被问麻了！Function Calling、MCP、Skill 到底啥关系？一张图讲透三层架构，附 Java 生产落地全流程+30个坑
一文理清 Function Calling、MCP、Skill 三层关系，破除常见面试误区。附带 Spring AI 完整 Java 落地代码，涵盖本地 @Tool、MCP Client/Server、Skill 渐进式加载实现。分享 30 + 生产踩坑，包含幂等、高危确认、限流熔断、Token 膨... ...
一文搞懂 Context Engineering：为什么 AI 聊得越久，越容易跑偏？
一文搞懂 Context Engineering：为什么 AI 聊得越久，越容易跑偏？ 一、问题从哪里来？ 假设你正在使用一个 AI 编程助手开发项目。 你告诉它项目使用 Python、FastAPI 和 MySQL。接下来，它帮你阅读代码、修改文件、运行测试、修复 Bug。 一开始，它表现得很好。 ...
Koog(3)——模型调用层详解：Prompt、Client 与 Executor
Koog 的 Agent 需要通过 LLM 完成推理和生成。这篇文章主要讲解 Prompt、LLM parameters、LLM clients、Prompt executors 和 LLM providers 等概念。 一、概览 Prompt 是给 Large Language Models 的指 ...
客户端上报不可信：游戏服务端数据校验与对局重演设计
最近在整理一套游戏结算链路时，我重新看了下客户端上报的数据结构。接口已经有签名，奖励也放到了服务器计算，但修改攻击力、变速和无敌之类的异常对局，仍然可能正常结算。 问题不在于有没有服务端，而在于服务端究竟掌握了多少判定依据。如果伤害、击杀和通关结果仍由客户端给出，服务器只是把它们换算成奖励，核心规则 ...
AC自动机超详细讲解
网上详细讲 AC自动机的太少了，于是我也来写一篇。 AC自动机 Q&A Q1：AC自动机是啥？ A1：它是专门用来解决优化 KMP 的多串匹配问题。 Q2：它怎么用？ A2：可以适用于解决多串匹配问题，似乎还可以加上 DP。 Q3：它有什么前置知识？ A3：KMP，Trie，自动机（大致了解即可）。 ...
布客技术评论：为什么国产模型的数学研究能力不行？
结论先行：数学能力，特别是前沿问题的解决能力，不是解应用题，而是形式化验证。国产模型数学能力不足，核心原因不是代码能力差，而是没有在Lean形式化证明方向上进行足够的特化训练。这个判断有数据支撑，而且能解释一个看似矛盾的现象——国产模型在竞赛数学和代码生成上表现不错，却在研究级数学证明上乏善可陈。 ...
GitHub上这10个C#项目，不仅实用，还怪好玩的
01 让《泰坦陨落2》和《Big Walk》一键跑进 VR ⭐ 总星 1258 ｜ 语言 C# ｜ 创建于 2026-08-06 这是作者 CircuitLord 为自己的两款全量转换 VR Mod 做的"一键安装器"，专门解决手动打 Mod 繁琐、容易装错、更新麻烦的问题。它把游戏查找、依赖检查、 ...
Linux Systemd 服务注册指南
一、什么是 Systemd Systemd 是 Linux 系统的初始化系统和服务管理器，负责管理系统启动过程中的所有服务（称为"单元"）。每个服务对应一个 .service 单元文件，通过 systemctl 命令进行管理。 二、创建服务单元文件 服务单元文件通常放在以下两个目录之一： 目录 说明 ...
Hermes Agent 安装与 MCP 配置教程
本文介绍 Hermes Agent 的安装和启动方式，并通过本地 Web UI 配置 agent-toolkit 远程 MCP 服务。内容包括 API Key 准备、ADD SERVER 参数填写、连接测试、CHAT 验证和常见故障处理。 ...
如何用 Python 读取 Excel 工作表名称
在数据工程和办公自动化场景中，读取 Excel 文件前通常需要先获取其工作表清单，以便了解文件结构、确定数据所在位置，或批量遍历多表执行统一处理。本文介绍如何使用 Free Spire.XLS for Python 免费库完成这一操作。 环境准备 pip install Spire.Xls.Free ...
