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本文聚焦 Microservice Control Proxy（MCP）在 AI 应用中的实践。通过理论解析、架构设计、实战案例与学习路线，循序渐进剖析其在 AI 或微服务架构中的关键角色与实现方法，助力开发者快速入门并深入掌握。
OpenClaw是一个强大的AI代理框架，能够连接多种通信渠道（WhatsApp、Telegram、Discord等），提供智能对话和自动化功能。多渠道支持：支持WhatsApp、Telegram、Discord等多种消息平台智能对话：基于先进AI模型，能够进行自然流畅的对话扩展性强：可通过插件系统轻松扩展功能自动化能力：能够执行各种任务，如文件操作、网页浏览、系统命令执行等。
摘要：Apache SkyWalking是一款开源的分布式系统性能监控工具，支持微服务架构的链路追踪和性能分析。它采用探针(Agent)采集数据，通过OAP平台分析处理，支持多种存储方式(ES/MySQL等)，提供可视化UI展示调用链和性能指标。SkyWalking具有低侵入性、多语言支持、告警功能等特点，相比Zipkin等工具性能影响更小。本文详细介绍了SkyWalking的架构设计、安装部署、
在单体时代，一个 src/main/java 往往就能跑完整业务；到了微服务，每个服务由 1-3 个小组、5-10 名工程师共同维护，生命周期长达数年。此时「工程结构」不再只是目录，而是一份。每个叶子包都提供一个示例类名，可根据需要直接拷贝到 IDE 体验，为了缩短内容，把单测目录省略了，需要的话可自行添加。下面给出一个典型 order-service 应用的完整目录树。
2026年中国强制推行AI工作疲劳警报系统，为软件测试行业带来新机遇。公众号爆款内容聚焦三大方向：测试工具评测、精准测试案例和行业趋势分析，需满足专业性、实用性和时效性要求。AI技术可助力快速生成结构化内容框架，结合政策热点与实操案例。成功案例显示，融合专业术语、实测数据和情感共鸣的内容更易获得高传播度。未来，AI协作将成为测试从业者内容创作的核心竞争力。
Web3.0测试环节频遭攻击，核心原因在于其去中心化架构的固有风险和测试流程的不足。Web3.0测试被攻击的根源在于社会工程与智能合约漏洞的复合威胁，而新防御矩阵通过技术加固、流程规范和教育协同构建全面防护。CertiK报告指出，2025年钓鱼攻击已转向私钥和授权滥用，凸显测试需兼顾技术与用户行为。针对上述威胁，软件测试从业者可构建“技术-流程-教育”三维防御矩阵，提升Web3.0系统韧性。该矩阵
结果，你虽然有 10 个服务，但每次上线都得 10 个团队坐在一起，喊“1、2、3”一起按发布按钮。微服务不是为了“性能”而生的（实际上它通常会降低性能），它是为了**“规模”**而生的。你的首页有一个不重要的功能：“显示今日星座运势”。当星座服务挂了时，直接快速失败（Fast Fail），不要卡死线程，保住核心业务。这叫**“分布式单体”**。你失去了单体的简单，却承受了微服务的痛苦。最后你发现
商汤CEO徐立指出，AI发展正面临新拐点，互联网数据红利耗尽，模型幻觉率超10%。未来两年是AI竞争关键期，需通过算法与芯片深度优化降低推理成本。商汤提出原生多模态架构，开发具身世界模型推动AI与现实交互。推理成本下降将引爆AI商业化，实现应用闭环。
2026年大模型春节档竞争白热化，字节、阿里、百度等巨头纷纷推出新模型。行业关注点转向编程能力，被视为推理能力的关键指标。DeepSeek V4预计在代码生成和长上下文处理能力上超越现有模型，春节档竞争已从单一模型能力比拼转向多模态能力、推理性能与应用生态的综合较量。
摘要： AI测试用例的高效生成虽提升了软件测试效率，但易引发过度测试问题，即冗余用例导致资源浪费和效率下降。AI因缺乏业务理解，易生成重复或无效用例，加剧测试范围失控。根本原因包括需求模糊、输入数据质量差及模型选择不当。解决策略需结合人机协同：明确测试范围、优化AI提示词、分级评估用例可信度，并通过人工校验确保用例价值。案例显示，结构化输入与多轮迭代可将用例精简40%，提升测试效率。未来需持续优化
本文整理了Java面试中常见的基础问题及答案，涵盖以下核心知识点：1) main方法的修饰符要求及运行机制；2) Java传值与传引用的区别；3) equals与hashCode的关联；4) 平台独立性实现原理；5) ==与equals的区别；6) final/finally/finalize的差异；7) 静态变量与实例变量的特性；8) 封装、继承、多态三大特性；9) 类型转换与数值提升规则；10
