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2、 手机浏览器输入chls.pro/ssl安装证书（通用->描述文文件与设备管理->选中Charles证书安装），安装好之后要设置信任该证书（通用->关于本机->设置信任该证书）,不然抓包仍然会显示unknown类型。1、打开Charles, 点击Help->SSL Proxying->Install Charles Root Certificate，安装后去钥匙串中允许Charles的证书始终
Mac OS 上charles抓包配置，支持Https访问
【摘要】本文详细介绍了利用Wireshark抓取HTTP、MQTT和WebSocket流量的方法。对于HTTP抓包，需设置tcp port 80/443捕获过滤器，通过http显示过滤后可查看请求/响应内容；MQTT抓包需针对1883/8883端口，使用mqtt筛选查看PUBLISH消息；WebSocket则可通过websocket过滤，追踪会话消息。三种协议均支持数据包详细解析和会话流追踪功能，
安装好Charles之后，还只能捕获电脑的接口请求，想要抓取移动设备的APP还需要设置代理、安装证书。
android抓包工具配置
MCP在Java和Spring AI项目中常见三种部署方式：STDIO适合本地进程工具，Streamable HTTP适合需要会话和双向能力的远程服务，Stateless HTTP则适合请求—响应型工具和云原生水平扩容。三种方式在网络边界、状态管理、Sampling、Elicitation、负载均衡、鉴权和故障恢复方面存在明显差异。本文给出生产选型方法和迁移建议。
网络文章文本的 skill，昨天我实现了之后也就开始好奇起 Skills 的底层原理了——相比起各种花里胡哨的 agrnt 应用，我一直以来都很对大模型在纯粹的 HTTP 交互层面是如何交互的更感兴趣。Skill 的全部"魔法"都发生在 system prompt 的措辞和 SKILL.md 文件的编写质量上——本质上是一种 prompt engineering + 文件系统的组合。但是各种天花乱
其实在3月23日中国发展高层论坛2026年年会上，国家数据局局长刘烈宏正式公布，AI领域核心概念Token的标准中文译名为词元。这一中文语义其实是相当精准的。但容易让初学者误以为,Token 就是一个词。模型自己发明的一套"文字积木"。这些积木，有的大，有的小，有的是一个字，有的是半个单词，有的是整个句子。甚至，还有可能只是一个空格。举几个真实例子。appleapple一个 Token。unbel
FastAPI内置可视化调试页面，启动服务后浏览器访问：http://127.0.0.1:8000/docs。**，仅安装运行必需依赖，不缓存安装包，剔除所有GPU相关组件，控制镜像体积。构建镜像 → 容器端口映射 → HTTP上传图片调用 B4/B5。**，全局缓存模型避免重复加载，纯CPU推理关闭梯度节省内存。整体链路：HTTP推理服务代码 → Dockerfile。**，无任何CUDA组件，
核心原理：先“打草稿”，再“批改”你把大模型想象成一个超级学霸。它写答案特别厉害，但速度很慢，一个字一个字地写。DSpark的做法是：先找个学渣（小模型）快速猜出一大段话（打草稿），然后让学霸一次性“批改”。学霸批改的时候，猜对的直接通过，猜错的地方才重写。因为是一次性批改10个字，而不是一个字一个字写，所以速度暴增。两个关键创新第一招：半自归生成以前的学渣要么“一个字一个字猜”（慢但准），要么“
本文介绍了如何使用Charles代理工具拦截SpringAI框架对接Deepseek API的请求报文。主要内容包括： 关键代码分析： SkillController实现LLM对话接口，通过ChatClient调用工具类 OrderTools提供订单查询相关方法，使用@Tool注解声明功能 Charles配置步骤： 安装证书到受信任根证书颁发机构 配置SSL代理和Java信任库 设置IDEA的VM
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2026年7月28日，MCP协议发布重大修订版本，核心变化是从有状态架构转为完全无状态设计。旧版本依赖initialize握手和会话ID维护状态，导致分布式环境存在负载均衡受限、水平扩展复杂等痛点。新版本移除会话机制，每个请求自包含完整上下文，支持任意实例处理任意请求，显著提升了扩展性和可用性。实测显示，新版协议简化了请求流程，无需握手即可直接调用工具，更适应云原生架构需求。这一变革将影响MCP服
