文章摘要： 本文介绍了如何利用Docker容器化部署一个在线考试系统的Demo环境，解决传统部署复杂、耗时长的问题。通过多阶段构建Dockerfile，集成SQL Server、Redis、RabbitMQ等基础设施，并使用docker-compose编排服务，实现一键启动。重点包括管理端镜像的定制化配置（如安装mssql-tools）、端口规划、健康检查设置，以及通过挂载卷实现数据恢复。最终方案

DeepSeek Harness（DSH）是一款基于插件的AI开发工具，能自主完成复杂任务。本文作者通过一个IIS自动部署工具项目测试其能力：DSH首先完整阅读项目代码并生成文档，识别出7步状态机和21条改进建议；随后在设定长期目标后，自主完成包括框架升级、安全加固、功能增强等多项重构，甚至能自我测试并修复引入的bug。过程中DSH展示了环境搭建、端到端验证、资料查阅等能力，但也遇到测试脚本挂起、

GitHub Copilot SDK发布，支持.NET等多种语言，提供强大的智能体编排能力。开发者只需定义智能体行为，Copilot负责规划、工具调用等任务。本文演示了如何通过Copilot SDK接入本地模型（如DeepSeek）实现基础消息、流式响应和自定义工具调用功能。示例包括发送简单数学问题、流式输出笑话以及查询模拟天气数据。该SDK支持BYOK（自带密钥）策略，便于开发者灵活选择AI模型

关于LiteLLM，还是先给出文档地址；简单来说，LiteLLM 的核心价值在于：它把上百种不同的 LLM API 统一封装成了 OpenAI 的格式，有以下几点优势；统一接口： 无论你使用的是 GPT系列、Claude系列、Gemini还是DeepSeek等，你只需要写一套 OpenAI SDK 风格的代码，剩下的桥接工作全部由 LiteLLM 完成代理服务：这是它最强大的功能之一。你可以启动一

未来的软件，应当是对人温情脉脉（GUI），对机器冷峻严谨（API/MCP）。我们不再只是代码的编写者，而是数字规则的制定者。

好了，nginx的平滑升级至此就完成了，说起来这次Nginx的漏洞也挺戏剧性，竟然是被AI大模型发现的，波及范围也很广泛，具体来说，就是只要你在nginx配置里使用了rewrite特性，就可以通过特殊的方式完成入侵。这也说明AI的发展越来越迅猛，作为开发者，我们的观念还是要迅速转变，合理，高效的利用AI，提高我们的开发能力和开发效率。

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这次分享的同时，我本人也学到了一点碎片化的知识。最后还是要提醒，本文分享的释放日志空间的方式不是一种普适方法，要根据具体情况而论。然后，不仅是 MSSQL，几乎所有基于 WAL（Write-Ahead Logging） 机制的数据库（如 MySQL 的 Binlog、PostgreSQL 的 WAL、Oracle 的 Redo Log）都面临类似的挑战。

至此，需要开发的任务量基本完成。那这套架构真的稳定吗？我前面放过的一些地址里有一些数据截图，这几年运营下来，我们这个系统部署了3个节点，此外还有很多子服务，均为分布式的部署形式，日均访问量最高曾达到300万次，当然早期因为架构不成熟，也经常崩溃，但这两年已经很少因为系统不稳定而造成崩溃了，真正实现了我们这个规模下的，高可用，高并发，高性能。