登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
简单来说，是一个全功能的通用服务器，而是一个为 Jakarta EE 11 应用预先配置好的专用服务器。
Spring Security - 自定义 OAuth2 资源服务器配置摘要 本文详细介绍了如何使用Spring Security构建自定义OAuth2资源服务器。主要内容包括： 资源服务器概念：解释资源服务器在OAuth2体系中的作用，负责通过验证访问令牌保护用户资源。 Spring Security集成：支持JWT和Opaque Token两种令牌格式，提供了核心依赖配置。 JWT资源服务器实
🏗️ 提示词架构总览Claude Code 的系统提示词采用 分层设计，核心思路是：┌─────────────────────────────────────────────┐│静态内容（可全局缓存）│├─────────────────────────────────────────────┤│SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY│├─────────────────
上传到服务器目录，例如：/root/data/ollama。
摘要：EduAgentX AI 编码助手是一个基于 Spring AI 的企业级开发工具，通过整合 Redis、PGVector 和 DeepSeek 等技术，提供代码生成、审查、文档生成、单元测试和项目分析等核心功能。该系统采用 RAG 和 Agent 架构，结合知识库检索和动态工具调用，有效提升开发效率、代码质量和文档维护效果。主要亮点包括自动化开发流程、多工具集成、性能优化设计（缓存/异步/
顶级的视觉体验源于对真实物理世界的拟真。本文将围绕“轻规划”在一多架构下的多终端卡片翻转与打卡动效，深入讲解如何使用 ArkUI 原生弹性动效（Spring Curve）与插值器，实战开发出带有重力感与弹性反弹的物理级高精翻牌器组件。
本文介绍了基于Spring AI的企业级AI面试官系统EduAgentX Interview AI的设计与实现。项目采用Spring Boot 3.x、DeepSeek、Redis等技术栈，实现了简历智能解析、RAG面试题库、多轮对话交互、AI评分和报告生成等核心功能。系统通过Agent技术实现动态追问和评分，利用Redis维护面试上下文，PGVector存储向量化面试题，最终自动生成包含技能评估
【摘要】工业设备故障排查智能问答系统基于ChatGPT 5.5构建，通过解析数千页非结构化设备手册建立层级化知识库，实现自然语言交互式故障诊断。系统采用双模型协同架构：ChatGPT 5.5负责生成排查路径，Grok 4.3进行安全审核，确保操作建议严格遵循手册规范。方案支持模糊故障描述转标准故障码、分步指引生成及工程师经验沉淀，部署采用腾讯云混合架构保障数据安全。实际应用中，AI作为"数字分身"
针对企业金融团队核心诉求，TRAE支持企业版私有化部署，搭配10万级文件索引能力，海量风控代码可在内网完成检索、重构与审计，代码全程不出内网，搭配完善团队协作能力，完全满足金融行业安全合规进阶需求。作为本次企业选型最终敲定的主力工具，TRAE依托VS Code同源AI原生IDE架构，搭载IDE模式、Work模式（原 SOLO 模式）、Builder模式三合一能力，完整覆盖单行代码补全、多文件代码重
适合半导体材料商、设备配套商、工业自动化中小企业、外贸展示站。
本文深入剖析AI Agent在生产环境中的攻击面，并给出从沙箱隔离到纵深防御的完整工程方案。## 一、AI Agent 的攻击面全景### 1.1 传统Web安全的盲区传统Web应用安全的核心假设是"代码是可信的，输入是不可信的"。2026年的Agent安全事故已经证明：忽视安全的Agent化转型，带来的不是效率提升，而是灾难性的数据损失和品牌信任崩塌。只有建立起从沙箱隔离到纵深防御的完整体系，A
SpringAI alibaba 汇总笔记
Spring Security OAuth2 授权服务器配置指南 🚀 本文介绍了如何使用 Spring Security 构建自定义 OAuth2 授权服务器，涵盖了核心概念、技术栈准备、数据模型设计和实现流程。内容要点： OAuth2 基础：解释了 OAuth2 的四种授权模式和核心角色（资源拥有者、客户端、授权服务器、资源服务器） 自定义授权服务器的必要性：适用于需要完全控制认证流程、私有化
