最近在做 Code Review 的時候
,我發現團隊裏越來越多的年輕工程師,開始頻繁提交一些看起來極其規整、甚至連注釋都寫得完美無缺,但稍微往深了一看 ,業務邏輯根本跑不通的代碼。問他們怎麽寫的
,答案出
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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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背景大家好
,我是逐日
。周末在家裏電腦折騰 ,本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜 ,翻官方文檔的過程中,發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。試了試,連c
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背景:有監控node節點pod的CPU等資源
,實現自動擴縮容的需要下,需要安裝metrics-serverk8s版本:1.30.14kubadm安裝) 對應metrics-server版本
:0.8x本
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最近在做 Code Review 的時候,我發現團隊裏越來越多的年輕工程師,開始頻繁提交一些看起來極其規整、甚至連注釋都寫得完美無缺 ,但稍微往深了一看,業務邏輯根本跑不通的代碼
。問他們怎麽寫的,答案出
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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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