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非优秀程序员

第07章孙德良的阳谋｜《互联网产品恩仇录》※ 本回忆录为虚构文学创作。文中真实人物姓名仅作时代背景引用，对话与细节皆艺术加工，请勿对号入座；如有雷同，纯属巧合。

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第06章浙江帮的内战｜《互联网产品恩仇录》※ 本回忆录为虚构文学创作。文中真实人物姓名仅作时代背景引用，对话与细节皆艺术加工，请勿对号入座；如有雷同，纯属巧合。

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第08章马云的反击｜《互联网产品恩仇录》※ 本回忆录为虚构文学创作。文中真实人物姓名仅作时代背景引用，对话与细节皆艺术加工，请勿对号入座；如有雷同，纯属巧合。

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题记｜《互联网产品恩仇录》※ 本回忆录为虚构文学创作。文中真实人物姓名仅作时代背景引用，对话与细节皆艺术加工，请勿对号入座；如有雷同，纯属巧合。

Go CPU 剖析的"地基"：信号、CAS、写屏障、无锁环形缓冲读 03 篇时的常见卡点，与对应地基：一个总的观察：cpuprof.go 的每一处"反直觉"设计，几乎都是在向"我在信号处理器里跑"这个事实妥协。把 B.1 的三条铁律记住，后面三块地基全是铁律的推论。

从0到1实现一个分布式时序数据库（二）：写入成功之后，如何用 WAL 找回数据上一篇把数据从 HTTP 接口送进内存，再批量写成 Parquet。这条链路能写、能查，但还有一个问题：请求已经返回成功，进程却在 flush 前退出，这批指标怎么办？

上传一张 4MB 图片，我先后撞上了三层请求体限制一次从 413 到 500、再回到正常的完整排障记录。涉及 nginx 反向代理、SvelteKit adapter-node 运行时、以及业务代码各自的 body 大小上限。

Vite的HMR把我整不会了：一个生产环境的热更新坑上周四凌晨两点，我盯着生产环境的监控面板，眼睁睁看着某个页面的JS加载时间从500ms飙升到8秒——而这一切仅仅是因为我们启用了Vite的HMR（热模块替换）功能。你敢信？一个本该提升开发体验的特性，居然在线上环境埋了这么深的雷。

实习复盘：大模型网关渠道质量评分实战（二）—— 报错了到底算谁的锅？流式归因与 Token 补账踩过的 8 个真坑在上一篇里，我们在不拖慢主请求的前提下，把每次渠道调用尝试（Attempt）的数据都收上来了。刚开始我想得很简单：既然数据都有了，那 HTTP 200 就是成功，非 200 或者报错就是失败，拿成功数 / 总尝试数算个成功率不就行了吗？

Spring Boot + LangChain4j 统计 token 成本：ChatModelListener 实测与单价口径本文是“AI 工程化实测”系列第 2 篇：这一篇只讲 token 计量这一件事。实测环境：LangChain4j 1.22.0 + 1.22.0-beta32，JDK 21，Spring Boot 3.x，数字来自我们 Agent 项目的真实日志。

努力的小郑

数据查到了，回答去哪儿了？一次百炼 + LangChain 排查实录我们在公司的业务软件里做了一个 AI 经营助手。以前用户想看当天的营业额，要进后台找报表、选日期。现在可以直接问“今天的经营情况怎么样？”，看完还能接着问“那最近一周呢？”

Python 虚拟环境：别再把所有项目塞进一个"大仓库"了你有没有遇到过这种情况：项目 A 用的是 Django 2.0，项目 B 用的是 Django 4.0。你在项目 B 里 pip install django==4.0，结果项目 A 启动就报错。改回去呢，项目 B 又跑不起来。

技术面试已死？AI 时代，真正拉开程序员差距的是什么？大家好，我是易师傅，在 AI 时代，也要坚持古法手搓文章。回想一下，你是否对刷算法题、背框架原理、手写代码、技师（机试）代码这样的场景历历在目？曾经这些都是程序员求职绕不开的一道关卡！！！

办公 Agent 权威评测榜单出炉了，豆包第一这是苍何的第 619 篇原创！大家好，我是苍何。刚看了《2026 年 10 月 SuperCLUE-Office 办公智能体端到端实战测评结果》，豆包工作以 85.33 分的综合成绩位列总榜第一，Kimi Work、WorkBuddy 分列第二、三位。

别再把秘塔会话逐个点开：这可把秘塔多个会话一次导出？AI导出鸭结论前置：秘塔AI的左侧会话栏，是一个被长期忽视的“数据孤岛”。你攒了几十上百个会话，每个都可能是竞品调研、项目复盘、技术方案讨论的沉淀，但秘塔原生只提供单会话内的导出能力，左边栏那一个个独立会话，要么手动逐个点开复制，要么就只能任它们沉在列表里。真正的问题不在于“能不能导”，而在于“批量这件事，到底该由谁来做、怎么做才不狼狈”。

【从零理解 Spring AI · 12】MCP 的两种角色：做客户端还是做服务端上一篇讲了 MCP 的概念：标准协议、三大角色、M+N 替代 M×N。落地时你会站在两个位置之一（或者都站）：接入别人提供的能力（做客户端），或者把自己的能力开放出去（做服务端）。这篇把两个视角的代码都写全——你会发现 Spring AI 把两条路都铺得极平，其中一条路甚至只需要一个注解。

mathmodel-figure-templates 以及两个上手案例数学建模比赛里，很多队伍把大把时间耗在调图上，字体对不齐，配色花哨，导出一模糊就被评委扣印象分。mathmodel-figure-templates 就是为这件事准备的。它是 Claude Code 里的一个技能（Skill），提供一套预先配置好的、可直接出版级别的科研图表模板，面向数学建模场景，用 Python 就能跑起来。

写给迷茫的应届生，怎样在 AI 时代争取更多机会准备找工作时，我们很容易把时间都花在准备上。课程收藏了一堆，总觉得再学一点，才有底气投简历。现在招聘里又多了 RAG、Agent、全栈，学习清单越拉越长，人反而更迷茫了。

回家路上绕了弯

为什么还是不能直接把需求丢给 AI？“帮我增加一个订单取消功能。”AI 很快找到了订单接口，补上状态判断，更新数据库，增加通知逻辑，甚至写好了测试。你看着一片通过的结果，觉得这次开发大概结束了。

服务器 Python 2.7 装不了 langgraph-cli？用本地生成 Dockerfile 曲线救国在本地用 LangGraph 开发完一个 Agent 项目，准备部署到服务器上。结果一上服务器就傻眼了：系统自带 Python 2.7，而 langgraph-cli 要求 Python 3.10+，uv 更是想都别想。服务器上既装不了 uv，也装不了 langgraph-cli，langgraph build 这条路直接堵死。