深入 harness9 工具调用系统的每一层设计：BaseTool 接口抽象、并发执行模型、路径级锁、safePath 沙箱、edit_file 四级模糊匹配，以及贯穿全局的自愈机制——错误不是终点，而是下一轮推理的输入。

harness9 的 Planning 模块如何用工具层硬约束替代 prompt 层软约束，以及 TodoStore 的全量替换语义、防作弊校验与跨 runLoop 的停滞检测机制。

harness9 的 Agent Skill 系统以 Progressive Disclosure 为核心思想，将 LLM 的领域能力封装为可按需加载的独立模块。启动时只注入能力索引，运行时由 LLM 自主判断并通过 use_skill 工具拉取全文。这篇文章拆解它的协议设计、加载机制和注入策略，以及这一设计与 RAG 和传统 System Prompt 扩展的本质差异。

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Web 应用防火墙（Web Application Firewall， WAF）通过对 HTTP(S) 请求进行检测，识别并阻断 SQL 注入、跨站脚本攻击、跨站请求伪造等攻击，保护 Web 服务安全稳定。

RocketMQ详解(1)——RocketMQ简介与环境搭建一. RocketMQ简介RocketMQ是一款分布式的、队列模型的消息中间件，由Alibaba研发，借鉴参考了JMS规范的MQ实现，更参考了优秀的开源消息中间件Kafka，并且结合Alibaba实际的业务需求，在天猫双十一场景实现了业务削峰、分布式事务等功能的优秀框架。目前(截止2018.9.5)开源稳定版本为4.2.0，...

本文提供了一种客观有效的方法，可以全面评估大模型的翻译效果。

本篇文章首先介绍了记忆系统对于 LLM 应用的重要性，接下来介绍了业界主流的记忆系统实现方案，之后我们利用 LangChain 框架为 LLM 应用添加上记忆功能，最后简单演示了下整体效果。

MyBatis预编译机制详解一. "#{}“和”${}"的区别"#{}"是将传入的值按照字符串的形式进行处理，如下面这条语句：select user_id,user_name from t_user where user_id = #{user_id}MyBaits会首先对其进行预编译，将#{user_ids}替换成?占位符，然后在执行时替换成实际传入的user_id值，**并在两边...