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像挑选书籍一样挑选技术:略读、精读,还是直接跳过?
面对层出不穷的新技术,盲目深挖源码往往事倍功半。本文提出一个实用框架:通过判断技术的核心是算法创新还是工程组合、复杂度源于本质还是堆砌、以及自身目标是解决问题还是掌握工具,来决定学习深度。以工作流引擎
流程引擎、工作流、规则引擎、编排系统、表达式引擎……天呐,我到底该用哪个?
流程引擎选型别被名词忽悠!先问四句:是改状态还是真干活?人为主还是机器跑?本地调用还是跨系统?自用还是做生态?对症下药,小业务100行代码足矣,别为“灵活”埋性能雷。
Claude Code Plan 模式完全指南:从入门到精通
引言:你是否遇到过这些尴尬瞬间? 想象一下这个场景:你兴冲冲地让 Claude Code 帮你重构一个复杂模块,结果它开始疯狂修改文件,十分钟后你发现: ❌ 改了不该改的文件 ❌ 遗漏了关键的依赖更新
搞了三年运维,这些脚本我天天在用
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。
用 Agent Skills 做知识库检索,能比传统 RAG 效果更优吗?
使用 Agent Skills 做知识库检索,是一种什么体验? 它能比传统的分块+向量匹配的 RAG 效果更好吗? 大家好,欢迎来到 code秘密花园,我是花园老师,这一期我们进入 Agent Ski
AI 写代码效果差?大多数人第一步就错了
昨天同事在用 Codex 写一个新模块。从上午到中午,提示词改了好几轮,代码生成了一版又一版,结果始
Kafka 消息积压了,同事跑路了
快到年底了,系统频繁出问题。我有正当理由怀疑老板不想发年终奖所以搞事。 这不,几年都遇不到的消息队列积压现象今晚又卷土重来了。 今晚注定是个不眠夜了,原神启动。。。
延迟双删如此好用,为何大厂从来不用
Cache-aside下数据变更推荐使用删除缓存的策略,为降低数据不一致通常会配合延迟双删策略。但大厂却很少使用这种方式。背后原因是什么呢?延迟双删策略有致命缺陷么?大厂采用什么策略。
Anthropic :AI Coding 是如何造成你的职业技能衰退,你是如何一步步被蒙蔽
近日,Anthropic 发布了 《How AI assistance impacts the formation of coding skills》 ,这篇论文主要核心解释了一个问题:AI 写代码能
忍不住推荐 : AI 时代 ,桌面端真的可以考虑一下Go+Wails 的组合
一. 前言 之前有过关注的小伙伴 ,一定知道我之前主要的桌面端是 : PyQT + Python 的组合。 这个组合整体来说很成熟也很强大。 基于脚手架 ❗❗❗ ,简单的小工具能轻松解决,复杂的也能做
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