的详细信息查询工具，可查看镜像或容器的所有底层配置。⚠️ 注意：以下路径为 Docker 内部存储结构，⚠️ 注意：以下路径为 Docker 内部存储结构，：最终镜像仅保留运行必要文件，仅用于调试或理解原理。：避免无用文件进入镜像，
2025-11-22 23:56:08
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原创 Cline Memory Bank 使用
长期记忆：保存项目背景、设计、进度Rule= 行为约束：保证输出符合团队标准最佳实践初始化骨架 → 填充初稿 → 每次任务先读取 → 完成后更新结合 Git 管理与 diff 审核，确保信息准确让 Cline 提示更新，人工审核，保证知识持续演化通过这套机制，Cline 能在跨会话中保持稳定的项目理解，开发效率和协作体验都会大幅提升。
2025-09-30 02:11:31
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原创 用成果驱动的笔记法
从「写下要做什么」到「写下如何达成成果」，笔记不只是记录，更是推动器。下一次工作或学习，就用“三问+三类行动+四等级”来写，保证写下的每一行都能带来实际进展。
2025-09-29 00:53:26
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原创 RDF 和 OWL 本体论
RDF= 一种“用三元组描述万物”的数据底座。OWL= 在 RDF 之上构建概念体系与推理能力的语言。跨系统互通（全球统一标识）自动推理与推荐（继承、冲突检测）但如果只是部门内使用、暂不需要复杂推理，→轻量的属性图数据库更务实以后再需要扩展时也可以映射到 RDF/OWL。
2025-09-25 02:01:51
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原创 OMG 的 DMN（Decision Model and Notation，决策模型与标记）
DMN 是描述规则和决策的国际标准语言，兼顾人类可读和机器可执行。它提供了图形化依赖关系和表格化条件，天然适合转化为知识图谱中的实体与关系。作为规则的结构化元数据格式（比纯Markdown更容易自动解析）提供依赖关系（便于图谱推理和推荐）支撑自动化决策引擎（直接执行决策表）如果你只是做编码规范类规则，也可以不完全采用 DMN，但了解 DMN 的思想能帮助你把规则拆解为条件+结果+依赖，这是知识图谱构建的核心思路。
2025-09-25 01:53:03
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原创 大型 C/C++ 项目中 AI 助手（Cursor / Claude Code）日常操作清单与发散思路
省时点：理解代码 / 生成样板 / 写文档 / 错误排查。慎用点：核心逻辑编写 / 批量改动 / 自动格式化。关键思路把 AI 当成“外脑”，而不是“工人”。不要追求一次性完美输入，而是渐进式对话。用 Git + 增量输入，减少描述成本。✅ 一句话：在大型 C/C++ 项目中，AI 的提效秘诀不是“替你写代码”，而是“减少你在理解、样板、查找、解释上的脑力开销”，把有限的脑力留给真正的业务逻辑。
2025-08-24 22:53:51
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原创 把话说明白：操控式提问 vs 事务性提问
做什么？凭什么？到什么时候？如何验收？公开、留痕、可回滚。对带有操控意味的话术，不拒绝人，但拒绝不正当的前提“我理解你的紧急，但流程不能跳。这里有两条不跳流程也能推进的方案，你看选哪条？操控式提问图的是“改规则拿未来”，事务性提问图的是“把眼前事做好”。学会识别与改写，不只是为了更安全的工具使用，更是为了更健康的合作关系、更稳固的组织机制与更清晰的个人边界。
2025-08-24 00:16:43
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原创 Figma MCP 的作用与使用方法
（如 Cursor、Claude Code 等）无缝集成的技术，旨在将 Figma 设计稿高效转换为代码，提升设计与开发的协作效率。的结合，显著提升了设计到代码的转换效率。开发者只需完成环境配置与链接粘贴，即可实现设计稿的自动化代码生成，减少手动工作量并降低出错率。Figma MCP（Model Context Protocol）是一种通过。，用于与 Figma 和 AI 工具通信。Figma MCP 需要本地运行一个。Figma MCP 通过。
2025-08-23 02:53:08
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原创 Claude Code Hooks 学习
• 最终仍落盘到 settings.json，可直接编辑。——官方 8 大事件、全部字段、10+ 脚本，一步到位。或重启 Claude Code 才生效。三、配置文件结构（全局 vs 项目）四、匹配器（Matcher）语法精讲。六、可视化配置 vs 手写 JSON。进入 TUI，可增删改查。九、安全红线（官方原文提炼）八、调试与故障排查官方清单。十、一键速查表（打印贴墙）二、官方 8 大事件全表。五、官方环境变量全集。