摘要： AI技术正在革新软件测试中预期结果的生成方式。传统人工定义方法效率低且易错，而AI通过机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和生成式模型（如GPT）可自动分析需求文档和历史数据，高精度推断预期结果，显著提升测试效率（减少50%-70%人工时间）和覆盖率（提高40%）。尽管面临数据质量、模型可解释性等挑战，结合领域知识微调和可解释AI工具（如LIME）可优化效果。实际案例显示，AI方案能将
随着信创产业的持续成熟，国产化生态逐步完善，信创架构的落地将从“适配比拼”进入“效能竞争”的新时代。未来，信创落地将呈现三大发展趋势，进一步推动全链路效能提升：一是生态协同标准化，跨厂商、跨层级的适配标准逐步统一，组件适配成本降低，全栈协同效能提升；二是架构智能化融合，云原生、AI、大数据等技术与信创架构深度融合，实现智能调度、智能运维、智能安全，进一步释放效能价值；三是落地普惠化加速，轻量化信创
AI测试员非取代人类，而是扩展能力边界。在模拟世界中，人类工程师的“战略设计力”与AI的“战术执行力”将形成新型共生关系——唯有掌握智能协作范式者，方能主导下一代软件安全防线。
摘要： Skills作为AI智能体的"技能包"正引发热潮，其核心价值在于将复杂流程固化为可复用的自动化模块。通过两个案例（AI选题系统、整合包生成器）展示了Skills如何将数小时工作压缩为一键指令。与Prompt（临时指令）、MCP（权限管理）不同，Skills如同SOP手册，支持渐进式调用和持续迭代。配置Skills只需规范命名的文件夹和SKILL.md文件（含YAML元数
摘要：无服务器架构的冷启动问题（首次触发延迟200ms-2s）已成为性能瓶颈，尤其在突发流量场景。AI技术通过动态预暖、异常检测等方案优化冷启动测试：1）构建多维度测试场景（闲置期/突发并发）；2）建立AI跟踪指标体系（启动时间/错误率）；3）验证资源调优与架构解耦策略。实战案例显示AI可使冷启动率下降70%，延迟优化40%。未来趋势指向边缘计算和标准化测试框架，测试工程师需掌握云原生工具链，推动
模式核心凭证获取难度稳定性适用场景静态配置低 (手动复制)高私人 Bot，测试环境OAuth 2.0高 (需开发回调)中 (需刷新)面向公众的 SaaS Agent服务账号中极高云资源管理 (AWS/GCP)浏览器模拟高 (逆向)低 (易失效)无 API 的平台。
Kimi K2.5是月之暗面发布的最新多模态大模型，具有原生多模态架构，支持视觉与文本输入。在多项评测中获得全球开源模型最佳成绩，AI编程能力实现质的飞跃，特别是前端开发领域。引入"Agent集群"机制，实现从单兵作战到军团协同，效率提升十倍以上。模型全面开源，推动AI技术民主化，标志着国产大模型崛起，中国AI走在世界前列。
摘要： 本文系统解析了基于Java生态（Java 21/22 LTS、Spring Boot 3.x、Spring Cloud 2023.x）的分布式微服务架构设计与实战。内容涵盖分布式理论（CAP定理）、微服务拆分原则（DDD）、技术栈选型（Nacos/Seata/K8s等），并通过电商案例演示从开发到部署的全流程。重点解决数据一致性、性能优化等挑战，结合2026年技术趋势（虚拟线程、云原生、A
摘要：随着微服务架构普及，传统测试方法难以应对分布式系统复杂性。AI驱动的混沌工程通过智能故障生成、动态编排和闭环验证，显著提升系统韧性测试效率。文章详细阐述了AI混沌测试的技术架构，包括智能故障引擎、四层平台设计和五步工作流，并以电商案例展示其提升系统吞吐量3倍的效果。研究指出，到2027年40%企业将采用AI混沌测试，测试人员需掌握架构洞察、算法调参等新技能，构建分布式系统的"免疫系
作为星汉未来云原生基础引擎系列的数据物流引擎 DTExpress 内测申请仍在持续开放中，并新增阿里云和华为云跨云异地传输功能以及算力市场功能。
传统测试方法难以应对设备多样性、硬件依赖性和漏洞隐蔽性，而Firmadyne作为开源自动化工具，通过固件仿真与动态分析，为测试人员提供了高效解决方案。随着IoT安全威胁升级，Firmadyne的演进方向包括：多架构支持（如RISC-V）、AI驱动的漏洞预测模型。：集成Metasploit框架，支持60+已知漏洞检测（如SNMP协议暴露、后门程序），并可通过脚本扩展自定义规则。访问模拟的Web接口（
摘要：Appium框架为移动应用输入安全测试提供了高效解决方案，支持跨平台自动化验证SQL注入、XSS等安全漏洞。通过WebDriver协议实现真实操作模拟，结合PageObject模式封装测试逻辑，可执行边界值测试、协议漏洞检测等场景。实践表明，该方法能提升65%测试效率，未来将通过AI技术进一步增强测试智能化。文章详细阐述了环境配置、元素定位、用例设计等关键技术，为构建自动化安全测试体系提供实
