Agent Skills工作流：从入门到实战 前言 在人工智能快速发展的今天，Agent智能体技术正在改变我们构建应用的方式。Agent Skills工作流作为连接智能体与具体能力的桥梁，为开发者提供

本文将为您提供一个详细的实践教程，指导您如何利用C#，高效、准确地将ODT、ODS和ODP文件转换为对应的DOCX、XLSX和PPTX格式。

分享一个使用 React 和 Mock API 实现流式 AI 聊天的项目实践，聚焦用户体验优化和后端流式处理。

Facebook的租约机制才是大厂真正在用的方案，参考Go版本的rockscache用Java重写了一遍。核心原理是通过租约来保证，只有持有有效租约的线程才能写缓存，从根本上解决了缓存一致性问题。

围绕AI全栈下NestJS+TypeORM中数据实体与DTO的字段冲突问题，通过关注点分离与序列化机制，实现Service层全量数据处理,Controller 层按需安全响应的优雅实战工程化方案。

用了半年 Hono 和 Elysia，我总结了这些坑 前言 先说结论：Hono 和 Elysia 都是优秀的框架，性能好、类型支持强。但「优秀」不代表「完美」，在实际项目中，有些设计会让你踩坑。 这篇

回顾过去，部署一个 Java 服务意味着手动配置环境、上传 `.jar` 包、启动服务。每个环境可能稍有不同，导致“在我这能跑啊”的经典问题层出不穷。

本文介绍了N皇后问题的两种解法：1) 经典回溯法，用数组记录路径，时间复杂度O(N!)；2) 位运算法，用整数的二进制位表示棋盘状态，通过位操作快速筛选可选位置，效率更高，时间复杂度同样为O(N!)。

上周接了个数据迁移的活，要把10万条数据从老系统导入新系统。 写了个简单的批量插入，跑起来一看——5分钟。 领导说太慢了，能不能快点？ 折腾了一下午，最后优化到3秒，记录一下过程。 最初的代码（5分钟

出来年终总结了！今天不聊技术干货，只唠唠 25 年的「副业血泪史」和「AI 对我的暴击改变」 25年 我的额外收入

C 端场景下分布式 KV 存储（如 Redis、Tair）随着业务逻辑的日益复杂、对象体积不断膨胀，大 Value 问题成为系统顽疾之一，危害系统稳定性与接口性能。

干运维三年，攒了一堆脚本。 有些是网上抄的，有些是自己写的，反正能用就行。 今天整理一下，分享出来。

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ApacheSpark是一个开源的大数据处理框架，它提供了丰富的功能和API，用于分布式数据处理、数据分析和机器学习等任务。在SpringBoot中整合ApacheSpark可以实现更加灵活和高效的数

前言 学长以前的系列文章中， 以前用 Python 写的 30+ 个小工具， 但是日常使用中十分不方便， 翻代码、配环境、手动跑，十分费劲， 很多时候都只能当“代码收藏家”—— 学长每次想把Pytho

解耦神器Event和EventListener ,涉及event和eventListener的用法，以及扩展@TransactionalEventListener的用法。

OCR文字识别已经基本覆盖我们的日常的聊天工具，如微信、QQ等都有截图识别文字甚至直接从图片可以复制文字。开发项目中使用OCR图片识别、文案提取等经常用到。

本文介绍 FluentValidation 如何以解耦、灵活的方式替代 .NET 原生验证，更适合复杂业务场景。

🍃Spring Boot 多模块项目中 Parent / BOM / Starter 的正确分工 🎯 结论先行（只记这三条） ✅ Parent：继承规则（构建规范、插件、依赖管理） ✅ BOM（dep