6.10 与ChatGPT结对编程：3天搞定高并发通知系统，附核心架构源码！

最新推荐文章于 2025-07-30 18:07:22 发布
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分类专栏： 企业级Agents实战：从0到1打造专属智能解决方案 文章标签： chatgpt 结对编程 架构 gpt 人工智能 语言模型
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与 ChatGPT 探讨通知系统的功能与架构设计

关键词：AI 结对编程，通知系统架构，多通道通知，SMTP 协议，邮件模板设计

1. 功能需求与技术挑战

通过 ChatGPT 对话梳理出通知系统的核心需求矩阵：

功能维度 技术实现要点 用户价值
多通道通知 邮件/企业微信/Slack 接口集成 适配不同团队协作习惯
定时策略 Cron 调度器与队列管理 灵活配置每日/每周/紧急更新
内容模板 Jinja2 动态模板引擎 个性化报告样式与结构化数据呈现
失败重试 Redis 消息队列持久化 确保关键更新不丢失
权限控制 JWT 令牌验证机制 防止未授权访问订阅数据
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ChatGPT Agent全解析：从多任务处理到实操指南
weixin_63040022的博客
07-26 681
2025年7月，OpenAI发布了ChatGPT Agent，这是融合Deep Research与Operator的全新AI助手，具备网页浏览、代码执行和视觉交互等能力。其核心为统一代理系统架构，采用文本浏览器和可视化浏览器的双浏览器设计，并运行于虚拟计算机环境中，能够独立完成多步骤任务，如竞争对手分析、PPT生成和在线购物。该功能通过Plus/Pro订阅可用，并设置消息次数限制（Pro用户400条/月，Plus用户40条/月）。OpenAI采用红队测试、权限确认等机制确保安全。未来计划增强多轮对话、个性化
从人工到智能：SEO测试工作流的AI集成框架与ROI提升方案
SEO_juper的博客
07-28 684
摘要：人工智能正在革新SEO测试流程，通过自动化数据提取、生成测试创意和优化报告来提升效率。AI可帮助SEO人员快速筛选关键词、识别优化机会，并自动生成元数据建议和用户体验洞察。借助工具如ChatGPT和Google Colab，可在保护数据隐私的同时实现数据处理自动化。AI还能优化报告呈现方式，根据不同受众需求定制内容。但需注意AI应作为辅助工具，而非取代专业判断。通过合理运用AI，SEO测试可变得更高效、可扩展且易于管理。
OpenAI放大招：ChatGPT学习模式上线，免费AI智能家教
学Java，找哪吒
07-30 523
2025年7月29日，OpenAI正式推出了ChatGPT的全新功能——学习模式（Study Mode）。这一功能的推出背景主要源于教育领域对AI工具使用的担忧和需求。据OpenAI教育副总裁Leah Belsky介绍，目前三分之一的大学生在使用ChatGPT，而学习是平台上的首要用例。同时，2023年至2024年间，13至17岁美国青少年使用ChatGPT做作业的比例从13%翻倍至26%。
安德鲁·卡帕西：深入探索像ChatGPT这样的大语言模型
qq_41697157的博客
07-26 1309
本文总结了安德鲁·卡帕西关于大语言模型的核心观点。大模型训练分为三个阶段：预训练（学习语料）、监督微调（学习对话）和强化学习（优化输出）。预训练包括数据处理、token化和神经网络参数调整；监督微调通过对话数据集教会模型应答；强化学习则让模型自主优化答案质量。文章还探讨了模型特性（如幻觉、记忆方式）和发展方向（多模态、任务代理等），并提供了相关资源链接。这种分阶段训练方法使大模型能逐步掌握从知识积累到对话应答的完整能力。
LLM之RAG理论（十八）| ChatGPT DeepResearch 深度研究功能全面技术分析报告
wshzd的博客
07-30 767
在 HLE 测试中，DeepResearch 使用的模型在专家级问题上达到了 26.6% 的准确率，刷新了之前由 OpenAI o3-mini 保持的 18.2% 的纪录。但为了能生成专业的长篇报告，以及方便指导后续的信息搜索，生成有指导意义的写作大纲是有必要的，类似 "Plan-and-Solve" 的思路，先充分规划，再有效执行。：类似于系统的 "探索者"。：随着大语言模型（LLM）能力的不断提升，特别是推理能力的显著增强，AI 从简单的信息检索和回答向复杂的研究任务转变成为可能。