把 Skill 接进 Java 项目，最容易写成：> 在 system prompt 里多塞几条规则。
资源消耗过高，需要更多的服务器，成本失控。所有需要持久化的状态，如认证信息、策略规则、审计日志，都存储在外部的共享存储中。未设置合理的超时时间，会导致请求长时间挂起，消耗资源。审计日志的批量缓冲也会占用内存，在写入存储之前，日志需要暂存在内存中。：在靠近用户的地方部署小规模网关，处理延迟敏感的请求。边缘网关只缓存最常用的策略规则，复杂请求回源到中心网关。：当网关实例冷启动时，缓存是空的，初始请求会
本文介绍了一个基于AgentScope Java的人机协作（HITL）聊天系统开发教程。该项目支持AI自主调用工具、动态配置MCP服务器、中断危险操作等功能，适用于敏感操作审批、交互式调试等场景。系统采用Spring Boot+WebFlux框架，集成Qwen大模型和SSE实时通信，具备动态工具配置、会话中断、危险操作确认等核心特性。教程提供了完整的代码仓库（Gitee）和Maven项目配置示例，
文章摘要：ChatGPT 5.5通过三大技术突破显著优化中文处理能力：1）Token化重构——合并高频词汇为独立单元，使中文API调用成本降低约30%；2）语料升级——引入更多网络用语和自然对话，增强文化语境理解；3）交互优化——精准识别中文社交潜台词（如委婉拒绝）。这些改进使输出摆脱"翻译腔"，实现"中文思维"式表达，开发者可通过更简洁的Prompt获得成本优化，普通用户则获得更自然的母语级交互
TC(Transaction Coordinator)事务协调者：Seata服务器，用于全局控制，比如在XA模式下就是一个协调者角色，而一个分布式事务的启动就是由TM向TC发起请求，TC再来与其他RM进行协调操作。
🌿 Spring Security - 授权码模式的实战配置与实现 摘要 本文详细介绍了如何使用Spring Security实现OAuth2授权码模式，这是OAuth2中最安全且常用的授权方式。文章从OAuth2基本概念讲起，重点分析了授权码模式的工作流程和优势，包括其安全性特点（令牌在后端传输、支持刷新令牌等）。通过清晰的架构图示和代码示例，展示了如何搭建包含授权服务器和资源服务器的完整认证
Agent框架中的Hooks和Interceptors如同"监工"与"安检员"，通过在模型调用和工具执行前后介入，提供四大核心能力：监控行为日志、修改输入输出、控制执行流程（如重试/终止）及强制执行安全策略（如敏感信息脱敏）。Spring AI Alibaba内置了消息压缩、人工审批拦截、模型调用限频、隐私信息过滤等开箱即用的拦截器，并通过MessagesModelHook（轻量级消息处理）和Mo
多 Agent 协作中，结构比数量重要，树状优于链式，Mesh 优于 Random，Random 优于 ChainAI 能学会欺骗和隐藏，但需要 RL 训练；而且这个过程还能顺带提升推理能力AI 社交网络表面热闹，实质上深度互动极少，大量行为来自人为操控把握「协作拓扑设计」「社会互动训练」「自主性测量」三个方向别被「AI 宗教」这样的爆点带偏——真正的价值在结构化的协作系统中如果说程序员已经是高薪
本系统采用PHP语言作为服务器端开发语言，利用ThinkPHP框架进行系统开发，前端页面通过HTML、CSS和JavaScript实现，保证了良好的用户体验和页面响应速度。数据存储和管理使用MySQL数据库，通过合理的数据库设计保证了数据的一致性与完整性。系统的设计重点放在用户体验与管理员管理便捷性上，考虑到实际运营需求，实现了商品分类管理、订单配送、售后服务等功能，确保了书店网站的多元化运营。测
本文介绍了基于SpringAI的记忆模块实现方案，核心内容包括：1. 模块采用分层设计，分为接口层（memory-api）和多种存储实现（pgvector/redis/mcp）；2. 设计了结构化记忆表（rule/fact/status）、向量记忆表和待审核队列三张核心表；3. 实现结构化记忆的增删改查功能，支持批量替换；4. 通过LLM自动从对话中提取记忆信息，并设置置信度阈值进行分流处理；5.
