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Flink 的定位:不是替代 Kafka,而是和 Kafka 配合——Kafka 负责传数据,Flink 负责算数据三板斧模式:Source 拉数据 → Transform 处理 → Sink 写结果,所有 Flink Job 都是这个套路算子必须 public static:因为 Flink 要序列化它们发到各台机器执行Spring Boot 集成会阻塞,必须在独立守护线程里运行版本兼容。
当你执行dsh web时,CLI 读取 Web Profile,把基础 Bundle、Web Bundle 和个人 Patch 合并成插件清单。Cordis 根据依赖挂载这些插件,得到模型、工具、Session、Agent 和 Web 服务。浏览器把用户消息发给后端,Agent Loop 开启一个 Turn,把系统提示词、工具说明和 Session 历史整理后请求 LLM。模型可以直接回答,也可以
Skill 是 Claude Code 的能力扩展模块。每个 Skill 是一份 Markdown 格式的指令文件(SKILL.md),告诉 Claude 在特定场景下应该怎么干活。给 AI 助手装一个 "专业技能包"—— 没装之前它也能干,装了之后它按最佳实践来干。Skill 基于开放的Agent Skills 标准(agentskills.io),同一份 Skill 文件可以在 Claude
/ Spring AI 方式 —— 用 @Tool 注解@Tool(description = "搜索指定股票的最新价格")public StockPrice getStockPrice(@ToolParam(description = "股票代码") String symbol) {// LangChain4j 方式 —— 用 @Tool 注解@Tool("查询订单状态")
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为什么用 Kafka:解耦、削峰、异步,系统之间通过消息通信而不是直接调用五大核心概念Docker 部署:4 节点 KRaft 集群,不用 ZooKeeperSpring Boot 集成:生产者用,消费者用字符串 vs 文件:区别在于序列化器(StringSerializer vs ByteArraySerializer),其余一模一样Kafka 学起来最难的其实就是前半个小时的概念理解。一旦跑通
Flink 的定位:不是替代 Kafka,而是和 Kafka 配合——Kafka 负责传数据,Flink 负责算数据三板斧模式:Source 拉数据 → Transform 处理 → Sink 写结果,所有 Flink Job 都是这个套路算子必须 public static:因为 Flink 要序列化它们发到各台机器执行Spring Boot 集成会阻塞,必须在独立守护线程里运行版本兼容。







