aiops

运维开发故事

AIOps系列 | 开发 K8s GPT 故障诊断工具!! 大家好，我是乔克，一个爱折腾的运维工程，一个睡觉都被自己丑醒的云原生爱好者。作者：乔克公众号：运维开发故事博客：jokerbai.com

运维开发故事

AIOps系列 | 基础设施即代码!! 大家好，我是乔克，一个爱折腾的运维工程，一个睡觉都被自己丑醒的云原生爱好者。作者：乔克公众号：运维开发故事博客：jokerbai.com

数据智能老司机

AI 原生软件交付——混沌工程与服务可靠性复杂的现代系统天生易受攻击。即便是看似细小的扰动，或仅仅一个薄弱环节，也可能引发问题并不断发酵，最终造成灾难性后果。

数据智能老司机

AI 原生软件交付——发布到生产2012 年 8 月 1 日发生的 Knight Capital 事件，是一次部署失误如何酿成灾难性后果的鲜明例证。当天，作为当时美国最大交易公司之一的 Knight Capital 向其自动化交易系统发布了一次大规模更新。由于多种因素叠加——自动化不足、部署中的人为失误以及糟糕的特性开关管理——一段过时代码被意外重新激活，系统开始在股市中高速下单，产生大量错误交易。

数据智能老司机

AI 原生软件交付——将代码部署到测试环境在第 3 章中，我们探讨了持续集成的基础，重点关注 CI/CD 流水线中的早期步骤：主要是构建与部署前测试。我们还演示了一个在打开 PR 时触发的示例流水线，如图 4-1 所示。

数据智能老司机

AI 原生软件交付——源代码管理想象这样一个场景：你和团队正在协作开发一个复杂的软件项目，许多人同时贡献代码、进行修改与增强。没有一套清晰的变更管理机制，你们就有可能相互覆盖彼此的工作，弄不清是谁在何时因为什么原因做了哪些修改。没有清晰的方式给“一组更改”打上标签，一旦出现问题，你们就无法快速回退到团队代码的某个稳定版本。没有明确的工作流与结构化的访问控制，任何人可以在任何时间修改任何东西而无人把关。没有可追溯性控制，你们也无法在需要复现某个发布版本时，确定当时到底是哪些代码文件被用于构建。

Adorable老犀牛

AI×运维：从“救火队员”到“预见者”的涅槃：智启下一代IT运维的无限可能亲爱的IT运维人，我们经历过太多这样的时刻：是时候按下变革的按钮了！当人工智能的深邃智慧注入系统运维的血脉，一场解放生产力、重塑价值的革命正在上演——运维不再只是“保证系统不挂”，而是成为业务敏捷与创新的坚实“智能底座”。

轻松处理证件照！又一款 AI 证件照制作工具！大家好，我是 Java陈序员。之前给大家介绍了一款开源的 AI 证件照制作工具。一键生成！轻量级 AI 证件照制作工具！

夜莺监控V8发版，内置支持 DeepSeek 对接夜莺监控发布了 v8.beta14 版本，这个版本是可以上生产的，强烈建议升级。正式版会在每年夜莺大会上发布，今年预计是 7.4 号。

测试者家园

从DevOps到AIOps：智能体如何接管持续交付流程DevOps 作为软件开发与运维一体化的最佳实践，已经广泛应用于现代软件工程体系中。在 CI/CD（持续集成/持续交付）的支撑下，软件交付从季度变为月度、从周变为日，乃至分钟级更新。然而，DevOps 本质上仍依赖大量人为规则与流水线配置，其运作的效率、灵活性与自适应能力仍有局限。

AI Coding 资讯 2025-06-03大语言模型(LLM)在工具调用时面临Prompt膨胀和决策过载两大核心挑战。RAG-MCP创新性地引入检索增强生成技术，通过外部工具向量索引和动态检索机制，仅将最相关的工具信息注入LLM上下文，成功将Prompt Token减少50%以上，同时使工具选择准确率提升3倍。该方案有效解决了大规模工具库场景下的性能瓶颈，为构建可扩展的AI系统提供了新范式。对于大前端研发，可探索将RAG-MCP与现有工具链结合，通过构建语义化工具索引库和轻量级检索层，优化AI辅助开发工具的性能和用户体验。

