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大鸡腿同学

AI 知识库搜索不准？问题出在分块文章摘要（公众号后台填写）： 90%的AI知识库搜索答非所问、漏内容、精度差，根本不是模型问题，而是分块方式错了。分享 Marker+LlamaIndex 生产级PDF语义分块方案，附三类文档差异化配置，小白能看懂，研发可落地。

Multica 使用心得介绍最近在折腾 AI Agent 的时候，笔者越来越明显地感觉到一个问题：单个 AI 工具再强，也很容易卡在「任务管理」这件事上。

LangChain4j 集成 Spring Boot：会话记忆 NPE 的根源与 ChatMemoryProvider 正确配置Corner 是一个情绪驱动的地点推荐系统。用户选择心情 → AI 理解需求 → 调用工具链搜索 → 返回"治愈角落"。在这个过程中，记忆（Memory）是连接用户历史行为与个性化推荐的桥梁。

混凝土拌意大利面

TG-BOOT springboot 功能集散开发框架（AI 协作友好）本文档面向 AI 助手与开发者，是 tg-boot 文档站入口：说明最新模块分层、协作边界，以及生成代码前的硬性约定，以下文档需要down项目查阅，后面有GIT地址。

连载12- Cluade code 的MCP 到底还用不用AI Coding 系列第 11 篇 · 外部集成这篇文章讲到最后只有一句话：MCP 不是"AI 的 USB 接口"，它是一个把外部工具包装成 Claude 统一工具池成员的 JSON-RPC 协议。你在后面几节遇到的每个"为什么 MCP 这样做"、"为什么社区对它又爱又恨"，答案都不在 Anthropic 的市场材料里——在 services/mcp/client.ts 的 connect() 逻辑和 tools/MCPTool/MCPTool.ts 的 buildTool() 包装器里。带着这句话往

Vite静态资源引用差点把我逼疯，原来要这样处理作为一个长期使用Webpack的前端开发者，当我第一次接触Vite时，被其惊人的开发速度所震撼。然而，当我尝试将静态资源（如图片、字体、JSON等）引入项目时，却遭遇了意想不到的挑战。这些看似简单的操作，在Vite中却有着完全不同的处理方式，甚至让我一度怀疑自己的前端基本功。本文将深入剖析Vite中静态资源引用的正确姿势，分享我从踩坑到解决的全过程，帮助开发者避免重蹈我的覆辙。

WSL 配 GPU 用 Docker 的折腾指南（2026 年版）在 WSL2 里头跑带 GPU 的 Docker 容器，这是做 AI 或者搞数据科学的人逃不过的一课。但自从 Docker 26 来了，再加上 NVIDIA 那套 CDI 的玩意儿，还有 CUDA 13 和 Ubuntu 24，不少人栽了跟头。

从 mysql 命令切到 ksql，第一步先把连接搞明白数据库装好以后，第一件事不是建业务表，也不是急着看复杂语法，而是先确认客户端能不能稳定连进去。MySQL 用久了，手上一般会有一套很熟的动作：服务起来以后，敲一条 mysql -h -P -u -p，能进交互界面，再查个 select version()。这套动作看起来简单，但它解决的是最基础的问题：当前连的是哪台机器、哪个端口、哪个用户、哪个库。

锐评CSDN最近上线的AI数字营销：烂完之前最后再捞一笔CSDN 于 2026 年 5 月更新了一个重点功能， AI 数字营销，直接放在了创作中心第一栏。功能核心想做的。是从选题发现 → 内容生产 → 内容管理 → 内容分发 → 内容数据，不得不说，想法很丰满，现实很骨感。下面我来锐评一下这个功能，以及我为什么会得出这样的结论。

AI 编程工具的数据格式为什么不能统一本文面向：需要从多个 AI 编程工具导入对话、被数据格式差异困扰的开发者。预计阅读时间：10 分钟最终效果：理解 5 种工具数据格式差异的根源，以及 ChatCrystal 如何用 SourceAdapter 适配器模式把差异隔离在边界内。

JavaEE之网络编程(TomCat介绍）基本的通信架构有2种形式：CS架构（ Client客户端/Server服务端）、 BS架构(Browser浏览器/Server服务端)。

订单超时自动取消，你真的做对了吗？从定时任务到千万级高并发方案的完整演进今天在掘金热榜看到一篇"9种RAG架构必学"的文章，阅读量涨得很快。正好最近我在几个项目里踩了不少坑，干脆结合自己的实战经验，把这9种架构逐一拆解一遍，希望对你有用。

2026年重新定义 Python 开发工作流的8个现代化工具现代软件工程已经突破了单一语言的边界。构建高可用的Python服务端架构，往往需要跨语言的生态支持。从代码静态分析、网络调试，到基础设施编排与业务数据聚合，开发团队的视野广度直接决定了系统的架构上限。

Java内核笔记

Spring Security 过滤器链的构建过程：从 HttpSecurity 到 DefaultSecurityFilterChain过滤器链不是凭空出现的，它是由 HttpSecurity 通过 Builder 模式精心构建的。本文将深入剖析 HttpSecurity 的配置收集、排序、构建全流程，以及 AuthenticationManagerBuilder、HttpSecurity、WebSecurity 三者的层级关系。

自进化Agent智能体

Hermes 自进化Skill：让AI能力自己长出来「Hermes Agent自进化智能体深度解析」系列 | 模块十 · 第2篇你有没有想过，AI的能力能不能像生物一样自己进化？

宇宙之一粟

如何判断是时候离开了作者：Andrew Wulf | 2024年7月9日 | 5分钟阅读原文地址：thecodist.com/how-to-know…

Java-16 深入浅出MyBatis 架构设计与源码剖析：从初始化到 SQL 执行全流程把 MyBatis 的功能架构分为三层：触发条件：加载配置文件配置来源于两个地方，一个是配置文件（主配置文件 config.xml、mapper.xml），一个是 Java 代码中的注解，将主配置内容解析封装到 Configuration，将 SQL 的配置信息加载为一个 mappedstatement 对象，存储在内存之中。

Java编程高频的“技术点”-03：“下划线命名”参数，后端用"驼峰命名"接收在 Spring Boot 中，前端传递下划线命名（如 data_type）的参数，后端使用驼峰命名（如 dataType）接收是非常常见的需求。

阿里云多模态图片生成！抛弃SDK手写Fetch请求，我终于搞懂了大模型调用底层上周做 AI 人像换装需求直接卡崩，原本依赖 OpenAI 封装 SDK 快速开发，本地调试连续收到鉴权 401 报错，对着文档翻了一上午没找到问题根源。干脆删掉所有 SDK 依赖，用 Node 原生fetch手动拼接请求对接阿里云万相 wan2.7-image 模型，反倒借着排错把多模态图文生成、Prompt 多图入参的知识点彻底捋顺了。