Spec（规格说明）是AI编程中连接需求与实现的精确桥梁，它通过结构化文档精确描述软件组件行为，强调可执行性和机器可读性。本文解析了Spec的核心理念、标准化模板结构（包含接口定义、数据结构、业务规则等关键部分），并展示了其在AI编程工作流中的应用，包括解析执行流程以及与Rule、Skill的协同模式。文章通过电商订单服务案例，详细演示了如何编写完整的Spec文档，为AI生成准确代码提供必要上下文

《Java开发者的AI智能编程实战指南》摘要： 本文系统解析了AI编程五大核心概念及其在Java开发中的应用。Vibe Coding（2025年成熟）代表从人工编码到AI生成代码的范式转变；Rule定义项目级约束如Spring Boot规范；Skill封装可复用专家能力如代码审查；MCP实现AI与Java生态系统的标准化连接；Agent则整合上述能力完成复杂任务。针对Java开发者，文章详细展示了

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核心结论理解LLM内核：掌握Transformer、预训练、微调和对齐的技术原理，是有效应用LLM的基础。Java的优势：Java在构建稳定、可扩展、易维护的生产级LLM应用方面具有巨大优势，尤其在微服务、云原生和复杂系统集成领域。实践路径起步：从调用云端API开始，快速验证想法。深化：使用等库增强应用的弹性。进阶：在有特定需求时（数据安全、延迟、成本），考虑使用DJL进行本地推理。架构：采用网关

CSI（Container Storage Interface）通过标准化接口将存储驱动从Kubernetes核心代码中解耦，使第三方存储厂商无需修改k8s源码即可提供插件。其架构包含Controller和Node两个组件，通过gRPC接口实现卷生命周期管理。关键功能包括动态供给、挂载/卸载、扩容和快照，由外部sidecar组件（如provisioner、attacher等）桥接Kubernete

MySQL InnoDB存储引擎采用层次化存储结构：行(row)存储记录数据，页(page)是16KB的基本I/O单位，区(extent)由64个连续页组成，段(segment)管理索引的叶子和非叶子节点，表空间(tablespace)包含所有段。源码主要在storage/innobase目录下实现这些结构，其中行支持COMPACT、DYNAMIC等多种格式，页分为文件头、用户记录等区域，区通过f

RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与大型语言模型（LLM）的技术，通过从外部知识库检索相关上下文，提升LLM生成答案的准确性、时效性和可追溯性。其架构分为离线处理（数据加载、文本分割、向量化存储）和在线查询（问题向量化、语义检索、提示生成）两个阶段。Java生态可通过Apache Tika等工具解析文档，调用外部API或本地模型实现向量化，并集成Redis/Weaviate等向量数据库。推荐

摘要：本文提出了一套大模型API网关的架构设计方案，旨在为上层应用提供统一接入、高可用、生产化的AI服务能力。核心设计包括API网关层、核心服务层和监控模块，支持认证鉴权、动态路由、负载均衡、熔断降级等关键功能。技术栈推荐使用Spring Boot+WebFlux响应式框架，整合Resilience4j、Redis等组件实现限流和缓存。文章详细阐述了API设计规范，提供标准化聊天补全接口，支持流式

MCP：AI工具的标准化接口协议 MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic开发的开放协议，旨在为大型语言模型提供标准化访问外部工具的方式。其核心功能包括： 架构设计：采用客户端-服务器模式，通过SSE/WebSocket实现双向通信。客户端展示工具列表并执行调用，服务器提供具体工具能力。 核心组件： 工具（Tools）：定义明确的函数接口 资源（Resource

OCR技术全解析：原理、应用与方案对比 OCR（光学字符识别）技术已成为连接物理与数字世界的核心工具，广泛应用于金融、政务、教育等领域。其核心流程包括图像预处理、文本检测、识别和后处理，技术发展经历了传统算法到深度学习的演进。OCR按场景可分为通用型、特定场景型和复杂场景型，按技术路线分为传统OCR、深度学习单阶段和端到端模型。主流架构采用DBNet检测和Transformer+CTC识别算法。应