本文探讨了如何将测试驱动开发(TDD)理念应用于AI技能开发，提出"技能TDD"方法论。作者指出未经测试的AI技能在真实场景中容易被Agent合理化绕过，强调必须通过RED-GREEN-REFACTOR三阶段验证：首先在不加载技能的情况下观察Agent的真实失败(RED)；然后针对观察到的失败编写最小技能(GREEN)；最后通过迭代优化使技能具备"防弹"能力

本文介绍了Subagent驱动开发的核心理念与应用场景。该模式通过为每个任务创建独立的subagent，构建了一条包含实施者、规范审查者、代码质量审查者的三阶段流水线，有效解决了传统AI编码中上下文膨胀、角色混乱和质量滞后等问题。文章详细分析了该工作流的适用条件、执行流程和状态管理机制，特别强调了通过结构化审查流程确保代码质量。这种工程化的AI开发模式，将"会写代码的模型"转化

摘要： 2026年，大模型的核心竞争力从“智商”转向长流程任务的耐久性与可靠性，而Agent Harness成为支撑这一能力的关键基础设施。与传统Agent框架不同，Harness如同“操作系统”，系统化解决长流程中的三大难题：上下文管理（压缩与卸载）、任务协作（并行拆分与编排）和实时纠偏（监控与回滚）。实践表明，Claude Code等案例通过系统级工程显著提升稳定性。设计Harness需遵循轻

procedure系列Oracle存储过程和自定义函数Oracle-procedure解读procedure概述存储过程（ Stored Procedure ）是一组为了完成特定功能的 SQL 语句集，经编译后存储在数据库中。用户通过指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过程带有参数）来执行它。存储过程是由流控制和 SQL 语句书写的过程，这个过程经编译和优化后存储在数据库服务器中，应用程序使用

本文系统介绍了Apache Flink作为实时计算标准的核心优势与技术架构。Flink凭借流式优先设计、强大状态管理和Exactly-Once语义，成为实时计算领域首选。文章从设计哲学、架构模型、数据流处理、时间窗口、状态管理、容错机制等方面深入解析Flink核心技术，并通过Java实战示例展示其流处理能力。Flink适用于实时风控、实时数仓等场景，其核心价值在于将批流统一、提供低延迟高一致性的实

在 Java 项目里引入大模型做「结对编程」，很多团队的实际体验是：刚上手很惊艳，用久了却发现不稳定、可控性差、难以团队化复用。**Claude Code + Developer Kit** 提供了一条更工程化的路线：把「AI 搭档」从一次性聊天，升级为可配置、可复用、可编排的一套技能（skills）、代理（agents）与命令（commands），专门面向 Java / Spring Boot

- ARP cache 到底缓存了什么？- Linux 为什么更推荐用 `ip neigh`，而不是 `arp -n`？- 发一个 IP 包出去时，主机路由表、ARP cache、交换机 MAC 表分别在什么时候起作用？- 同网段访问与跨网段访问时，ARP 查到的对象为什么不同？- `REACHABLE`、`STALE`、`DELAY`、`PROBE` 这些状态是什么意思？- 出现 `INCOMP

应用间歇性卡顿1分钟，表面现象指向Redis连接超时，但深入排查发现真正根因是Linux邻居表溢出导致新建连接卡在socketConnect()。关键证据包括： 多协议连接（Redis/HTTP/Nacos）统一卡在连接阶段 Redis服务端日志显示BGSAVE仅耗时100ms 内核日志出现"neighbor table overflow"报错 系统TCP连接数高达6988 线

本文介绍了一个基于Spring Boot和Spring AI的企业级RAG知识库系统设计与实现。系统采用前后端分离架构，后端使用Spring Boot 3.4.2和Spring AI 1.0.0 GA，前端采用Vue 3技术栈。核心功能包括基础对话、文档向量化、检索增强、对话记忆等完整链路，并整合了Milvus向量数据库、MySQL、Redis等技术组件。文章详细阐述了系统架构、核心模块划分、技术

本文介绍了Spring AI中ChatClient的设计与实现，重点解析了其作为高层抽象相较于直接调用ChatModel的优势。ChatClient通过Fluent API设计、Advisor机制、默认配置和流式支持等特性，为开发者提供了更便捷的大模型交互方式。文章详细展示了ChatClient的两种构建模式，并深入分析了流式输出与SSE的实现原理。通过代码示例演示了如何在实际应用中集成敏感词过滤