一切的起點是一頓臭罵上個月
,我被領導叫進辦公室罵了整整二十分鍾。起因是這樣的——我們部門負責維護一套內部知識庫係統 ,裏麵沉澱了公司近五年的技術文檔
、故障處理手冊、還有各種規範流程
。問題是,這玩意兒除了
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近期工作安排包括自動化測試、自動化運維、自動化運營和安全等一些工作。自己做產品、自己做設計
、自己做開發 、自己驗收上線還是挺爽滴 。這其中工作簡單的就是自動化運維。但我今天真正要講的不是做了什麽
,或者用了
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在把大模型接入日常工作流之後,筆者很快遇到了一個新問題 :模型到底被用了多少次?每天的高峰時段是什麽時候?周末是不是真的沒人調用
?如果對這些數據一無所知,就談不上優化成本、排查異常
,更談不上為後續擴容做
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讓 Codex 少走彎路
:一份全局 AGENTS.md 的取舍Codex GPT-5.6 、Claude Fable 這一代模型變強後,我反而開始刪 Prompt
。以前總怕 AI 理解錯。恨不得把“先看
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為什麽說 IO 操作異步才有意義 ,CPU 密集操作異步沒有太大意義背景與問題在後端開發中,我們經常討論異步編程模型 ,尤其是在 Node.js 、Netty 等技術棧中。一個普遍的共識是:異步對於 IO
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當業務係統沒有API、命令行接口或可直接集成的數據通道時,桌麵自動化往往是打通業務流程的最後一公裏。pywinauto庫通過Win32 API與Microsoft UI AutomationUIA)訪
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近期工作安排包括自動化測試、自動化運維 、自動化運營和安全等一些工作。自己做產品
、自己做設計、自己做開發 、自己驗收上線還是挺爽滴。這其中工作簡單的就是自動化運維
。但我今天真正要講的不是做了什麽,或者用了
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北航的工作 Mem2Evolve發表於 ACL 2026 ,提出了一種全新的智能體自我進化範式 ,把"能力擴展"與"經驗蒸餾"兩個過程耦合起來 ,實現更穩定 、更高效的智能體持續進化背景LLM 智能體在各類應
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