为什么很多 AI 应用看起来聪明,用起来却不稳定?
AI 应用难在稳定,不在惊艳。
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AI 应用难在稳定,不在惊艳。
日志不是配置项,是 AI 链路的观察入口。
Agent 的上限,常被上下文治理决定。
记忆系统要服务业务,不是堆历史对话。
项目深挖考的是理解,不是背稿。
工具调用的关键,是链路可控。
从后端到 AI 应用,关注点变了。
从一个项目看 Agent 工程化。
Demo 容易,垂直场景难在数据和边界。
调度系统的分层,要让职责清楚。
任务系统先保证不重复,再谈效率。
做 xTimer 的时候,Redis ZSet 基本是绕不过去的一个点。 因为只要你在做延迟任务或者定时触发,就很容易想到它:score 存时间…
复盘会暴露没有想清的问题。
调度平台的坑,藏在状态和恢复里。
自己做调度,是为了理解取舍。
技术选型先看问题,不看名词。
投递没有反馈,就从简历开始排查。
实习求职的复盘,重点是表达和证据。
这个问题我以前也经常问别人。 因为准备实习的时候,最怕的不是忙,而是不知道先忙什么。看到有人天天刷题,有人疯狂背八股,有人把项目改到半夜,就很容…