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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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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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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AI 範式越遷:使用 XXL-BOOT SKILL 實現一句話直生業務從「一行 SQL 生成代碼」到「一句需求直生業務」——業務開發正式進入 AI 範式新時代
。隨著大模型編程助手的成熟,業務交付範式正
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推文在下麵實驗中 ,我們需要將 風雅一號板-七彩觸控擴展板插入到 風雅一號板-通用兼容擴展板上 :在以下例程中,我們通過 Signal 類控製兩個不同電路連接的 LED 燈 ,其中 GP17連接的 LED
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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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一台人形機器人裏跑著五層軟件,頻率從 10Hz 到 20kHz,差三個數量級
。這個頻率斷層把每層軟件的地盤劃死了,也把集成商的邊界劃死了:五層裏集成商能碰的隻有中間件那一層
,你的代碼活在它之上
,值錢的
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訂單含金量在下降 ,訂單研發的含金量在上升。01產品體係中,訂單管理作為交易鏈路上最核心的模塊,其流程的難度和複雜度都比較高
,尤其是在經典的電商業務中 ,訂單幾乎和係統中所有核心的模塊都有交互 ,在訂單設計
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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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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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