大模型备案是大型AI模型在公开发布和商业化前，需通过国家互联网信息办公室（网信办）等监管机构的审批程序。该制度旨在规范生成式人工智能服务，确保技术发展与应用的安全、可靠，为公众提供优质智能服务，并为AI产业的可持续发展提供基础。
清华大学 THUNLP 实验室、东北大学 NEUIR 实验室联合 OpenBMB 与 AI9Stars 正式推出 UltraRAG 3.0——全球首个基于 Model Context Protocol (MCP) 架构设计的轻量级 RAG 开发框架。
分布式系统CAP定理解析与实践权衡 本文深入探讨分布式系统中的核心理论CAP定理及其工程实践。CAP定理揭示了分布式系统无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition Tolerance)三个特性，其中分区容错性是必选项，实际设计需要在CP或AP之间取舍。通过社交媒体的朋友圈发布、电商库存管理和金融审批等典型案例，分析了不同业务场景
注册中心的选型需要从业务场景、数据规模、性能要求等多个维度综合考量。建议企业在技术演进过程中：初期采用Nacos作为全功能解决方案达到百万级实例后转向ETCD集群对强一致性要求极高的场景使用Consul。
区块链UI自动化测试面临去中心化、数据一致性等独特挑战。核心难点包括多节点交互测试、链上数据实时验证及安全性能平衡。解决方案推荐分层工具组合：Selenium/Cypress处理前端交互，Ganache模拟节点环境，MythX进行安全扫描。实践策略强调模块化脚本设计、CI/CD集成和跨部门协作，通过指标驱动持续优化。未来AI测试工具和跨链协议将推动测试智能化发展。测试团队需持续提升区块链技术能力，
本文提出基于SpringCloud和Vue3的同城跑腿系统设计方案。系统采用微服务架构，后端使用SpringCloudAlibaba组件(Nacos注册中心、Gateway网关、Seata事务等)，前端采用Vite+Vue3技术栈。核心模块包括用户、订单、骑手等服务，实现分布式事务、实时订单追踪、智能调度等功能。系统通过Docker容器化部署，结合ELK日志和Prometheus监控，确保高可用性
传统手动分析耗时耗力，而Ghidra作为一款开源逆向工程工具，通过其强大的反编译、脚本自动化和AI集成功能，为测试人员提供了高效的解决方案。Ghidra由美国国家安全局（NSA）开发，支持跨平台运行（Windows、Linux、macOS），其模块化设计包括反汇编引擎、符号表管理和脚本接口，特别适合处理复杂二进制文件。例如，测试人员可导入目标程序（如恶意软件样本），通过自动分析入口函数（如。参考C
摘要：UG/NX浮动许可证池的智能配置与负载均衡策略正成为企业解决软件资源分配难题的关键。随着数字化转型加速，传统许可证管理方式已无法满足企业需求，存在资源分配不均、使用效率低下等问题。2025年UG/NX版本通过智能配置算法和动态负载均衡技术，实现了基于用户行为的精准资源调度，显著提升许可证使用效率。在制造、设计服务、教育等领域的应用案例显示，该策略能有效降低采购成本，优化资源分配。未来，结合云
多模态RAG技术实现了AI从"读过什么"到"见过什么"的认知跃迁，通过统一的跨模态表征、智能多路召回与融合排序、以及基于MLLM的生成与溯源增强三大支柱构建"AI数字大脑"。这项技术使AI能够处理文本、图像、音频、视频等多模态信息，实现跨模态检索与生成，在产品设计、医疗诊断等领域展现出巨大价值，未来将与世界模型、具身智能深度融合，引领AI从工具向协伙伴转变。
本文系统阐述了微服务系统的架构设计与开发实践。首先介绍了微服务的基本概念、特征及与传统单体架构的区别，重点分析了微服务系统的自治性、松耦合、分布式部署等技术特点。其次详细探讨了六种典型的微服务架构模式，包括聚合器、代理、链式等模式的应用场景。在开发实践方面，深入讲解了容器化部署、服务注册发现、通信机制等关键技术，并比较了Docker、Kubernetes、gRPC等主流技术方案的优劣。最后从功能、
Spring Authorization Server 是一个框架，它提供了OAuth 2.1和规范以及其他相关规范的实现。它建立在 Spring Security 之上，为构建 OpenID Connect 1.0 身份提供者和 OAuth2 授权服务器产品提供了一个安全、轻量级和可定制的基础。说白了，Spring Authorization Server 就是一个认证（授权）服务器。