爆火！新一代e2e AI测试框架，单日狂揽1500 star
最近我在 GitHub 上翻到一个项目：e2e，挺实用的，分享给大家。 这项目今年 7 月 22 号才建仓，到我写稿这天刚满两个半月，star 已经冲过 9000。 10 月第一周它直接起飞，我去翻了 Wayback Machine 的存档快照，10 月 1 号晚上它还只有 549 个 star，1 ...
让机器回答“我在哪”：激光雷达与 SLAM
循迹靠地上那根线，编码器只知道走了多远。地上什么都没有的时候，小车凭什么说出“我在哪”——而这辆车绕了三次弯，最后为什么把整件事收进一个地址？ ...
技术思考问题15：技术选型说不清禁区还敢选型吗？
能力圈与反演思维：说不清不适用条件的方案，不该进关键生产链路 只讲优点的方案，等于把边界交给故障去发现。 [读者] 后端与架构同学 [痛点] 选型记录只有成功案例 [现在读] 关键链路要接新组件 [读完] 会写前提、禁区、替代与止损 [旧方案] 订单读直连数据库 | v [新需求] 大促读流量翻倍， ...
HyMT2Sharp 2.0：纯 C# 的混元翻译，现在能跑在显卡上了
一个月前我发布了 HyMT2Sharp 1.0，一个纯 C# 写的 腾讯混元翻译模型 Hy-MT2 推理库。当时我自己在文章里泼了两盆冷水：只支持 x86 CPU（AVX2 / AVX-VNNI），只测过三种量化。 2.0 主要就是把这两盆冷水收回来： 加了 Vulkan 和 Metal 两个 GP ...
领导总分一些"杂活"，到底值不值得继续干？
在小公司的程序员 前端不够你顶上，后端忙不过来你也得扛，Redis 没人管了领导说"你顺便看一下"，同事代码跑不通也来找你帮忙排查。一天下来感觉自己啥都干了一点，但回头一想，正经的业务代码好像也没写几行。 心里多少会有点不平衡：这些事又不是我份内的，我的时间全被占满了，我拿什么成长？ 说实话，这个困 ...
AI时代，淘汰的是搬砖DBA，留存的是拥有生产判断力的DBA
在大模型全面普及的今天，Oracle DBA 这个传统行业，正在经历一场彻底的价值重构。在提示充分且经人工校验的前提下，多数标准化的DBA工作，AI都能较快完成：搭建环境、编写备份脚本、日常巡检、基础SQL优化、ADG部署、数据导入导出、常规报错修复。AI直接抹平了初级DBA靠重复操作积累的工作价值 ...
从原理到处方：Oracle 性能调优的底层逻辑与排查方法论
一、先把"慢"翻译成资源语言 性能问题的第一性原理其实只有一句话：当某种系统资源被耗尽或被过度争用，系统就无法继续扩展；消除资源冲突，系统才能回到业务要求的水位。 由此推出调优的两条通用目标——要么减少资源消耗，要么缩短单次操作的耗时。 这个定义之所以有用，是因为它把模糊的"慢"翻译成了可定位的问题 ...
[Agent Memory / 强化学习] MemPO源码学习笔记 --- (7)--- 混合机制
[Agent Memory / 强化学习] MemPO源码学习笔记 (7) 混合机制 目录[Agent Memory / 强化学习] MemPO源码学习笔记 (7) 混合机制0x00 概要0x01 Mem Reward 机制1.1 公式1.2 P_mem 和 P_full 的完整计算细节1.3 为什 ...
浅谈 C++ 中的接口、纯虚函数与虚析构函数
浅谈 C++ 中的接口、纯虚函数与虚析构函数 很多从 Java / C# 转过来写 C++ 的都会有一个疑问：C++ 没有 interface 关键字，它的"接口"是怎么实现的？为什么反复强调"基类一定要写虚析构函数"？ C++ 里的"接口"到底是什么 在C++中，接口是通过纯虚类（Pure Abs ...
一文搞懂 Agent Memory：AI 是如何记住你说过的话的？
一文搞懂 Agent Memory：AI 是如何记住你说过的话的？ 为什么 AI Agent 能完成复杂任务，却记不住昨天与你讨论过的事情？本文从 Context Window 出发，介绍 Agent Memory 的基本原理、记忆分类、实现机制，以及 Mem0、Letta、Claude Code ...
