大家好,我是Naco 。 最近我用 Codex 跑长任务。反复遇到三个痛点: 一个窗口从需求聊到实现,后面已经分不清哪一版结论有效; 方案还没落地。就让 Agent 一轮轮评审,流程越来越复杂; 一上来就开多个 Agent 同时改代码,最终省下的时间全花在协调和合并上。 这些动作看起来都在提效:更长的上下文、更多的循环、更多的 Agent,却往往导致真正的失控。 一、问题背景:为什么 Agent
查看更多 2026-09-16
Migrating LLM streaming responses from Axios → Fetch + ReadableStream was a tedious journey – here’s what I learned so you don’t get stuck again. Diving into API first? The conversation endpoint is
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大家好,我是双越。wangEditor 作者,前百度 滴滴 资深前端工程师。慕课网精英讲师,PMP,前端面试派 作者。其实, 我正在开发一个 AI Agent 项目 智语 —— 一个 AI Agent 个人助手。类似于 Openclaw 小龙虾。包括 tools skills memory context permission subagent session command hook
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从“一问一答”到“随时唠嗑” 还记得我们是怎么上网的吗?说起来,你点开一个网页,浏览器向服务器发起请求。服务器吭哧吭哧处理完,把数据扔回来接下来连接就断了。下次你再要点什么又得重新来一遍。这就是HTTP的“请求-响应”模式。像极了小时候老师提问——老师点名,你回答,说完坐下下一个。 这种模式在Web 0时代够用,但到了即时聊天、在线游戏、股票行情这些场景下就捉襟见肘了。说起来,想象一下你开着QQ
查看更多 2026-09-15
上周做 Redis 故障演练,主节点 A 宕机后从节点 B 升级为新主。话说回来,A 恢复上线后我原以为它会只同步缺失的数据——毕竟 B 的缓冲区足够大。A 的偏移量也在可接受范围内。但日志显示却是全量同步,这让我很困惑。其实, 如果你也遇到过类似现象。或者单纯好奇 Redis 主从复制在故障转移后到底如何决定同步方式——这篇文章就是为你写的。我们不背八股文,而是从这次排查经历出发
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话说回来, 这两年前端圈有个挺微妙的变化。 一、从传统工程化到 AI 时代的痛点 以前我们讨论工程化:monorepo 拆分、组件治理、CI 提速、ESLint 统一、E2E 稳定、设计程序落地、建立调整。 现在提到 AI,讨论变成:哪个 Coding Agent 最强;Cursor/Claude Code/Codex CLI 哪个好用;其实,prompt 写法;AI 一次生成整页
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前言:Vibe Coding 是偷懒吗?不它是生产力的明显优势, 最近,“Vibe Coding”这个词在开发者圈子里火得一塌糊涂。很多人初听觉得这但是是“Prompt 抽卡”的另一种好听说法。但如果你真的深入其中,你会发现它正在经历一场从“玄学”到“科学”的惊人进化。 今天我们就以一款实战项目——“手搓我要计分”微信小程序 为例,深度拆解 Vibe Coding 的三个进化阶段。无论你是刚接触
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目录 为什么选 Rust 写 CLI? 我们要做什么? 环境搭建 项目初始化与结构设计 说到第一步先,解析命令行参数 说到接下来,文件遍历与内容搜索 :彩色输出与使用者体验 说到第四步。优雅的错误处理 从第五步来看,性能调整小技巧 测试这方面,不测试的代码叫“薛定谔的正确” 打包与发布 常见误区与避坑教程 为什么选 Rust 写 CLI?话说回来, 痛点一: 你有没有用过一个 CLI 工具
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从了解你的痛点来看,为什么自行开发GIS配图软件是个挑战? 许多团队在尝试自行开发GIS配图软件时常常遇到以下痛点: 缺乏成熟的工具链,导致从数据读取到渲染每一步都要自己实现。 传统栅格瓦片体积大、交互慢,使用者体验难以满足高并发需求。 跨网站兼容性差,部署到服务器或移动端时频繁出现依赖冲突。 至于性能调优困难。单线程实现很快爆炸,分布式架构又需要额外成本。 缺少断点续传、进度反馈等高级功能
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上周四下午三点。监控大盘上P99延迟从50 ms飙到5 s,持续了大约四十秒后自行恢复。看着屏幕,我先以为是上游挂了——查了一圈,上游依旧稳如老狗。老实说,随后翻到线程 dump。800多条虚拟线程全是TIMED_WAITING 底层只有16个载体线程,全部被钉死。按理说,CPU 占用表面正常,但程序已经瘫痪。那一刻,我的脑海里只有一句话:完了上周灰度的虚拟线程出事了。 再看动机。一行配置的神话
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RAG 程序进化论:纵览 RAG 的发展历程 使用者痛点汇总 为什么文档里明明有答案,程序却没有找到? 找到了相似内容,模型还是回答错了?怎么说呢, 产品型号、错误码和专有名词经常检索不到?怎么说呢, 简单问题快。复杂问题却需要多次查询, 知识库没有答案时模型仍然得很确定? Demo 上效果好,换成真实数据后问题不断? 这些痛点是推动 RAG 不断演进的根本原因,也是这篇文章结构设计的出发点。
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Django 接口开发实测:新手还需要使用 REST 框架吗? 很多刚接触 Django 的开发者会遇到一样的问题:既然原生 Django 已经能完成接口返回 JSON,为什么还要去安装和学习 Django REST framework? 答案并不是简单的“是”或“否”。下面通过实际对比,结合常见痛点,让你在选择时更有底气。 1️⃣ 使用者痛点一:手写校验繁琐且易出错
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