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让 Claude Code / Codex 提速 22%,降低 64% Token 消耗的代码图谱,三步上手

给一个稳妥的建议:找一个人、低频、高风险、反馈明确的真实项目,先按三步跑通,用一个星期看真实体感。工具再火,也要在真实场景里稳定降本提效才算数。如果你用下来觉得有用,欢迎转发给同样被「AI 翻代码」折磨的同事;也欢迎在评论区聊聊你让 AI 改代码时最头疼的是什么。

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初识 RuoYi-Vue

RuoYi-Vue是一个基于Spring Boot、Vue等技术的企业级快速开发平台,提供部门管理、角色权限、代码生成等模块。作为RuoYi家族的前后端分离版本,其技术栈包含Spring Security、MyBatis、JWT等后端组件,以及Vue、Element UI等前端框架。项目采用模块化结构,后端分为admin、common、system等模块,前端通过api、router等目录组织代码

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#java#spring boot#后端 +1
吃透 RuoYi-Vue 权限体系:彻底搞懂登录鉴权、功能权限、数据权限,一篇就够

本文聚焦 RuoYi-Vue 框架的权限体系展开深度解析,通过系统化的梳理与实战演示,你将收获:1. 清晰掌握 RuoYi-Vue 基于 Spring Security + JWT 的登录认证授权全流程,理解身份校验、Token 生成与校验的核心逻辑;2. 精准理解功能权限(菜单、按钮、接口)与数据权限的核心概念,区分两类权限在系统中的定位与价值;3. 深入剖析 RuoYi-Vue 功能权限(菜单

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#后端#java#安全
一篇文章让你快速上手 Spring AI 和 Spring AI Alibaba

本笔记聚焦 Spring AI 核心能力与实战落地,从基础概念、快速入门,到核心接口、消息机制、提示词工程,再到流式输出、结构化返回、工具调用等进阶场景,全方位拆解 Spring AI 的使用方式。无论你是想快速接入大模型实现智能对话,还是构建包含 RAG 检索增强、向量数据库的企业级 AI 应用,都能从这份笔记中找到清晰的实践路径。希望通过这份学习笔记,帮助更多 Java 开发者低门槛迈入 AI

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#人工智能#spring#java
IDEA Shelve 与 IDEA Stash 详解:本地暂存代码的两种正确姿势

摘要: IDEA 提供两种本地代码暂存功能:Shelve(搁置)和Stash(暂存)。Shelve 是 IDEA 专属功能,支持部分暂存(文件/代码块),适合频繁切换任务或实验性修改;Stash 是 Git 原生命令的可视化封装,默认全量暂存,适合跨工具/分支协作。核心区别:Shelve 本地存储(.idea/shelf),与 Git 无关;Stash 绑定 Git 仓库(.git/refs/st

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#intellij-idea#java#ide
巨量引擎 Marketing API Java SDK 介绍

巨量引擎Marketing API Java SDK是字节跳动官方提供的Java开发工具包,支持广告投放管理的全流程操作。该SDK基于Java 1.8+开发,采用Maven构建,提供1138个API端点类,覆盖工具类、千川广告、星图达人、数据报表等20多个业务分类。核心组件包括ApiClient(HTTP通信)、Authentication(认证管理)和JSON(Gson序列化)。SDK支持v1.

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#java#开发语言
【Java面试篇】什么是脏读、不可重复读、幻读?MySQL 是如何解决这些问题的

本文介绍了数据库事务中的三大读问题:脏读、不可重复读和幻读。脏读是读取未提交的无效数据,通过提升隔离级别解决;不可重复读是同一事务内单条记录结果不一致,通过MVCC快照隔离解决;幻读是范围查询结果条数不一致,通过MVCC+临键锁组合规避。MySQL默认RR隔离级别使用MVCC和锁机制平衡性能与一致性,能解决脏读和不可重复读,大部分规避幻读。文章还提供了隔离级别与问题解决的对照表,帮助理解不同级别的

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#java#面试#mysql
一文带你快速上手飞书机器人,创建一个专属 AI 助手

本文介绍了飞书机器人的基本概念、功能分类及开发入门。飞书机器人分为自定义机器人(仅支持单向消息推送)、应用机器人(支持双向交互和系统对接)和零代码机器人助手三种类型。重点讲解了自动回复机器人的创建流程:1)在飞书开放平台创建应用;2)发布应用版本;3)下载并运行示例代码;4)通过环境变量配置App ID和密钥;5)测试验证机器人功能。开发人员可通过修改服务端Java代码实现自定义回复逻辑,适用于简

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#机器人#人工智能
多 Agent 工作流:从概念到落地

多Agent工作流:协作模式与实践框架 核心概念 多Agent系统通过任务分解和协作突破单一大模型的上下文限制,主流实现模式包括: 顺序流水线:线性执行,适合确定性任务链 并行汇合:独立任务并发处理,需解决结果合并冲突 对话协商:Agent间辩论审查,提升质量但耗时 层级委派:树状管理结构,适合复杂系统 框架对比 LangGraph:基于状态图的精准流程控制 CrewAI:角色扮演式协作,开箱易用

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#状态模式
每日一篇高频面试题之 Redis 持久化

多Agent工作流:协作模式与实践框架 核心概念 多Agent系统通过任务分解和协作突破单一大模型的上下文限制,主流实现模式包括: 顺序流水线:线性执行,适合确定性任务链 并行汇合:独立任务并发处理,需解决结果合并冲突 对话协商:Agent间辩论审查,提升质量但耗时 层级委派:树状管理结构,适合复杂系统 框架对比 LangGraph:基于状态图的精准流程控制 CrewAI:角色扮演式协作,开箱易用

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