后端

从一头雾水到跑通全流程：我用一个周末啃透了JWT登录鉴权登录这个东西，说实话我写了快两年的业务代码了，一直没彻底搞明白。反正后端给什么我就存什么，请求头带上就行，出了问题找后端。直到这次接了个需求，要我从0搭一套登录鉴权的架子，前后端都我自己来，才被迫把每一层都捋了一遍。捋完发现，原来之前很多模糊的点，根本不是难，就是没人给你串起来讲。

05-Redis新增、更新删除查询自增：redis的string类型兼容number，如果存储的是number类型，可以实现INCR自增操作

从手动检查到自动监控：一个数据质量工作流的实现做数据工程的人大概都有过这样的经历：每天到工位第一件事，打开终端敲几条 SQL，看看关键表的行数是不是正常、最新数据更新到几点了、字段空值有没有突然飙高。

【JAVA】玩家

Spring核心原理全解析：从零到生产实战定位：这不是一份“Spring 八股速记”，而是一份面向 Java 后端开发者的系统学习资料。目标不是让你记住几个术语，而是让你真正理解 Spring 为什么这样设计、对象怎样进入容器、注解什么时候生效、代理对象什么时候产生、事务为什么会失效，以及生产环境出现问题时应该从哪里排查。

从 Neo4j 到 GraphRAG：用 Text-to-Cypher 构建图检索 RAG传统 RAG 通常通过向量检索或全文检索寻找相关文档。Milvus 更擅长解决“哪些内容和问题语义相似”，Elasticsearch 更擅长解决“哪些内容包含指定关键词”。

Spring AI 工具调用不是反射一下就结束：用 2.0.1 跑通失败恢复与调用上限环境：Windows 11、JDK 17.0.12、Maven 3.9.14、Spring Boot 4.1.1、Spring AI 2.0.1

Rust/Go/Java/Python/PHP 大比拼：负载下后端框架到底差多少？很多同学做技术选型，习惯只看两个指标：冷启动速度、空闲内存占用。测试告诉我们，不同后端框架空闲资源差距可达30‑100倍，Rust空闲仅3MB，Spring Boot可达500MB+。

我给 AI Agent 做了个「油猴」：让 Claude Code / Codex 直接用你已登录的浏览器一句话：browser4agent 是一个浏览器扩展 + 本地小程序，让任何 AI Agent 通过 MCP 或命令行使用你真实的、已登录的浏览器；再加上「页面工具」——AI 时代的油猴脚本。

程序员老赵

Docker 部署 DeepSeek Harness：轻松搭建局域网里的 AI Agent 平台本文基于 smanx/deepseek-harness:0.2.0-rc.2，以 0.2.0-rc.2 版本实测，测试平台 Ubuntu 24.04 Linux。

实战｜用 DeepSeek + SQLite 从零搭建轻量 Text2SQL 查询助手Text2SQL 是典型的大模型落地场景：用自然语言提问，AI 自动生成标准 SQL 语句，直接在数据库中执行并返回结果。业务人员不需要学习 SQL 语法，用大白话就能查数据；开发者也可以用它快速搭建数据查询原型。

自己摸了 2 个月零 offer，补底子只用了 3 块：Go 后端转 AI 最难的不是技术裸辞转 AI 的人里，很多人卡在同一个地方：花两个月补的是「AI」，面试官花十分钟看的是「底子」。近一段时间我带的转岗学员里，裸辞之后两个月拿不到 offer 的不止一个。复盘下来，他们的缺口高度一致，而且都不是简历上能看出来的那部分。

高频因子挖掘机

第一次补历史行情：按股票拆，还是按日期拆请求？**一句话结论：**第一次做历史数据补库，通常不该只选“按股票”或“按日期”一种拆法；先依据数据接口实际支持的批量维度切任务，再按日期窗口和标的集合组合分块，并让每个任务可重试、可校验、可续跑。

小园子的小菜

Python协程深度解析：从原理演进到实战避坑在Python高并发开发场景中，多进程、多线程存在资源开销大、线程切换成本高、GIL全局锁限制等痛点，而**协程（Coroutine）**凭借用户态轻量级切换、极低资源消耗、高并发吞吐量的优势，成为IO密集型场景的最优解。

高频因子挖掘机

300 只股票 × 两年日 K：为什么逐只循环会变成维护灾难？**一句话结论：**获取 300 只股票两年日 K 时，真正需要解决的不只是请求耗时，而是如何管理批量任务、失败恢复、数据校验和结果一致性；应优先评估数据源的批量查询能力，再用分批、可重试、可校验的流程组织任务。

苏三说技术

Spring AI Alibaba已停更了，Java还有希望吗？最近技术群里有个话题讨论得特别激烈——“Spring AI Alibaba是不是停更了？”起因很简单。

松就是我90298

如何搭建一个 Agent 系统：方法论、理想形态与一次真实落地Manus 之后，问「怎么学 agent 开发」的人突然多了起来。但大部分人的第一课是从一个能跑通的 demo 开始的：给模型几个工具，写个 while 循环，跑起来了，很兴奋。然后要上线，发现真正的问题一个都不在模型上——是钱算不清、是状态丢了、是发布错配、是失败没有终点。

即时通讯系统的关键设计即时通讯(IM，Instant Messaging)要解决的核心问题是：让一组不可靠、可离线、数量可变的读取端，各自与服务端权威就发生了哪些事、以什么顺序达成一致。

golang学习记

rust开发，选VS Code还是RustRover?最近我在折腾一个 Rust 项目，听到朋友聊到了一个与取得话题： VS Code + rust-analyzer 和 RustRover 到底选哪个。

打工仔折腾 AI

从零写一个CAD 05：以鼠标为中心的滚轮缩放，招法能复用但顺序不能反做简易 CAD 视图器到第五篇，前四篇把画布、图元、世界坐标与屏幕坐标的映射、以及基础的平移（pan）都搭起来了。这一篇专门处理滚轮缩放。

rust: Facade Pattern摘要：本文以 Rust 实现的外观模式（Facade Pattern）为例，展示如何通过门面统一封装多个子系统，并借助开放型标签（开放型结构体与常量）在工程外扩展货物类别、国家/地区、币种等维度而不改动领域层。全文围绕「扩展维度靠加常量，不靠改代码分支」这一核心思想，覆盖货物类别、国家代码、货币金额、结算、承运时间线等子系统的设计与调用，并通过第七幕命令行演示验证每个公开方法都被真实调用，从而以编译器作为架构审计工具实现零告警。