有 AI 的加持，写代码会非常高效。90% 的代码都可以通过 AI 生成，一个人真可以顶多个人的效率。我用的还是 GPT3.5 版本。如果付费使用 GPT4.0 以及使用未来的 CopilotX ，那效率会更高。AI 普及真的可能会导致一部分人失业，尤其是那些日常只写 CRUD 、效率又不高的人。当然，这种人也应该不会去积极学习 AI 工具。AI 仅仅是一个工具，它需要主人。让你失业的不是 AI

一、Spring Boot 专用 Agent Skills以下 Skills 专为 Spring Boot 开发设计，直接提升 AI Agent 在 Spring Boot 项目中的编码质量。

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另外，异步模式下，客户端在写入成功之后，立刻从系统读取数据，有可能读不到最新的数据，比如上图中，如果客户端写入s1之后立刻从s2 读取，读取的数据是过期数据。GFS系统中，Primary节点是由master（GFS中的元数据服务器）通过lease机制选择的，简单说来，GFS给某个节点颁发Lease，该节点就成为了Primary节点，Primary节点也可以在过期之前重新申请Lease，而且Leas

整体上，这个DSL的思路不是一上来就追求“最像”，而是先用多路召回把可能相关的标准诗句找出来，再通过后续相似度、ES分数和父文档回查进一步筛选，尽量避免真正正确的古诗文在第一阶段就被漏掉。但如果paragraph不止一句的话，句子间的召回结果可以互补，通常情况下，只要数据库有对应知识，很少会每一句都没有召回到对应知识。为了更好的检索出与输入切片相关的知识，也尽可能避免白话文召回不相关的知识，我们第

在大语言模型（LLM）如ChatGPT、Claude、Gemini日益强大的今天，人们希望它们不仅能“生成”，还要“准确生成”。然而，LLM训练的数据往往是静态的、封闭的，这使得它们在面对时效性强、专业性高、上下文复杂的问题时，力不从心。在有些时候，企业内部或者事业部门内部的数据是不允许公开上传的，那么也就没有办法享受到大模型的服务，生产力也得不到解放。这时，RAG（Retrieval-Augme

在大语言模型（LLM）如ChatGPT、Claude、Gemini日益强大的今天，人们希望它们不仅能“生成”，还要“准确生成”。然而，LLM训练的数据往往是静态的、封闭的，这使得它们在面对时效性强、专业性高、上下文复杂的问题时，力不从心。在有些时候，企业内部或者事业部门内部的数据是不允许公开上传的，那么也就没有办法享受到大模型的服务，生产力也得不到解放。这时，RAG（Retrieval-Augme

在大语言模型（LLM）如ChatGPT、Claude、Gemini日益强大的今天，人们希望它们不仅能“生成”，还要“准确生成”。然而，LLM训练的数据往往是静态的、封闭的，这使得它们在面对时效性强、专业性高、上下文复杂的问题时，力不从心。在有些时候，企业内部或者事业部门内部的数据是不允许公开上传的，那么也就没有办法享受到大模型的服务，生产力也得不到解放。这时，RAG（Retrieval-Augme

Prompt Engineering，翻译过来叫提示词工程，好像突然从写业务代码变成搞研究了。说实话，我一开始也觉得，这不就是会不会提问吗？后来项目跑起来以后，我才发现它没这么简单。尤其是做 Agent 的时候，Prompt 写不好，不只是回答丑一点，而是接口挂、JSON 解析挂、教师端页面挂、学生画像误判，最后后端还要背锅。我之前做高校学情分析 Agent 的时候，就被这个东西反复折磨。模型回答

客户端端口号不建议使用固定值，因为咱无法控制客户端的电脑，万一这个端口号被占用了呢？当我们使用PrintWriter 的时候会出现一个问题，println仅仅是将数据发送了缓冲区内，并没有真正写入网卡中，这是因为JAVA在设计它的时候为了保证它的高效性，想让用户尽可能的多写入几次，再一起发送出去。是否需要关闭需要考虑它的生命周期是怎样的，服务器一般是7*24小时的运行的，只要你开着它你就需要保持D