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一些 AI 实践的感想:最近在做与大模型交互的业务,模型给的结果反馈充满了不确定性。这与日常开发业务需求有很大的不同,日常开发中调整某段逻辑在没有bug的情况下通常都能得到预期的效果,而在搭建智能体或工作流时,提示词的改动不一定会得到预期的结果,而且还可能会影响原有场景的准确性,这是非常考验耐心的,而且对于智能体或工作流的调整要不要测试人员介入还是一个问题,对原有场景的回归该如何有效的去做也是一个问题,所以维护用例集非常重要
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[呲牙] 最近写了一篇关于 MCP: Easy Code Reader 的文章登上了掘金的周报,蛮不错的一次体验。这个 MCP 的灵感来自日常开发中 AI IDE 无法跨项目读取代码和在 Jar 包中无法读取代码的痛点,花了几个晚上就写好了初版,后来组内小范围分享后,根据大家的意见添加了能够根据链路进行分析的 Tool,这能够让大模型根据业务逻辑的调用链路分析逻辑,说实话第一次试用这个功能的时候真的把我震惊到了:在较为复杂的场景下也能根据冗长的调用链路画出与代码相符的流程图并告知其中的要点!这如果是让开发者一点点的在多个应用中扣代码进行梳理,准确性不一定能保证而且还要花费很多时间,AI 对开发者带来的改观未来一定会越来越大...
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[呲牙] 最近为 Nacos 贡献的一个 PR(github.com) 非常有意思:在线程池创建时默认 allowCoreThreadTimeOut 为 false,表示线程池的核心线程不会因超时被销毁,但是在 Nacos Client 中,某线程池的这个配置被默认写成了 true,便在生产出现了核心线程周期性创建和销毁的现象,导致堆内存缓慢升高的问题,之前被面试经常被问到这个问题,总算是终于遇到过一次场景...
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