chatgpt agent如何使用？用起来怎么样？使用次数限制是多少
hellocode_的博客
07-29 513
2025 年 7 月，OpenAI 推出了 ChatGPT Agent，本文将深入测评 ChatGPT Agent 的功能、实际体验，并教你如何使用升级国内支付手段自助升级订阅Chatgptplus，同时展示其典型且有趣的应用场景，附带实例和输出结果。ChatGPT Agent 怎么样？ 我们分别从人类最后的考试、FrontierMath、Economically important tasks、 DSBench⁠ ChatGPT Agent 是 OpenAI 开发的一种“代理型 AI”，能够在沙盒化的
【AI】入门级提示词模板：适用于ChatGPT、文心一言等主流模型
xcshap的博客
07-30 921
摘要：入门级提示词模板指南 本文介绍了撰写高质量提示词的基本要素和模板，帮助新手有效使用ChatGPT、文心一言等大模型。提示词应包含明确任务指令、背景信息、输出要求和目标受众。通过写作、代码生成、数据分析和创意生成等场景的示例，展示了如何构建具体提示词。此外，还需根据模型特点调整提示词，依据反馈优化内容，并结合复杂需求拓展模板，以获取更精准的输出结果。
AI结对编程：分布式团队的集体记忆外脑
敖行客 Allthinker的博客
07-24 594
当AI成为团队神经中枢，三个月的知识鸿沟坍缩为三秒的认知同步——这是分布式协作从信息时代迈入智能纪元的里程碑。  
Inception网络架构：深度学习视觉模型的里程碑
2301_80338712的博客
07-25 931
本文深入探讨了谷歌研究团队开发的Inception网络架构，这一架构自2014年提出以来，对计算机视觉领域产生了深远影响。从最初的GoogLeNet（Inception v1）到后续的多个版本迭代，Inception系列网络不仅在ImageNet等图像分类竞赛中取得了卓越成绩，还引入了多个关键创新，如并行多尺度卷积结构、批量归一化技术和残差连接等。本文详细分析了Inception架构的演进历程、核心设计理念以及其在计算机视觉任务中的应用，同时探讨了该架构的优缺点及其对后续深度学习网络设计的启示。
Odoo 18 PWA 全面掌握：从架构、实现到高级定制
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07-30 555
本文深入剖析Odoo18的渐进式网络应用(PWA)技术，揭示其战略聚焦于销售点、条码扫描等关键移动场景的务实定位。分析表明Odoo原生PWA功能与扩展模块之间存在显著能力鸿沟，实现深度离线功能需要进行复杂定制开发。研究对比了原生、开源和商业三种PWA实现路径的优劣，特别探讨了离线数据管理和推送通知等高级功能的实现方案。文章指出PWA将安全边界扩展到客户端设备，强调开发者需承担更多安全责任，并展望了PWA与物联网、WebAssembly等前沿技术融合的发展趋势。
【同济大学】双速率自动驾驶架构LeAD：端到端+LLM，CARLA实测93%路线完成率，性能SOTA！
最新发布
soaring_casia的专栏
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在复杂场景下的实验结果证明了LeAD的卓越性能，其表现超越了许多强大的基准模型，最高驾驶得分达到71.96，路线完成率达到93.43%，证明了其强大的规划能力和出色的场景通过性。在CARLA模拟器中进行的实验评估证明了LeAD对非常规场景的卓越处理能力，在Leaderboard V1基准测试中获得了71分，路线完成率达到 93%。该算法包括两个平行的结构，分别是高频的端到端系统，以及低频的LLM系统，二者通过异步耦合机制集成。为了评估集成的基于LLM的冗余决策模块的贡献，本文进行了相关消融实验，结果如图。
万字详解——OSI七层模型：网络通信的完整架构解析
谦与谦寻的神隐
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OSI（Open Systems Interconnection）七层模型是计算机网络领域最基础、最权威的参考框架。它由国际标准化组织（ISO）于1984年提出，旨在为不同厂商、不同技术的网络设备和系统提供一个标准化的通信蓝图。尽管现代互联网主要基于TCP/IP协议栈，但OSI模型因其清晰的分层逻辑和对网络功能的系统性划分，依然是理解、设计、分析和排错网络系统的核心理论工具。掌握OSI模型，是网络工程师、系统架构师和安全专家的必备知识。
