AI电话客服机器人实现服务预约 mcp server对接案例讲解
基于大模型的开源智能电话客服功能上新。 gitee.com/easycallcenter365 今天来演示下，使用easycallcenter365对接在线预约系统，实现通过拨打电话预约服务和取消预约服务。 我们要对接的系统这是一个服务预约平台(calcom)，它对外提供了API接口。 由于官方没有 ...
Langchain简单快速上手（一）——如何安装与调用deepseek写出第一份实例
@目录一、Langchain的简单介绍二、Langchain安装三、Langchain简单上手(1) 申请API与环境变量配置(2) 编写代码结语 一、Langchain的简单介绍 Langchain是一种的大语言模型(LLM)应⽤开发的核⼼框架 。其目的是提供构建复杂 LLM 应⽤所需的全套⼯具。 ...
前端手机号脱敏的 4 个层级，你在第几层？
写在开头 点赞 + 收藏 学会 前言：一个 Code Review 的 comment 上周提交了一个需求：用户手机号在列表页需要脱敏展示。我随手写了这么一段： function maskPhone(phone) { return phone.replace(/(\d{3}) ...
AI Agent如何完成你的任务？一文理解7个关键概念
AI Agent如何完成你的任务？一文理解7个关键概念 当大模型能够回答问题之后，企业关心的问题开始发生变化：AI能不能进一步参与实际工作？ 例如，一名员工提交一张IT服务工单：“系统无法登录，请帮我处理。” 如果只是聊天机器人，它可以给出排查建议；但如果让AI真正参与处理，就需要进一步获取工单信息 ...
SSH反向隧道（Remote Port Forwarding）超详细实战笔记
SSH反向隧道（Remote Port Forwarding）超详细实战笔记 合规声明：本文所讲解的技术仅用于个人开发调试、接口联调等合法学习场景，所有内网穿透操作均基于个人合法持有的云服务器完成，严禁用于网络突破、违规访问以及线上生产环境，使用时请严格遵守网络安全规范。 一、前言 在日常开发工作中 ...
金融级 ETL 系统国产化迁移实战：从 Informatica 到 Apache SeaTunnel
作为某金融科技公司的数据架构负责人，去年我主导完成了公司核心ETL系统从Informatica PowerCenter到国产ETL平台的迁移。这个涉及200+作业流、日均处理TB级数据的核心系统迁移，前后历时5个月，最终实现零数据事故的平滑过渡。今天分享实战中的关键决策、技术细节和踩坑经验。 ...
Coding Agent 如何跑稳长任务？从上下文管理到运行时状态
本文提出Ledger运行时层，解决长程Coding Agent因依赖冗长交互历史导致的状态失准问题：通过观察记录、修改状态与命令记录构建显式执行账本，并以Inform（前置状态提示）和Govern（后置动作治理）双通道，显著提升任务成功率（+5.2%）、降低Token消耗近半，实现“提准”与“降本”... ...
研发做了那么多功能，为什么客户还是不买账？
为什么竞品平平无奇，却总是卖得风生水起？ 为什么产品越迭代越复杂，维护成本节节攀升，业务利润却少得可怜…… 先别急着问十万个为什么。老话讲种瓜得瓜，种豆得豆。团队付出了大量努力，却拿不到对应的业务结果，问题很可能出在业务的商业价值上。 在实际工作中，很多团队的研发过程缺少明确的商业价值指向，做着做着 ...
第39章：MongoDB 极端性能调优与容量规划
1. 项目背景 业务场景：本地生活电商准备迎接年度最大促销——"618 年中大促"。运维团队接到死命令：系统必须扛住 10 万 QPS 的读写混合负载，P99 延迟 < 100ms。目前的架构——3 分片 × 3 节点复制集，8 核 32GB × 9 台服务器。压测结果显示——当前配置在 3 万 Q ...
【Vertex着色器】Unity实现-体积雪效果
Vertex 着色器体积雪效果本质是在三维空间中构建粒子化的积雪系统，并结合高度场、密度场等数学模型，模拟出"堆积"的视觉特征。 ...