83k Star！n8n 让 AI 驱动的工作流自动化触手可及在 AI 技术高速发展的今天，企业和开发者面临着将 AI 能力融入业务流程的迫切需求。从数据智能处理到自动化决策，传统工具要么缺乏 AI 原生支持，要么需要复杂的代码集成，难以兼顾效率与灵活性。n8n 作为一款明星级的开源工作流自动化平台，通过AI 节点可视化编排 + 代码深度扩展的独特模式，让任何人都能轻松构建智能工作流，成为连接 AI 技术与业务落地的桥梁。

MCP是啥? 怎么用？一文搞懂MCP是AI圈这段时间最热门的话题之一，它是 Anthropic（Claude公司）开源模型上下文协议，随着 Agent 的火热也频繁出现在我们的视线里。这篇文章就以最简单、直白的方式给大家讲解明白什么是MCP，如何使用。

AI智能体(Agent)发展现状与前景分析2024年被认为是AI智能体(Agent)技术发展的关键一年。虽然"Agent"这一术语可能被过度使用，但智能体技术正迅速成为人工智能领域的焦点，预计将发展成为价值数万亿美元的市场。本文将深入剖析智能体技术的发展现状、核心能力构成、代表产品分析以及未来发展趋势。

星期一研究室

ima 知识库，重新定义你的「知识加速器」最近在社群里面经常有小伙伴聊到 ima ，第一回听说这个工具，感到非常新奇。作为一个知识管理爱好者，一听到这类工具就会非常兴奋。于是秉承着非常好奇的心情，开始探索了这个工具。

“老黄骗人”！5070 首批评测：说好 1/3 价格赛 4090，实际不如 4070Ti一夜之间，RTX 5070 被网友们喷成 “史上最差的 70 系列” 了。这咋回事呢？因为老黄在 1 月份 CES 上发布 RTX 5070 时是这么说的：

教 ChatGPT 学会使用工具 —— LangChain Agent 调研导语 “人类区别于动物的根本标志在于制造和使用工具并进行劳动。 ” Agent 赋予了大语言模型使用工具的能力。

数据智能老司机

LLM工程师手册——RAG 推理管道回顾第4章，我们实现了检索增强生成（RAG）特征管道，用于填充向量数据库（DB）。在特征管道中，我们从数据仓库中收集数据，进行清理、分块和嵌入文档，最终将它们加载到向量数据库中。因此，到目前为止，向量数据库已经充满了文档，并且准备好用于RAG。

运维 + AI，你得先搞懂这些很感谢夜莺提供如此优质的平台能和行业内顶尖技术大佬做面对面的交流，在这个会议中又学习到了很多有趣有深度的内容，给我在未来探索的道路上提供了一些新的指引方向。同时感谢夜莺社区的邀请，在此再做一次关于AI方面的交流文章，由于目前我也是在AI这条赛道上的探索者，如果有不专业的地方还希望各位手下留情，同时希望能结识更多的同行，一起在AI这条赛道上做一些更高级更有趣的事情。

如何跨越 LangChain 应用研发的最后一公里说 LangChain 是现在最流行的 AI 应用开发框架，应该没有人出来反对吧。LangChain 的出现极大地简化了基于大型语言模型（LLM）的 AI 应用构建难度，如果把 AI 应用比作一个人的话，那么 LLM 相当于这个人的“大脑”，而 LangChain 则是通过提供各种工具和抽象，来充当这个人的“四肢”，两者结合起来，就能实现一个具备“思考能力”的 AI 应用。不过，本文并不介绍 LangChain 的具体使用方法，而是希望与读者探讨一下 LangChain 应用研发的最后一公里问题 —— 如