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跑通 LangGraph:用一个最小示例理解 State、消息流转和流程图 在开始使用 LangGraph 时常见的痛点包括: 也不知道该如何定义。按理说, 对节点到底是做什么、怎么返回状态一头雾水。 想快速看到执行结果,却不知从哪里入手。 想把流程图可视化,但不知道怎么导出。 先看效果 运行后终端会输出类似下面的内容: {'messages':,'extra_field': 0}
查看更多 2026-08-15
怎么说呢, 再看背景,CRA 时代的终结 因为 Create React App被官方正式标记为废弃。大量依赖它的项目面临着建立工具的选型与迁移。这篇文章记录了我将一个基于 CRA + CRACO + Cesium 的真实生产项目迁移到 Vite 的完整过程。包括踩过的坑、做过的调整,还有最终的性能收益。 为什么必须迁移? CRA 多年来确实是 React 项目的默认选择
查看更多 2026-08-14
老实说, 前言 前端测试一直是团队容易忽视、但又非常影响交付质量的一环。说起来,页面越复杂,人工回归的成本越高 ;老实说,需求迭代越快,测试用例往往跟不上变化 。 AI 出现以后前端测试的工作方式有了新的可能:可以让 AI 帮助阅读需求、拆分测试点、生成用例草稿、补充边界场景,甚至辅助生成 Playwright 自动化脚本。 这篇文章不讨论“AI 完全替代测试”。而是从前端工程师视角
查看更多 2026-08-14
AI Agent 可观测性实战:从 correlationId 到失败时间线 痛点一:日志碎片化。难以追踪完整任务链 ——Agent 调用链越长,日志越容易陷入反直觉的问题:每个组件都记录了内容,但没有人能还原“这一次任务”到底发生了什么。 痛点二:隐私泄露与存储膨胀 ——把所有上下文原样塞进日志。会导致敏感信息外泄、存储成本飙升,还有诊断接口失控。 工程上的选择不是继续堆日志。而是身份:用一个
查看更多 2026-08-14
LangGraph 入门实战:用 StateGraph 搭建一条可视化状态流 LangGraph 适合用来描述“多个步骤按照既定关系流转,并在步骤之间共享状态”的程序。它经常被用于 AI Agent、工作流编排和多步骤任务,但理解 LangGraph 并不需要先接入大模型。 这篇文章从一个完全确定、无需 API Key 的线性流程开始。使用 StateGraph 串联三个节点: START
查看更多 2026-08-14
LangGraph 实战:用条件分支控制循环与结束 痛点一:不清楚如何在 LangGraph 中实现“循环”逻辑。往往只能写成线性的流程,导致业务需求无法满足。不过, 痛点二:状态累积使用不当。容易出现数据错乱或遗漏,调试成本高。话说回来, 痛点三:条件分支写错后图会卡死或无限循环。却难以定位根因, 这里通过一个完整示例。手把手演示如何利用 add_conditional_edges
查看更多 2026-08-14
LangGraph 进阶实战:并行分支与 Annotated 状态聚合 在简单的线性工作流中,一个节点执行完成后通常只会进入下一个节点。但真实业务往往需要把一个任务拆成多个分支同时处理。例如并行查询多个数据源、同时调用多个工具,或让多个 Agent 分别完成不同任务。 使用者痛点: 很多开发者在设计并行工作流时会遇到以下困惑: 不清楚如何让同一个节点同时触发多个后续节点;其实,
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不是样式调不出来不是状态理不清。而是——后端说“接口明天给”,接下来你傻等了一天又一天。不过, 好不容易等到接口好了联调又是噩梦:字段对不上、跨域、数据结构变了…,前后端耦合的等待成本,是拖慢项目进度的隐形杀手 。 今天这篇实战文章,我会以一个经典的 Todo 全栈项目为例。手把手带你搭建一套前端接口工程 让你可以在后端接口就绪前,独立跑通整个应用。怎么说呢,至于读完你会发现
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Loop Engineering 实战:/goal 命令让 AI 自己写完整项目 、/goal 和 /loop 怎么用、怎么把普通提示词改造成自动循环,还有踩坑避雷经验。 AI 编程圈又出新概念了——这次叫 Loop Engineering 循环工程。 起因是 Claude Code 之父 Boris Cherny 在最新访谈里说了一段话: Boris Cherny 预测。编程史的下一次跃迁
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Spring Data JPA 从入门到实战操作参考 📚 目录 - 痛点方法 - 最常用注解速查表 - 快速生成复杂查询的方法命名规则 - 三层架构常用方法 - 项目级流程图 - 按业务需求倒推开发步骤 - 开发中必遇坑和方法 为什么选择Spring Data JPA?解决你的这些痛点, 传统JD娱乐方式痛点Spring Data JPA方法 代码冗余// ❌ 传统JD娱乐需要写这么多代码:
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