传统的多Worker部署（如Gunicorn + Uvicorn）在面对有状态计算或需要共享缓存时，复杂度会急剧上升。- 让FastAPI本身只做它最擅长的事：成为一个纯粹的、无状态的异步API网关。负责路由、基础验证、协议转换和异步任务编排。- 将重型计算“外包”：把CPU密集型、机器学习推理、复杂数据处理等任务，交给专用的Serverless函数或高性能后端服务（如Go/ Rust服务）。-

在这个场景下，5秒刷新已经足够，用户关心的Symbol通常不超过10个，当刷新节奏是可感知、可解释的，用户对"实时性"的焦虑会明显下降。我当时选5秒的原因是：3秒收益不明显但请求量翻倍，10秒用户会觉得"有点慢"，5秒是在"感知延迟"和"系统成本"之间找到的平衡点。我当时的想法是：当用户能看到"还有3秒刷新"，他会知道系统没有卡住、刷新是有节奏的、如果数据没变不是系统坏了而是市场本身没动。数据来源

传统的多Worker部署（如Gunicorn + Uvicorn）在面对有状态计算或需要共享缓存时，复杂度会急剧上升。- 让FastAPI本身只做它最擅长的事：成为一个纯粹的、无状态的异步API网关。负责路由、基础验证、协议转换和异步任务编排。- 将重型计算“外包”：把CPU密集型、机器学习推理、复杂数据处理等任务，交给专用的Serverless函数或高性能后端服务（如Go/ Rust服务）。-

Agentic Coding（智能体编程/代理式编程）是一种以 AI 智能体（AI Agent）为核心执行者的软件开发范式。AI 不再是被动的代码补全助手，而是能够自主规划、执行、调试、甚至并行处理多项开发任务的“AI 程序员”。关键转变：从“人写代码，AI 辅助” → “人定目标，AI 执行”。维度角色定位代码补全助手自主AI工程师工作模式被动响应交互式协作主动规划执行任务范围单行/函数级文件/

Agentic Coding（智能体编程/代理式编程）是一种以 AI 智能体（AI Agent）为核心执行者的软件开发范式。AI 不再是被动的代码补全助手，而是能够自主规划、执行、调试、甚至并行处理多项开发任务的“AI 程序员”。关键转变：从“人写代码，AI 辅助” → “人定目标，AI 执行”。维度角色定位代码补全助手自主AI工程师工作模式被动响应交互式协作主动规划执行任务范围单行/函数级文件/

极简开发：一站式方法完成加载 + 分割，无需冗余代码；灵活适配：默认规则快速测试，自定义规则满足专业场景；中文友好：支持自定义中文标点分割，完美适配中文文档；信息完整：保留页码、源文件等元数据，支持结果溯源；场景通用：旅游文档、合同、报告、说明书等 PDF 均可适配。在 RAG 开发、文档知识库搭建等场景中，这套 PDF 加载 + 文本分割方案是性价比极高的基础方案，上手简单、效果稳定，能有效提升

ServiceTask("服务节点名", "ActivityCode", "DelegateKey") // LocalMethod.RagService("RAG 回答", "RAG001") // RAG 节点.LlmService("LLM 智能节点", "LLM001") // 通用 LLM 节点.ServiceTask<MyService>("保存", "Save001") // Loc

以“IM 里的发布助手”为例：同事在群里丢一句“发布失败了，帮我看看”，系统要做的通常是：抓日志、定位原因、给出修复动作，必要时还能帮你生成修复 PR。更工程化的视角是：它负责把外部请求接进来，并把后面的执行系统跑起来、管起来。所以“接入层 + 运行时管理”的价值会越来越明显：它能把一堆碎片能力，收敛成一个可以运营、可以上线的系统。你会发现：OpenClaw 更像把“能做事的 AI”装进一个可管理

ComfyUI提供了强大的API接口,允许开发者通过编程方式调用ComfyUI工作流,实现AI图像生成的自动化。通过API调用,可以批量生成图像、集成到现有系统中,大幅提升工作效率。✓ 工作流自动化执行✓ 批量图像生成✓ 集成到现有系统✓ 实时进度监控。

mybaits的缓存：将select语句的查询结果放到缓存（内存）中。下一次还是这条select语句的话，直接从缓存中获取，不再查数据库。只要内存足够大，一直会向二级缓存中增加数据，除非执行了增删改。这里的逆向工程指：根据数据库表逆向生成Java的pojo类，SqlMapper.xml文件，以及Mapper接口类等。一级缓存是无法替代的。eviction：指定从缓存中移除某个对象的淘汰算法。其中生