【数据架构10】数字政府架构篇
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无论你是数据架构师、治理专家，还是数字化转型负责人，这份资料库都能为你提供体系化参考，高效解决“架构设计难、流程不清、平台搭建慢”的痛点！【11】数字政府城市综合管理平台（一网统管）【11】数字政府城市综合管理平台（一网统管）【01】党建引领乡村振兴数字化平台系统架构。【18】政府数字化改革顶层规划，数字政府。【18】政府数字化改革顶层规划，数字政府。【10】智慧城市一网统管云平台顶层设计。【10】智慧城市一网统管云平台顶层设计。【02】智慧云网数字化运营平台架构。【02】智慧云网数字化运营平台架构。
Coze：字节跳动AI开发平台功能和架构解析
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Coze是字节跳动推出的AI开发平台，通过低代码方式降低大模型应用开发门槛。平台整合模型调用、工具集成、流程编排等能力，提供可视化编辑器、知识库管理、多模型支持等功能，支持构建客服机器人、智能助手等应用。核心优势包括字节生态整合、开箱即用的RAG等工具、多端部署能力，适用于企业和个人开发者快速实现AI应用落地。
Java 实现 B/S 架构详解：从基础到实战，彻底掌握浏览器/服务器编程
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07-24 881
本文全面解析Java B/S架构开发，涵盖核心概念、技术栈及实战应用。文章首先介绍B/S架构定义及其浏览器-服务器模式的特点，对比分析B/S与C/S架构的区别。重点讲解Java实现B/S架构的技术栈，包括Servlet/JSP基础、SpringBoot框架和常用Web容器。详细解析HTTP协议和MVC架构应用，提供SpringBoot构建RESTful API、前后端分离等实战场景代码示例。文章还总结了最佳实践和常见误区，强调RESTful规范、Token认证、日志记录等关键要点，并附有Java B/S开发
落霞归雁思维框架应用（十一） ——开发如何选语言与架构：把“技术洪流”修成顺势河道
debuk的博客
07-29 211
对抗式选型：“XX 语言天下第一。协调共荣选型：“让业务像河水一样自然流淌。修河道，不筑高坝。
【三桥君】企业级AI应用需要系统工程支撑，如何通过MCP大模型架构实现全链路实战解构？
三桥君 | 人工智能领域专家
07-29 820
本文三桥君深入探讨了MCP大模型架构在企业级AI应用中的全链路实战解构。从事件驱动、统一中台、多端接入、API网关、AI Agent核心引擎等九个核心模块出发，系统阐述了该架构如何实现低耦合高弹性的智能系统构建。AI专家三桥君提出从技术、内容、业务三个维度构建评估体系，为企业级AI应用提供了从架构设计到落地优化的完整解决方案。
TPU Deep Dive：Google TPU 架构深度分析
Baihai_IDP的博客
07-30 649
然而，其劣势是，相同规模的稀疏矩阵（sparse matrices）无法获得性能提升 —— 即使对于零值元素（zero-valued elements），PE 仍需执行相同数量的计算周期（cycles），导致资源浪费。在我们进一步讨论之前，需明确的是，TPU 与 GPU 同样具备极高的吞吐量。这与 GPU 架构完全相反 —— GPU 拥有较小的 L1/L2 缓存（以 H100 为例，分别为 256KB 和 50MB）、更大的 HBM（H100 为 80GB）以及数以万计的计算核心（cores）。
WAIC首日 | RWKV-7s 新型高效大模型架构正式亮相
rwkvteam的博客
07-28 284
月26日，RWKV 携全球领先的大模型架构 RWKV-7 亮相 2025 世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（以下简称 “ WAIC 2025”），并首次公开了 RWKV-7s 架构。元始智能作为企业代表向国务院总理李强、上海市委书记陈吉宁介绍 RWKV 架构、生态和产业化近况。
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