摘要：随着人工智能技术快速发展，Java工程师面临严峻挑战。传统技能难以满足智能化业务需求，技术生态多元化加剧竞争压力，敏捷开发模式使传统方式难以为继。为应对变革，Java工程师需掌握Python数据

花半个月死磕提示词后，我发现：真正值钱的不是模板，是这套可复用的结构化思维。 提示词就是给 AI 的 “指令”。就像我们向同事布置工作，指令越清晰具体，对方执行起来就越高效，结果也越贴合预期。

不知不觉，2025年已经过去一半了。作为一名从2017年入行的Java开发者，我常常会被周围的朋友问：“你觉得现在学Java还有前景吗？”、“Java是不是已经过时了？”、“今年找工作是不是特别难？”

你是否曾经历过这样的情况：花费大量时间和精力学习，但很快就全部忘记了。看了一个名为《如何用 AI 比任何人快 10 倍的学习任何东西》的视频后，我意识到，这种学习方式可能只是精神上的自我安慰，提供的仅

基于最新的Spring AI框架能力，构建一个结合AI智能检测的Redis哨兵切换监控系统的简单实现。

同事不会告诉你，升职快的都是「偷懒高手」； 老板也不会告诉你，好看的图表≈专业能力； 明明业绩很突出，项目汇报却拉低整体逼格； 花 3 天时间做出的 PPT，老板只看了一眼就跳过了...... 别在傻

最近在探索MCP相关的服务生态，然后就发现了腾讯所发布的这个Edgeone Pages。让我感觉自己开了挂。使用的过程中又对MCP的数据流研究了下。 1. 从Edgeone Pages的案例开始 1.

最近 MCP 协议很火，自己也发掘了一些玩法，但是目前来看 MCP 的配置还是过于繁琐了，对普通人门槛有点高。 这几天终于摸索出来了一些方法让大家可以相对容易理解的方式配置 MCP 服务。 后面我也会

引言 随着人工智能的飞速发展，大语言模型(LLM)正在革命性地重塑用户与软件的交互范式。想象一下这样的场景：用户无需钻研复杂的API文档或者在繁琐的表单间来回切换，只需通过自然语言直接与系统对话——"