2025-08-23 02:31:04
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原创 Claude Code 三类.md文件
通过合理使用 CLAUDE.md和 ~/.claude/CLAUDE.md文件，结合 /add-dir和 /permissions等命令，你可以有效管理 Claude 在不同项目和环境下的行为。
2025-08-22 23:28:35
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原创 基于遗传算法优化提示词：原理、模板与实战示例
选择优质个体：保留表现好的提示词交叉组合：将不同提示词的优点组合适度变异：随机调整部分内容迭代优化：多代迭代，整体表现不断提升通俗理解：想象一群机器人，每个机器人有不同的解决方案。评估后，表现好的机器人“繁殖”下一代，新一代比上一代更优。在 AI 提示词优化中，每条提示词就是一个“个体”，遗传算法帮助我们不断改进提示词，提升输出质量。遗传算法优化提示词的核心是“选择优质提示词、交叉组合、适度变异、迭代优化”使用模板和迭代示例可以直接上手适用于复杂任务、多条件约束场景。
2025-08-18 00:46:06
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原创 Common Lisp 零基础入门：核心语法与思维方式
括号看前 → 参数看后 → 嵌套先内 → 列表多用 car/cdr → 函数优先括号 = 一个操作单元参数 = 列表里的输入嵌套 = 内层先算列表操作 =函数 = 逻辑打包。
2025-08-18 00:21:22
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原创 Gemini 学习记录：实践与反思
真正玩转 Gemini，关键不是记模板，而是掌握结构化表达 + 任务拆解 + 元认知结构化表达→ 让 AI 听懂你任务拆解→ 让 AI 做得好元认知→ 让你自己学得快说清楚 → 拆明白 → 会检查Gemini 是工具，真正的竞争力在于你能否清楚表达需求，并让 AI 成为可靠助手。
2025-08-17 22:05:11
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原创 《Gemini for Google Workspace Prompting Guide 101》内容学习
写有效提示词需围绕“4大要素”和“6个快速技巧”，是后续所有场景的基础。每个场景均包含“任务目标+提示词要点+操作流程”，可直接参考复用。核心需求：品牌建设、市场调研、内容创作、 campaign 规划。核心需求：统筹事务（会议、差旅、文件管理），提升团队效率。核心需求：高效响应客户、标准化沟通、分析反馈。核心需求：客户关系维护、RFP处理、团队支持。核心需求：节省时间、高效决策、战略沟通。
2025-08-17 21:29:41
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原创 《智能体（Agent）速记指南》
《智能体（Agent）速记指南》摘要 智能体是能独立执行完整任务、具备判断与工具使用能力的系统（≠单步工具或聊天机器人）。其核心需满足：灵活判断（如错误修正）、多工具协同（如API调用），适用于复杂规则（反欺诈）、非结构化数据处理（邮件分析）等场景。构建需三要素：模型（大脑）、工具（双手）、指令（约束规则），组织方式按任务复杂度选择单智能体或分工协作的多智能体。关键要设置防护栏（防跑偏/泄密），遵循"小步试点-人工兜底-持续优化"原则，口诀速记："判断灵活、规则减负、三件套缺一
2025-08-16 23:39:30
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原创 《A Practical Guide to Building Agents》文档学习
本质：智能体是能代表用户独立完成任务的系统，可执行用户目标所需的一系列工作流（如解决客服问题、预订餐厅等），且具备高度自主性。与传统软件/简单LLM应用的区别：传统软件需用户操作以简化自动化工作流，而智能体可自主执行；仅集成LLM但不控制工作流执行的应用（如简单聊天机器人、单轮LLM交互工具）不属于智能体🔶1-13。工具类型：智能体需三类工具，且工具可作为其他智能体的工具（如经理模式中的子智能体），例如退款智能体、研究智能体、写作智能体1-59🔷。设计要求。
2025-08-16 23:24:23
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原创 大模型支持的 URL、API 调用规则与实战（Kimi、Qwen、DeepSeek）
尤其是在 VS Code Cline、Postman 或 Python SDK 中调用模型时，不同平台的 URL 格式和调用规则差别很大。在使用大模型 API 时，很多人会对 api_base。在 VS Code Cline 中，配置的。，与 Qwen、Kimi 类似。，可直接用现成 SDK。，可本地/云端调用。
2025-08-16 02:21:50
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原创 Rust 调用 C 函数的 FFI
