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本文讲述了一个线上事故案例：在发布新版本时，由于未考虑老用户数据的兼容性而导致应用崩溃，从事故发生到解决问题的整个过程。

文章讲述了AI工程师小禾在解决LLM服务显存泄漏问题的过程。凌晨3点因GPU显存溢出导致服务崩溃后，小禾发现三个关键问题：未释放的张量、累积的中间变量和不受控的并发请求。他通过三道防线解决：1) 用信号量限制并发请求数；2) 增加显存余量检查，拒绝超负荷请求；3) 在每次生成后强制垃圾回收并清理PyTorch显存缓存。这些措施有效预防了显存泄漏，保障了服务稳定性。

本文讲述了被迫更换4个不同LLM模型的痛苦经历，从GPT-5.1、Gemini 3.0到本地Qwen和Claude，每次更换都需重写47处业务代码。通过分析问题根源——业务代码与LLM实现强耦合，文章提出了适配器模式的解决方案：建立统一的LLM抽象层，定义标准消息格式和生成接口，使业务代码仅依赖抽象接口。以OpenAI适配器为例展示了具体实现，将各平台差异封装在适配器中，实现模型切换时业务代码无需

本文介绍如何利用小智音箱的MCP协议实现智能家居自动化控制，重点解决到家前10分钟自动开空调的实用场景。

本文通过程序员小刘的故事，生动讲解了适配器模式的应用场景和实现方法。面对OpenAI、Ollama和NVIDIANIM三种大模型API调用方式不一致的问题，小刘采用适配器模式定义了统一接口ModelAdapter，并为每个模型创建对应的适配器类，将不同API封装成一致的调用方式。结合工厂模式，只需修改配置文件即可切换不同模型，彻底解决了if-else泛滥的问题。文章还强调了错误处理、日志记录和测试

30 分钟内搭建一个完全私有化的 AI 对话平台，数据不出服务器，成本为零。

从零部署，不写代码也能让机器替你 007

本文通过一个故事介绍了一个专用于 AI 的 JSON 容错解析器的完整实现。

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