设计模式

Android 开发中的设计模式入门：六大设计原则设计模式并不是固定的模板，而是一套经过大量项目实践总结出来的经验。真正需要先掌握的，其实是设计模式背后的六大设计原则。很多常见的设计模式，本质上都是这些原则的具体体现。

设计模式 09 · 适配器模式前两篇的代理和装饰器,包装对象是为了"加东西"——代理加控制、装饰器加功能。这一篇的适配器模式(Adapter) 也是包装,但目的完全不同:它包装一个对象,不是为了增强它,而是为了改变它的"接口长相",让原本对接不上的两个东西能协作起来。一句话——适配器是个"转接头"。

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【设计模式】创建型模式02：工厂模式工厂模式通常指的就是工厂方法模式 Factory Method，区别于简单工厂与抽象工厂模式。creates

学了6种设计模式却写出了同事看不懂的代码——SOLID五原则反例对照，治好了我的"过度设计"学了单例工厂策略，面试能画 UML——但写代码时还是不知道该用哪个。直到有一次 code review，同事说我写的"策略模式"把 3 个 if-else 变成了 5 个类、2 个接口、1 个工厂——过度设计，为了"看起来高级"而不是"解决问题"。后来我用 SOLID 五原则做了一组反例对照表，每次写完代码过一遍，判断标准一下子清晰了。这篇文章把这张表给你。

案例：大模型驱动的“发现- 研判- 整改- 验证”全闭环治理体系1、医疗数据安全管控面临严峻挑战，传统方案适配性不足医疗数据中非结构化文本占比超过60%（病历、报告、医嘱、护理记录等），传统规则引擎只能识别身份证、手机号等结构化敏感字段，对“家属联系方式”“遗传病史提示”“特殊感染诊断”等隐含敏感信息束手无策，导致敏感信息识别覆盖率不足55%。一个数据泄露风险可能在API 网关、数据库审计、应用日志、堡垒机等多个系统同时触发告警，传统工具无法语义关联，安全人员每天面对上千条碎片化告警，人工研判耗时长、根因定位难，有效告警占比不足30%。发现风险后，整改措施是否有效、

RAG 系统进化论（九）：RAG 评测，怎样证明系统真的变好了？本文导读： RAG 增加了更多技术，并不代表效果一定更好。本文将从评测集开始，介绍 Recall@K、MRR、nDCG、答案正确性、忠实度、引用和拒答评测，再通过 Experiment（实验）、Trace（调用链）、Span（执行步骤）、用户反馈与 LangSmith，建立比较版本和定位问题的方法。

AI时代技术工程师的"道法术器势"：学习图谱、成长规划与角色重塑2023年以来，以大语言模型为代表的生成式AI技术以摧枯拉朽之势席卷全球科技产业。对于技术工程师而言，这既是一场前所未有的机遇盛宴，也是一次深刻的职业身份危机。GitHub Copilot可以辅助写代码，ChatGPT可以生成技术文档，AutoGPT可以自动执行复杂任务——当"器"的能力被指数级放大，很多工程师开始焦虑：我的核心竞争力在哪里？我会不会被AI取代？

设计模式 08 · 装饰器模式上一篇代理模式结尾,我们埋了个钩子:代理和装饰器模式(Decorator) 代码结构几乎一样,但意图相反——代理管"控制",装饰器管"增强"。这一篇就来把装饰器讲透,顺便从另一头把这条界限夯实。

RAG 系统进化论（八）：Agentic RAG（智能体式 RAG），从回答问题到完成任务本文导读： Agentic RAG（智能体式 RAG）把系统从执行固定问答流程，推进到自主规划和完成多步骤任务。本文将介绍任务规划、工具选择、多步检索、状态与检查点、并行执行、人工介入、预算和停止条件，理解系统如何根据中间结果调整行动，以及这种自主性带来的新风险。

