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大模型驱动的禅道任务自动化规划与创建
作为一名埋头写代码的研发人员,你一定经历过这样的场景:领导:“小王啊,这个需求下个月要就要提测,你把任务拆一下,录到禅道里。你:“收到。(内心 OS:又要拆任务,又要录禅道,这玩意儿除了给领导看报表,到底有啥用啊…)两个小时后,你终于录完了 10 个任务,然后领导说:“小王啊,这个需求要延期了,你把任务改一下。你:😭既然领导要求用,那咱就得用。既然必须用,那咱就让它变得不那么痛苦。本文将介绍如何
大模型流式输出解析器
LLM Stream Parser是一个专为处理大语言模型流式输出设计的Python库,能智能解析被分割到多个数据块的XML标签内容。核心特性包括:实时流式处理、异步支持、自定义标签配置和类型安全。该库可优雅解决LLM输出中标签被分割导致的解析失败问题,支持多步骤展示模型工作流程和工具调用解析。安装简单,提供同步/异步两种处理方式,返回结构化数据便于后续处理。适用于需要实时展示模型思考过程或解析工
linux安装两个mysql(8.0和5.7),并同时使用
一、下载mysql 8.0和mysql 5.7.30mysql下载页面:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/1、下载mysql 8.0我使用的centos7,这里选择linux-generic,然后下载第一个,第一个解压就可以用了(.tar.xz)。2.下载mysql 5.7先选择以前的版本,同样下载第一个。二、安装1、解压mysql 8.0并移动tar -
到底了







