饼子的AI视界-优快云博客

原创别只把 Nginx 当“反向代理”：它是 Web 系统入口处的总调度台

然后它就被贴上了一个标签：反向代理。这个理解没错，但有点太窄了。就像你看到一个机场工作人员在检票，于是以为机场只负责检票。实际上，一个成熟的 Web 系统入口处，Nginx 往往同时承担流量分发、静态资源服务、负载均衡、TLS 终止、限流、缓存、灰度发布和基础安全防护。在企业应用里，Nginx 很少只是“把请求转发一下”。它更像站在系统门口的总调度台：谁进来、去哪台服务、能不能进、要不要限速、是否命中缓存、出了问题该返回什么，都可能由它先处理。

2026-06-09 15:40:40 180

原创别再只会写 Prompt 了：用 Skills 给 AI Agent 装上“专业工作流”

如果你已经开始在企业里落地大模型应用，大概率见过这种场面：同一个 Agent，昨天帮你把 PR 改得像模像样，今天一换上下文，就开始忘记跑测试、忘记查文档、忘记区分“猜测”和“事实”。你在旁边补一句“先看官方文档”，它点头；再补一句“别忘了兼容性”，它继续点头。最后你发现，自己不是在使用 Agent，而是在实时陪练。问题不一定出在模型能力上。更多时候，是我们把太多团队经验塞进了一次性的 Prompt 里。Prompt 当然有用，但它像便利贴：贴在屏幕边上很方便，贴满整个屏幕就开始挡视线。

2026-06-09 11:17:35 260

原创从微服务切分到 FastAPI 实战

创建订单时，请求体通常不是一个简单字符串，而是一段结构化 JSON，比如用户 ID、商品列表、收货地址。这种数据适合用 Pydantic 模型来描述。app = FastAPI(title="订单服务", version="1.0.0")product_id: int = Field(..., gt=0, description="商品 ID")quantity: int = Field(..., ge=1, le=99, description="购买数量")

2026-05-15 14:22:19 406

原创 Dify 入门实操：从零搭建一个能用的 AI 应用

如果一个任务步骤非常固定，我通常不建议一上来就用 Agent。因为 Agent 的特点是自主决策，而固定流程更需要稳定。用户输入文档↓提取重点↓生成摘要↓输出待办事项这种场景就适合 Workflow。请根据以下关键信息，生成一段 300 字以内的摘要。关键信息：{{上一步节点输出}}要求：1. 语言自然。2. 先说结论，再说细节。3. 不要加入原文没有的信息。实际在 Dify 里，变量需要从节点输出中选择。你不用手写很复杂的变量路径，通常在编辑器里点选即可。

2026-05-12 14:08:36 524

原创用 Markdown 写清楚 AI 提示词：从语法到可执行指令

Markdown 的语法并不复杂：标题、列表、代码块、表格、引用、链接、图片、脚注，都是很容易掌握的基础能力。但当它和 AI 提示词结合起来时，价值会被放大。因为提示词的核心不是“把话说得漂亮”，而是“把任务说得清楚”。Markdown 恰好提供了一套轻量、直观、可复制的结构，让我们可以把角色、目标、上下文、约束、输入和输出拆开写明白。如果把 AI 模型看成一个能力很强但需要明确指令的协作者，那么 Markdown 就是我们写给它的任务说明书格式。结构越清楚，模型越少误解；边界越明确，输出越可控；

2026-05-12 13:44:21 536

weixin_46874786的博客

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原创写好大模型提示词：把想法变成模型能执行的指令

原创 MCP：“AI界的USB-C“

原创 RAG 不只是“向量库 + 大模型”：从普通 RAG 到 GraphRAG、LightRAG、HybridRAG

空空如也

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