我见过团队在老系统的Service层直接new一个HttpClient调模型API，Prompt拼在业务代码里，超时没配、降级没有。模型响应慢的时候，老系统的订单查询线程池被占满，主流程跟着卡住。为了一个AI能力去升级JDK、升级Spring Boot、调整依赖树，很容易把”AI试点”变成”老系统改造项目”。如果你正在推进企业 AI 接入落地，后续会有一个完整的 AI 能力中心工程把这些组件整合起

当我在选择自己的论文实验中需要用到的对比模型时，Cursor（馅是 Codex 5.3的）说，你得有足够证据证明你的强模型比弱模型强，我建议构建三层证据链，公开 Benchmark 成绩作为先验证据、自己的实验中模型准确率作为内部判定依据，再加一层参数规模作为辅助论据。这个阶段 AI 生成的代码我还会 Review 一下，反正也要等它完成我的指令，闲着也是闲着。框架是清晰的，文件也不大，我对每个文

当我在选择自己的论文实验中需要用到的对比模型时，Cursor（馅是 Codex 5.3的）说，你得有足够证据证明你的强模型比弱模型强，我建议构建三层证据链，公开 Benchmark 成绩作为先验证据、自己的实验中模型准确率作为内部判定依据，再加一层参数规模作为辅助论据。这个阶段 AI 生成的代码我还会 Review 一下，反正也要等它完成我的指令，闲着也是闲着。框架是清晰的，文件也不大，我对每个文

收到 TC 的指令后，处理器会根据 BranchType 找到对应的 ResourceManager，执行实际的 Commit/Rollback，然后将结果通过 Response 返回给 TC。Seata Go 提供了 Fence 机制来解决，在数据库中维护一张 tcc_fence_log 表，记录每个分支事务的阶段状态，通过本地事务保证幂等性和防止悬挂。XA 是 DB 层面的分布式事务标准协议，

最近被问了太多次和到底选哪个。每次我都想反问一句，你选的依据是什么？SWE-bench跑分？token单价？每分钟吐代码的速度？如果是的话，那你比的东西从一开始就错了。这两个月多我写了五篇的长文，跟好几个在生产环境里用coding agent的团队聊过，得出一个越来越确定的判断。开发者在选coding agent的时候，90%的注意力花在了模型上，但真正决定你用得爽不爽的，是harness。模型能

Imports → 文件：识别 tsconfig path alias、Cargo workspace、Python packageCalls → 定义：先用 import 表过滤候选，再做 name matchingextendsimplements双向边特殊的是dynamic-dispatch 桥接（synthesizers）：识别 callback/observer 注册、EventEmit

春节期间，热度最高的当属DeepSeek了，我春节期间也在安利身边朋友使用DeepSeek，最近大家可能发现DeepSeek经常不能用，一个是受到了美国ip的攻击，一个是用的人也越来越多了。下面这个是查看DeepSeek状态的网站：可以发现，最近标红的就是故障中，这两天api一直是故障，网页会话在逐步恢复。（特别提醒，使用app比使用网页更稳定）写一个文章，5次刷新都没有出来结果。昨天写了如何本地

如果你在用 Hermes Agent（由开发的开源 AI 智能体），尤其是在飞书、Telegram 等平台通过Gateway 模式发一条消息，等 10-15 秒才收到回复。这不是你的网络问题，也不是 Hermes 本身有 bug。这是 Hermes 的架构设计带来的代价——它要加载大量工具定义、技能描述、记忆系统，每轮对话发送给LLM的 prompt 高达18 万 tokens。本文记录了我今天对

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今年的面试跳槽的难度明显比往年要大很多，今天在这里给大家分享一些 BATj 面试 Java 程序员真题，让大家进行突击复习，查漏补缺，希望大家都能拿到满意的 offer！（文末有答案分享哦！类加载器是有了解吗？类加载器是如何加载 class 文件的？双亲委派模型（Parent Delegation Model）？JVM 内存划分：对象分配规则？简述一下 Java 中创建一个对象的过程BIO、NIO