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HTTP 请求写通不难，难的是把请求前、请求中、请求失败和请求结束都写完整。很多示例只演示request()成功后怎么拿数据，但真实页面更容易出问题的地方，是重复点击、非 200 状态、异常和资源释放。HarmonyOS7 使用创建请求对象后，用完要记得destroy()。我一般会把它放进finally。网络代码不要只看成功回调，释放资源才是长期稳定的底线。HTTP 示例多写几行不是啰嗦，而是把真
理解 HTTP 协议是学习 Web 开发的基石。它看似简单（只有请求和响应），但背后涵盖了网络通信、无状态设计、RESTful 设计规范等诸多计算机核心思想。在浏览器中打开开发者工具（F12）的“网络”面板，可以观察每一次请求的 Headers 和 Response。
创建验证器，验证是否已经准备好，验证项包括：通道管理器（L1156）、gateway启动是否未完成(L1158)、启动未完成的原因（L1159）、获取event loop的健康状态快照（L1160）、如果运行中的环境变量中OPENCLAW_SKIP_CHANNELS/OPENCLAW_SKIP_PROVIDERS为true，则跳过通道检查。├─ createChannelManager()// ⑪
持久编码规范优先使用项目级方案，团队共享、自动加载；三级配置优先级：临时命令参数 > 项目配置 > 本机全局配置；所有命令、关键字统一使用 xxx标记，可直接复制运行；搭配Mermaid彩色流程图清晰理解加载链路，/doctor是配置排错核心命令；规范文件写入Git，团队统一编码标准，彻底解决每次提问重复粘贴规范的低效问题。
BMAD= Brief（需求梳理）→ Map（架构规划）→ Act（编码实现）→ Deliver（交付验证），是AI驱动标准化开发流程框架。本文适配**** 终端环境，面向Java后端开发者，完整覆盖安装、4阶段工作流。
调一个大模型 API，Demo 只要一次 fetch，生产要处理：并发请求互斥、请求取消、后台 dispose、网络错误到用户文案的映射，以及鸿蒙流式 HTTP 的时序坑（headersReceive 先于状态码）。本篇讲我们接入 DeepSeek 的完整调用层：单 active coordinator、generation 隔离、串行化状态迁移，和修好的那个真实的流式时序 bug。
CC Switch 配置 API 中转站时，HTTP 200 也可能是错误路径。本文用 LinkAGI 实测 Codex 与 Claude Code 的 4 条最终 URL，解释 Base URL、/v1、Content-Type 和响应体应该如何一起检查。
2026年Rust与Go技术选型分析：场景驱动的工程决策 摘要：本文基于2026年技术生态，从云原生服务端和边缘嵌入式两大场景对比Rust与Go的技术特性。在云原生领域，Go凭借标准库完善、开发效率高等优势仍是控制面(ControlPlane)首选，其稳态QPS达138k；而Rust在数据面(DataPlane)凭借零成本抽象实现152k QPS和更低延迟，内存消耗减少40%。嵌入式场景下，Rus
是 HTTPX 官方提供的一种Transport（传输层）实现。它不会真正发送 HTTP 请求，而是把请求交给你自己编写的函数处理。│▼│▼你的 handler()│▼返回 Response│▼Client 收到 ResponseClient│▼Internet│▼GitHub API│▼ResponseClient│▼│▼│▼不访问互联网不需要 DNS不需要 Token不需要服务器。
本文是「AI Agent 开发实战」系列第2篇，拆解三大基石中最底层的 LLM 调用与 Prompt 工程。从消息角色（System/User/Assistant/Tool）、System Prompt 结构设计、Prompt 工程四板斧（结构化/Few-shot/思维链/约束输出），到 Function Calling 机制、上下文窗口管理策略、关键参数调优和多模型路由降本，配合 Java 代码
本文对比了Go和Rust在并发模型、云原生服务、RPC生态及边缘计算等场景的表现。Go基于GMP模型实现轻量级并发，开发简单但运行时占用较多资源；Rust通过async/await和Tokio运行时实现零成本抽象，性能更优但学习曲线陡峭。测试显示，Rust在吞吐量、延迟和内存效率上略胜一筹，而Go在开发效率、工具链和生态成熟度上占优。文章建议：Go适合快速迭代的业务系统，Rust更适合高性能基础设
HTTP响应处理指南 本文介绍了HTTP响应的基本结构、状态码分类和数据处理方法。HTTP响应包含状态码、响应头和响应体三部分，状态码分为1xx（信息）、2xx（成功）、3xx（重定向）、4xx（客户端错误）和5xx（服务器错误）五大类。 文章详细讲解了响应对象属性、状态码处理模式（包括200、400、500等常见状态码），以及响应头信息的获取方法。特别介绍了JSON响应数据的解析技巧，包括基本J
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