过去一周（约为了让你读完能“直接开干”，每个项目我都按这套结构讲清楚：✅ 它是什么 / 核心特点✅ 解决什么真实问题✅ 适合什么具体场景✅ 怎么快速上手（最短路径）

courier.py这个工具虽然简单，但它涵盖了数据采集 -> 提示词工程 -> AI 交互 -> 自动化集成的完整闭环。不要让你的大脑被低价值的重复劳动占据。程序员的每一行代码，都应该是为了解决问题，包括解决“不想写日报”这个问题。你可以尝试把这个脚本封装成一个 CLI 工具（使用Typer或Click），甚至打包成.exe分享给你的同事（收他们 50 块钱奶茶费，不过分吧？

内存占用高：Pandas 通常需要 5-10 倍于文件大小的内存。处理 1GB 的数据可能需要 10GB 内存。单线程执行：默认情况下，Pandas 只能利用一个 CPU 核心，无法榨干现代多核 CPU 的性能。列式存储 + 向量化执行。这就是 DuckDB 的强项。DuckDB 是一个进程内（In-Process）的 SQL OLAP 数据库。进程内：像 SQLite 一样，无需安装服务器，即可

在 Web 1.0 时代，如果我们要实现“收到新消息提醒”，通常只能让前端每隔 2 秒发一次 HTTP 请求问后端：“有新消息吗？这叫短轮询。缺点：服务器压力大，99% 的请求都是无用的，且消息有延迟。到了 Web 2.0，WebSocket横空出世。它像一条**“专线管道”，一旦建立连接，服务器就可以主动**把消息推给前端。优点：零延迟，服务器资源消耗极低，全双工通讯。今天，我们就用最主流的，在

以前做文本分析，大家喜欢用jieba分词画个词云图。你会得到一堆大词：“Python”、“学习”、“教程”、“干货”。这有意义吗？毫无意义。谁不知道 Python 频道要写 Python？我们需要的是**“结构”和“情绪”**。不是通过词频，而是通过LLM (大语言模型)理解标题的句式结构（如：反问句、感叹句）。分析封面的视觉要素（如：大字报、对比图）。分析文案的情绪触发点（如：焦虑、爽感、共鸣）

本文介绍了如何利用Redis Stack实现高效的“以图搜图”功能。通过深度学习模型（如ResNet）将图片转换为512维向量，并利用Redis的HNSW算法构建向量索引，可在毫秒级内从百万图片中快速检索相似结果。文章详细展示了从环境搭建（Docker部署Redis Stack）到Java代码实现的全流程，包括创建向量索引、图片向量入库和KNN搜索等核心步骤。该方案无需引入额外组件，利用现有的Re

Cursor 无疑是伟大的。它的Composer模式允许你按Ctrl+I直接指挥 AI 修改整个项目。但当你试图用它开发一个“微信小程序”或对接“高德地图 API”它生成的代码往往基于海外过时的文档。它不理解“Vant Weapp”或“Ant Design Vue”的最新中文文档。网络波动导致流式输出卡顿，思路中断。这时候，Trae带着它的Builder 模式（全自动代理）来了。这可能是决定你是否

想象一下，你在这个世界上有一台特殊的 ATM 机。检查余额：看你卡里有没有 100 块。吐钞：把 100 块吐给你。扣款：把你账户里的余额减去 100 块。听起来没问题？在步骤 2（吐钞）和步骤 3（扣款）之间，我大喊一声：“再给我取 100 块！因为步骤 3 还没执行，ATM 机觉得你余额还在，于是再次执行步骤 2。如此循环，直到提空 ATM 机的所有现金。这就是重入攻击的本质。Web3 的世界

每一个做过源码审计的人都知道，使用传统工具扫描时，最痛苦的不是没漏洞，而是99% 的误报。工具告诉你：“这里有个 SQL 注入！。——这只是打印日志，根本没进数据库。CodeQL 的强大在于它支持“污点追踪 (Taint Tracking)”：它能确认数据是否真的从Source（入口）流到了Sink（危险函数）。LLM 的强大在于它懂“语义”：它能看懂代码里是否有这种鉴权逻辑，或者这种过滤函数是否

静态分析（Static Analysis）面对加固 APP 是无力的，因为 DEX 是加密存储的。但动态运行（Dynamic Runtime）不会撒谎。加载壳的 SO：通过加载壳的 Native 代码。解密 DEX：在 Native 层解密出原始 DEX 数据。加载 DEX：调用系统函数（如OpenCommonOpenMemory）将 DEX 放入内存，准备执行。守株待兔。我们不需要知道它怎么解密