React-WebOS网页版os系统|react19+zustand5+arco仿mac/win桌面os模板
原创React19+Zustand5+ArcoDesign仿macOS桌面网页版os后台系统ReactOS。 react-macos：基于最新技术栈react19.x+vite8+zustand+arco.design+echarts+sortablejs零到一构建web版桌面os后台管理系统解决方 ...
字节"豆包工作"正式亮相：办公 AI 从"写东西"到"干完活"的范式跃迁
本文深度解读字节跳动最新发布的企业级 Agent 产品"豆包工作"。文章从一句话理解切入，拆解其内容生成、AI 协作编辑、操作电脑与浏览器、多 Agent 协作、技能生态五大核心能力，重点分析其与飞书深度打通形成的竞争壁垒，并梳理安全合规体系、行业背景与竞品对比。 ...
xty123.com 即将启航：一次域名升级，一场面向未来的品牌准备
亲爱的用户、合作伙伴以及一直以来支持我们的朋友们： 今天，我们想向大家分享一个关于公司未来发展的重要规划。经过公司团队长期的研究、准备与技术规划，我们正在推进品牌域名从 xty123.cn 升级至 xty123.com 的工作。 目前，域名升级工作正在有序进行中，预计将在接下来一个月内完成全部切换。 ...
2026电商设计内卷真相：累死你的从来不是作图，是无尽内耗
做电商美工、运营的朋友，应该都有这种感受吧？每天不停作图、改图、上新，忙到飞起，店铺数据却一直起不来。 我之前复盘数据，看着惨淡的点击率真的很心累。明明熬了很多夜认真做图，最后完全没流量，越做越内耗。其实真不是我们审美不行，是现在电商视觉的内卷，真的太严重了。 给大家看一组2026行业真实数据：全网 ...
读数据可视化15大规模多变量空间数据(上)
1. 科学数据 1.1. 多维度 1.1.1. Multi-Dimensional，包括时变数据 1.1.2. 用于表达物理空间中独立变量的维数，以及是否包含时间维度，*侧重于表达空间和时间概念 1.2. 多变量 1.2.1. Multi-Variate 1.2.2. 用于表达变量和属性的数目，表示 ...
搜索数据要不要全量重采？增量采集与数据版本化的工程实践
采集搜索数据，一个朴素但容易被忽略的问题：数据是「按天全量重采」还是「只采变化的部分」？ 全量简单，但同一个关键词天天采，大部分结果没变——白花的 credits 和存储越来越多。这篇记录我怎么从全量切到增量采集，以及「版本化」是怎么解决「变化检测」问题的。 先算一笔账：全量为什么贵 假设 100 ...
存储工具（三）非关系数据库解决了什么问题，又产生了什么问题？
系列文章 存储工具（一）序 存储工具（二）数据库的表与字段 存储工具（三）非关系数据库解决了什么问题，又产生了什么问题？ 存储工具（四）数据仓湖 背景介绍 曾经我们可以一条SQL走遍天下，而随着业务开发，不同层面和不同方向都出现了不同情况的困难，比如 上一节的存储工具（二）数据库的表与字段尾声，我们 ...
统一返回对象设计：AjaxResult 与 R 的取舍
本文基于若依3.9.2、SpringBoot3版本。 统一返回对象设计：AjaxResult 与 R 的取舍 前后端分离的项目里，所有接口的响应必须有一套统一结构，前端才能用一套固定逻辑判断成败、取数据。若依在 com.ruoyi.common.core.domain 包下提供了两个统一返回对象，代 ...
Agent Lightning：微软开源Agent训练Agent框架，6000条样本涨14.6个百分点
微软开源Agent Lightning框架，用真实Harness做强化学习训练，6000条样本把Qwen3.5-9B的SWE-bench从41.8%拉到56.4%，追平GPT-5.5。 ...
SpringAI接入chroma向量数据库
背景 9年老Java学大模型应用开发 实操 pom 这里有个问题，原来用的SpringBoot版本是3.5.16，SpringAI版本是1.1.2。结果配置的 initialize-schema: true 无效，项目启动总是报错：collection不存在。用AI找问题说是当前SpringAI版本 ...