RAG 系统进化论（七）：Multimodal RAG（多模态 RAG），当知识存在于表格、图片和页面中本文导读：企业知识不仅存在于文字中，还可能藏在扫描件、参数表格、结构图、截图和复杂页面布局里。本文将介绍 OCR（光学字符识别）、版面解析、表格结构保留、图片描述、多模态向量、页面检索与 VLM（视觉语言模型），理解 RAG 如何检索并回答非纯文本知识。

第 2 篇（03-04 章）：代理设计原则与工具使用设计模式本系列「微软《AI Agents for Beginners》实战解读」基于微软官方课程，逐章讲解并结合实践扩展。本篇覆盖第 03 章《AI 代理设计原则》与第 04 章《工具使用设计模式》。文中子标题沿用官方课程原文；示例基于 Microsoft Agent Framework（MAF），模型后端为 DeepSeek（OpenAI 兼容协议）。

高并发核心设计模式：Single-Flight 原理与实战Single-Flight（单飞模式）是一种高级并发控制设计模式，主要用于防止缓存击穿（Cache Stampede）和大幅减少对底层资源（如数据库、外部 API）的并发访问压力。

设计模式 03 · 工厂方法模式上一篇单例管的是"只造一个",这一篇的工厂,管的是另一个问题:当一个东西有很多种、到底该造哪一种? 还记得开篇那坨支付代码里的 if (payType.equals("wechat")) ... else if ("alipay") ... 吗?每接一个新渠道就得回去加一个分支——这正是工厂模式要收拾的烂摊子。

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设计模式：桥接模式和组合模式本篇文章主要是关于桥接模式和组合模式的代码和理论介绍桥接模式相比于设配器模式来说有一个很大的不同点，桥接的结构是在代码实现前就要设计好的，但是设配器模式是在代码实现了之后因为后来的业务变化我们需要兼容一些不适配的类引入的。

字节Seedance2.5终于上线，这次在收割谁？Seedance 2.5 / AI视频 / 跨境投放字节Seedance2.5终于上线，这次在收割谁？

RAG 系统进化论（六）：GraphRAG（基于知识图谱的 RAG），从相似文本走向实体关系本文导读：当答案分散在多份文档中，并需要沿着人物、产品、组织或事件关系进行推理时，单纯寻找相似文本往往不够。本文将介绍实体与关系抽取、实体消歧、知识图谱、图遍历、局部与全局检索，以及向量检索与图检索怎样配合；同时梳理 Neo4j、LangChain、LangGraph 等技术在 GraphRAG 中分别承担什么职责。

从 Prompt 到 Harness：企业级 Agent 工程的完整演进之路2026.04本文系统性地回顾了我们在构建企业级 AI Agent 平台过程中走过的完整技术演进路径——从大模型的先天约束出发，经历 Prompt 工程、Context 工程、Harness 工程三个阶段，最终演化出一套五层架构的 Agent 操作系统。每一层的出现都是因为前一层遇到了天花板。

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设计模式：原型模式本篇文章主要是关于原型模式和适配器模式，通过理论和代码结合的方式。原型模式用最简单的话说明就是复制拷贝，比如我们在写一个游戏的时候要创建一个副本，我们可以把主线的人物拷贝到副本，然后做一点小小的修改，这样就不必要从零开始搭建。所以我们一般要一个原型的对象。

RAG 系统进化论（五）：Corrective RAG 与 Self-RAG，让系统发现并纠正错误本文导读：找到证据并不意味着证据一定相关、充分或者可信。本文将介绍 Corrective RAG（纠错式 RAG）与 Self-RAG（自我反思式 RAG），通过证据评分、充分性判断、查询改写、检索回退、答案依据检查和拒绝回答，让系统能够发现检索与生成中的错误，并在必要时主动纠正。

高质量数据集的类型人工智能的快速发展对数据治理提出了新的要求。传统数据治理的目标是将数据资源加工成人能看懂的数据产品，典型形态就是领导驾驶舱和应急指挥调度大屏；数智时代数据治理的目标是将数据资源加工成机器或智能体能识别、学习、处理的数据产品，典型的形态就是应用于大模型预训练的高质量数据和大模型微调、对齐、评测、推理的高质量数据集。