Authorization）是一种开放标准的授权协议，允许用户授权第三方应用访问其在某个服务提供者上的受保护资源，而无需将其实际的凭证（如用户名和密码）分享给第三方应用。这种方式可以增加安全性，同时允许用户更好地控制其数据的访问权限。OAuth 2.1 去掉了 OAuth 2.0 中的密码模式、简化模式，增加了设备授权码模式，同时也对授权码模式增加了 PKCE 扩展。OAuth 2.1 协议：<h
之前已经搭建了统一认证中心，实际环境中往往需要客户端和资源服务器，同时之前的只是用了session，这个在高并发下是顶不住的，所以加上了redis，那就开整吧。
不管是否做 AI 相关的工作，建议都要学习了解下面这些核心概念：什么是大语言模型 (LLM) ：了解其基本工作方式（输入 Prompt -> 输出 Completion）、主要能力（文本生成、理解、摘要、翻译、问答等）以及局限性（知识截止、幻觉等）。提示工程 (Prompt Engineering) 基础 ： 学习如何设计有效的 Prompt 来引导模型产生期望的输出。掌握基本技巧，如提供清晰指令
本文探讨了微服务架构中负载均衡技术的演进历程，从经典的客户端负载均衡器Ribbon到现代服务网格Istio。Ribbon作为Netflix开源的客户端负载均衡库，通过将负载均衡逻辑嵌入客户端，实现了服务实例的智能选择。文章详细解析了Ribbon的核心组件，包括ILoadBalancer、IRule等，并通过Java代码示例演示了Ribbon与Spring Cloud的集成应用。随着微服务架构的复杂
本文系统探讨了软件测试中多环境适配的架构设计。首先分析了跨平台兼容性测试的核心挑战，包括环境差异导致的测试行为不一致和调试复杂性。接着提出分层抽象、配置驱动和统一接口三大设计原则，强调通过解耦业务逻辑与平台适配提升效率。在实现策略方面，详细阐述了从环境定义到测试执行的结构化工作流，推荐采用容器化技术快速部署异构环境。最后指出持续优化的关键点，包括问题驱动迭代和可扩展性增强。随着技术发展，AI与云原
文章介绍2026年AI大模型进入"多模态+Agent+专业垂直化"新纪元，详细分析了23个主流模型在不同场景下的应用推荐。针对科研写作、绘图、生活助手、编程和Agent智能体等五大场景，提供了具体模型组合建议，并预测了Agent普及、多模态融合、国产模型崛起等未来趋势。最后根据不同需求给出了模型选择指南，帮助开发者找到最适合的AI工具。
Manus作为AI代理代表，通过上下文工程而非模型微调实现能力提升，其架构历经六次重构。核心理念包括以文件系统为终极上下文、采用主从式Multi-Agent架构、极简设计以及模型与应用层解耦。通过上下文卸载、缩减、隔离和缓存等实践，Manus实现了从周级到小时级的迭代速度，并建立了Benchmark作为唯一护城河和数据飞轮机制，使AI能力持续进化。
摘要： 本文探讨了Skills的本质及其与Prompt和MCP的区别，指出Skills不仅是模块化Prompt，更是提供完整认知模型。Skills包含元认知层（定义身份与价值）、显式决策逻辑层和问题解决螺旋机制，使AI从"规则遵循"升级为"智能体"。Skills超越并包含Prompt和MCP，为复杂任务提供更高层次的组织方式，是AI从"被调用&qu
本文对比分析了阻塞IO、非阻塞IO、IO多路复用和异步IO四种IO模型。阻塞IO会完全阻塞用户线程；非阻塞IO通过轮询减少等待时间；IO多路复用通过单线程管理多个IO流，介绍了select、poll和epoll三种实现方式及其优缺点；异步IO由内核完成所有操作无需等待。文章还区分了同步与异步的概念，指出同步需要用户线程参与数据拷贝，而异步由内核完成。最后介绍了Java中对应的BIO、NIO和AIO
摘要：高并发支付系统的对账环节面临数据一致性、吞吐量瓶颈等挑战，需通过分层测试策略保障性能。测试应覆盖功能正确性、并发稳定性（如使用ThreadPoolExecutor模拟100+并发）、极端负载容错等维度，结合分布式架构和缓存优化。关键要验证幂等性、资金准确性，并集成Prometheus实现实时监控。未来可探索AI异常预测提升系统鲁棒性。
多智能体系统架构选型指南：4种模式与落地建议 摘要：本文系统分析了多智能体系统的核心价值在于"可控扩展能力"，而非单纯提升智能水平。针对上下文管理、团队协作、并行处理和流程控制四大挑战，文章详细解构了Subagents（中心化编排）、Skills（按需加载）、Handoffs（状态驱动）和Router（并行分发）四种典型架构，通过适用场景、性能代价和典型用例的多维对比，为开发者
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