├── Nacos ← 服务注册 + 配置中心├── LoadBalancer ← 客户端负载均衡（替代 Ribbon）├── OpenFeign ← 声明式调用├── Gateway ← 网关└── Resilience4j ← 熔断 / 限流框架类比一句话Spring操作系统容器 + AOP装好了驱动的桌面发行版约定大于配置Nacos找服务 + 拿配置RibbonDNS 客户端解析器多实例选一
DeepSeek 和腾讯云降价后，普通人更适合把它接进工具里用，而不是只聊天。Reasonix 更适合第一次体验 DeepSeek 编程 Agent。CodeWhale 更适合喜欢终端、想快速在项目里操作的人。如果你不知道先选哪个，就从 Reasonix 开始。先让它读项目，不要让它乱改。请先阅读当前项目。不要修改任何文件。用普通人能看懂的话告诉我：1. 这个项目是做什么的2. 我应该从哪个文件开
def worker(i): global success, fail try: start = time.time() resp = client.chat.completions.create( model=“gpt-5.5-mini”, messages=[{“role”: “user”, “content”: f"这是第{i}个并发请求，请返回一句话。你真正每天打交道的，往往不是底层模型厂
对于绝大多数开发者来说，AI编程工具的核心价值不在于代码生成速度，而在于规避线上隐性故障、降低迭代成本、提升项目稳定性。很多免费工具看似够用，但缺少风险预判能力，极易埋下线上隐患。TRAE凭借本土化深度优化、免费高阶能力、缓存等场景专项优化、企业级安全能力，成为免费与付费档位中综合体验最优的选择，完美适配个人与中小团队的后端开发需求。真正的更新，往往先发生在一个个小场景里——而有一场赛事正在让这些
通过这些示例，能知道怎么用spring-ai这个框架。先记录一下spring ai中，advisor API的作用：简单来说，advisor就相当于spring框架中的aop，可以在一次调用LLM之前和之后，支持补充其他逻辑，比如日志、查看执行相关的数据或指标等。
additional-spring-configuration-metadata.json实现springboot自定义提示
本文概述文章目标、核心观点和实践价值。> **摘要**：很多开发者拿到 Codex 账号后，第一反应是让它“造个完整模块”，等面试被问到“具体怎么接入项目的”，却只能干巴巴地背诵提示词模板。实际上，技术面和技术评审考察的从来不是你对工具的熟悉程度，而是你如何利用 AI 解决真实工程问题，并清晰呈现你的决策边界。本文不聊概念炒作，只复盘我最近在内部 CMS 重构中跑通的 Codex 使用节奏。我会结
9、打开本地浏览器：输入githup后搜索ollama然后下载。10、上传到ollama目录。4、安装编译工具和依赖库。
Spring AI的聊天模型API为开发者提供了一条便捷通道，能够将强大的AI驱动的聊天完成功能无缝集成到各类应用中。借助预先训练的语言模型，如广为人知的GPT，它能够依据用户输入生成自然流畅、类人化的回复。这一API不仅工作机制高效，而且设计理念极为先进，旨在实现简单易用与高度可移植性，让开发者能以极少的代码改动在不同AI模型间自由切换，充分契合Spring框架一贯秉持的模块化与可互换性原则。
为什么说Java长青，主要是因为其生态圈完善，Spring又做了一款脚手架，把对接各个LLM厂商的sdk做了一遍，形成一系列的spring-ai-starter-** 的依赖。目前为止版本去到1.0.0.M6，golang跟不上了吧，!我打算这个系列介绍这个spring-ai-starter和各个LLM的关系，介绍实际操作，演示一下官网的一些关键点和没讲到的细节，还有后续会讲如何使用spring-
AI 的出现极大的提升了生产力，对我们程序员来说，积极的拥抱新技术是非常有必要的。今天我们基于 LangChain 框架，创建一个我们自己的 Agent, 并集成我们自己的 MCP 工具。
本地部署RAG系统实践指南 本文详细介绍了如何基于Spring AI、Ollama和ChromaDB构建本地RAG（检索增强生成）系统。系统通过文档解析、语义检索和增强生成三个步骤，实现离线环境下的精准问答。关键步骤包括：安装ChromaDB向量数据库、配置Embedding模型（如Granite Embedding）、使用Java操作ChromaDB进行文档存储与检索。该系统能有效减少大模型幻觉
Ollama 是一个用于本地化部署和管理大型语言模型 (LLM) 的工具。它支持多种开源模型 (如LLaMA、Alpaca 等)，并提供了简单的 API 接口，方便开发者调用。
spring
——spring
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
openEuler 社区
AI编程社区
AI Agent技术社区
人工智能6S服务平台
AtomGit AI 社区
EazyDevelop社区
龙虾开发者社区
MCP技术社区
AI硬件创业社区
AtomGit开源社区
CSDN-OPC开发者社区