项目最佳做法绑定声明用extern "C"明确类型unsafe 封装只在最小封装层使用unsafe模块划分拆分为bindingswrapper构建方式用cccrate 自动编译 C 源码错误处理推荐封装为（进阶）自动生成绑定用bindgen处理大型头文件应用层接口只使用 Rust 风格的安全函数。
2025-07-02 22:14:16
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原创 C 调用 Rust 的过程
C 和 Rust 都是高性能语言，Rust 提供了内存安全的优势，但某些系统级应用可能已经使用 C 或 C++ 编写，并且它们的代码库非常庞大，不能轻易重写。为了在现有的 C 系统中利用 Rust 的优势，我们需要能够将 Rust 函数暴露给 C 代码调用。FFI是一种机制，允许不同编程语言之间互相调用函数。在 C 中调用 Rust 代码，或者反过来，都是通过 FFI 实现的。在 Rust 中，使用 extern "C"语法来声明外部 C 函数，C 调用 Rust 函数，Rust 会将其定义为。
2025-06-23 06:53:18
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原创 rust的main.rs和lib.rs该怎么写
main.rs：只管组织程序流程、入口、参数解析，不做“事”。lib.rs：暴露架构核心模块，便于测试和复用，是你“可被调用”的 DDD 内核。
2025-06-14 09:36:08
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原创 Rust 测试代码应该放哪里？
Rust测试代码组织实践指南：单元测试通常写在实现文件内（使用#[cfg(test)]标记）或模块同级tests.rs中，可访问私有项；集成测试则放在项目根目录tests/中作为独立crate，仅能测试公开接口。小型模块推荐内联测试，大型项目应按模块层级拆分测试文件，保持测试与代码结构一致。关键原则是"小而精本地测，大而全拆模块，对外测放tests"，既保证测试效率又便于维护扩展。
2025-06-01 04:00:00
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原创 Rust Mock 工具
Mock（模拟）是测试中不可或缺的工具，用来替代复杂或不可控的依赖，比如数据库、网络服务等，帮助我们写出高质量、健壮的测试代码。Rust 社区中，mockall和mockito是两款主流且强大的 Mock 库，分别针对 trait 依赖和 HTTP 请求。
2025-06-01 00:13:20
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原创 Rust 配置解析`serde` + `toml`
TOML 是一种类似 ini 的配置文件格式，语法简单，适合人类阅读，常见于 Rust 工程的Cargo.toml。如果你有字段在某些配置文件中可能会省略，比如version# version = "1.0.0" // 这行没写你就不能定义为，否则会报错。有值时解析为没值时解析为None这样你的配置就可以“少写字段”而不影响程序运行。Rust 字段类型TOML 写法是否可省略说明String❌ 否不能省略，否则报错✅ 是省略时为None❌ 否普通数组❌ 否表数组（嵌套结构）
2025-05-31 13:13:25
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原创 什么是 TOML？
TOML，全称，是一个专门为配置文件设计的语言，追求的是：“人类易读 + 机器易解析”。TOML 的语法非常接近 INI，但更加强大和一致性，是 Rust 官方默认的配置文件格式。app: App,port: u16,port: u16,部分内容配置文件格式TOMLRust工具serdetomlcrate使用场景项目配置、插件配置、本地服务配置优势层级清晰、易读、强类型映射支持。
2025-05-31 12:52:32
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原创 Protocol Buffers 全流程通俗讲解
配合反射可自动做日志脱敏。字段编号= 合同条款号，定下来就别改。类型定义= 条款内容，变动必须所有微服务一起升级。protoc= 自动翻译官，让 C++/Java/Python 都读同一本合同。
2025-05-14 23:01:40
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原创 一次讲清 FP32 / FP16 / BF16 / INT8 / INT4
格式选对，显存省一半，速度翻一番。训练：优先 BF16；显存充足再混 FP32 累加器。推理：优先 FP16；显存不足进 INT8；边缘 & 移动用 INT4。永远记得：先测指标，再定精度。至此，FP32/FP16/BF16/INT8/INT4 的来龙去脉、优势劣势、硬件匹配与典型场景已全部说清。祝你的模型又准又快又省钱！
2025-05-14 00:15:00
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原创 Chatbox vs Cherry Studio —— 两款热门 AI 桌面客户端到底怎么选？
