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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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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導讀2026 年 8 月 27 日
,Anthropic 開放 MHSModel Hardware Standard,模型硬件標準)研究預覽版
。消息很快被壓縮成一句話
:「Claude 長出雙手,AI 走
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1. 概述過去五年,開發者與 AI 的關係被「Tab 鍵」定義:模型猜下一行,人決定接不接受。GitHub Copilot 把這件事做到了極致,也把很多人鎖在一個錯誤心智模型裏——以為 AI 寫代碼的
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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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"測試隻能證明 bug 的存在,卻永遠無法證明 bug 的缺席。"—— Edsger Dijkstra寫在前麵最近讀到一篇基於 OCaml 之父 Xavier Leroy 深度訪談的文章 ,標題叫《編程
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如果你所在的團隊是 .NET 技術棧
,又想把大模型推理收進自己的進程裏 ,這篇文章值得你花五分鍾。8 月 26 日,智譜 GLM-5.3-FlashMIT 許可,首日開源)和阿裏 Qwen3.8-Fla
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1. 概述過去五年
,開發者與 AI 的關係被「Tab 鍵」定義:模型猜下一行,人決定接不接受 。GitHub Copilot 把這件事做到了極致,也把很多人鎖在一個錯誤心智模型裏——以為 AI 寫代碼的
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入職多年,麵對生產環境,盡管都是小心翼翼,慎之又慎
,還是難免捅出簍子。輕則滿頭大汗,麵紅耳赤。重則係統停擺 ,損失資金。每一個生產事故的背後
,都是寶貴的經驗和教訓 ,都是項目成員的血淚史。為了更好地防範和
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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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