一部手机 / 平台全能”——选 Chatbox；“可插拔、团队协作、闭源合规”——选 Cherry Studio。
2025-05-13 03:45:00
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原创 大模型的「身份证」
模型名字=身份证—— 读懂发布方、任务属性、技术工艺、版本号，就能快速锁定适合你 GPU/业务场景的权重规避 License 雷区精准比较不同厂商/社区模型的真正差异。
2025-05-13 03:30:00
806
原创 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B代表什么含义？
DeepSeek‑R1‑Distill‑Qwen‑1.5B = “DeepSeek 教师知识 ✕ Qwen 小骨架”它兼顾了性能 / 体积 / 生态适配三要素，对需要本地化推理或边缘部署的团队极具吸引力；企业只需按仓库 LICENSE 要求保留版权与 NOTICE，即可放心闭源商用。如果你想要快速体验，可在 HuggingFace 或 Ollama 中搜索 “deepseek‑r1‑distill‑qwen‑1.5b”，1‑2 行命令即可启动本地聊天。
2025-05-12 23:15:17
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原创 cursor如何编写高效规则
在 Cursor 0.45+ 版本中，.mdc文件（Markdown Configuration）作为项目规则的核心组成部分，允许开发者为 AI 提供结构化的上下文指导。这些规则帮助 AI 理解项目的编码风格、架构约定、工具链配置等，从而生成更符合团队规范的代码。
2025-05-12 02:00:00
1568
原创 MCP 通信机制：stdio vs SSE
不断推流，直到任务结束。([modelcontextprotocol.io][1], [Medium][5])“本地脚本 → STDIO；远程多人 → SSE；要流式 → SSE”协议本身与 REST API 在安全等级上相近；与 WebSocket 相比，SSE。（服务器→客户端），实现更轻量。：零端口、脚本友好；提交请求体（可批量）；：不能多路流式推送。
2025-05-11 12:33:15
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原创 Model Context Protocol（MCP）入门
MCP = LLM 生态的 USB‑C：统一接口、随插即用。开发者写一次 Server，全球 Agent 可调用。使用者逛目录站，像装 VS Code 扩展一样挑选数据源 & 工具。掌握 MCP，就是抢占 AI 标准化浪潮的“船票”。现在就试试上面的 Demo，或把你的服务封装成一个，让更多 LLM 为你所用！
2025-05-11 12:06:13
1001
原创 Rust 开发环境搭建与插件
用户请求写一篇完整的优快云文章，要求根据之前的建议生成。文章要包含结构清晰、标题、代码示例、常见提示、跨平台Rust工具链安装差异等内容。文章需准确，包括插件和使用提示，CLI程序示例等。主要内容包括：介绍、Rust工具链安装（Windows/macOS/Linux差异）、VS Code安装与扩展列表、扩展细节与使用、开发者常见提示（如rust-analyzer功能、crate使用等）、小项目示例代码、工作流加速、故障排除和总结。已思考 56 秒。
2025-05-08 23:43:58
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原创 一文吃透 C++ 里的各种“匹配”
概念生活类比代码里典型场景查找 (find)通讯录里翻号码——只看“是不是同一个名字”匹配 (match)找“姓王、手机号以 188 开头”的人find_if、正则、Trie …一句话记忆查找 = 精确相等。匹配 = 满足条件，条件可以很花哨。int level;// 日志级别// 匹配条件：级别是偶数且包含 "ERROR"for (const auto& l : logs) { // 范围 for：从头到尾。
2025-04-23 22:44:52
1135
原创 学习笔记二十一——并发概述
并发：思考怎么把活排好队。并行：把排好队的活扔到多核/多机同时干。工程实践里，一定组合模型才能兼顾性能、可靠性与易用性。深刻理解关键概念（锁、消息、调度、背压……）是写出正确并发程序的第一步。终极口诀“并发管队列，并行管核；概念先吃透，模型再拼合。
2025-04-21 23:05:00
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原创 学习笔记二十——Rust trait
逐句解释Trait 是一组方法签名 + 关联项。它不保存数据，只规定“类型必须具备哪些行为”。实现 Trait = 给类型贴上能力标签。编译器据此检查和生成代码。所有抽象都基于 Trait—— 接口、泛型约束、动态分发、异步、闭包、迭代器… 背后都是 Trait 系统。▶类比：在 Java/C# 里；Rust 把它写成。
2025-04-20 23:58:03
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