笔记列表-低调大师优秀个人博客

文章列表

共 218050 篇

2026-09-28

OmniRoute 本地模型代理快速入门指南

在 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 等工具中配置 OmniRoute：

阅读约10分钟

2026-09-28

Gitea 仓库从非 CDN 模式改造为 CDN 模式实战指南

在默认（非 CDN）部署下，Gitea 的所有响应都由源站（Gitea + 其反向代理）直接处理。实际运行中会碰到以下问题：

阅读约28分钟

2026-09-28

当 AI Agent 遇到 Nacos：OpenClaw.NET 集成入门

——不写一行 LLM 调用，让 Agent 确定性地发现并调用注册中心里的 MCP 工具

阅读约14分钟

2026-09-28

OpenSandbox 1.1.0：阿里开源的 AI 沙箱平台，这次把版本号也管明白了

随着 Claude Code、Qwen Code、Codex CLI 这些 Coding Agent 落地越来越深，这个问题变得很现实。模型输出的本质是不可信输入——命令注入、文件越权、恶意外联，哪一样出事都够喝一壶。把它直接交给宿主机执行，跟把服务器钥匙交给一个随时可能幻觉的实习生没什么区别。

阅读约20分钟

2026-09-28

Java&Spring过时的经典语录

String newString = new StringBuffer("牛郎").append("织女").toString();

阅读约8分钟

2026-09-28

Java9中2个被废弃的使用方法

https://cr.openjdk.java.net/~iris/se/9/latestSpec/api/deprecated-list.html

阅读约4分钟

2026-09-28

怎么防止数据泄密：带你复盘 3 起内部泄露事件看防护盲区

很多安全事故发生之后复盘，企业并不缺少防火墙、杀毒软件，漏洞往往出在终端侧的数据流转管控。

阅读约8分钟

2026-09-28

课后补充--先导化合物的优化策略

对于经过虚拟筛选（Virtual Screening, VS）得到的候选化合物，下一步不是简单地“继续对接”，而是进入 Hit → Lead → Lead Optimization（先导化合物优化）阶段。核心目标通常是同时优化活性、选择性、ADMET、成药性和合成可行性。虚拟筛选得到的 hit 往往只满足其中一部分要求，后续需要通过 SAR 和反复的 D...

阅读约25分钟

2026-09-28

Palantir Study 29｜Foundry DevOps 与 Marketplace：怎样把一个用例变成可安装、可升级的产品

恒川工业华东工厂的缺料处置应用终于稳定了。华南工厂负责人看过演示后说：“这套东西很好，给我们复制一份，下个月上线。”

阅读约26分钟

2026-09-28

10 个任务实测蓝耘智能路由：它把任务派给了谁，钱花对了吗

用 MaaS 平台的人大概都纠结过同一件事：简单任务用旗舰模型嫌贵，复杂任务用便宜模型怕它翻车。于是每次发请求前都要做一道选择题——这个任务该用哪个模型？任务一多，切换模型本身就成了新的心智负担。

阅读约20分钟

2026-09-28

scriptc如何编译TS成本地程序

scriptc 是 vercel-labs/scriptc 仓库中的 TypeScript-to-Native Compiler，核心目标是把 TypeScript 和 JavaScript 编译成 typed IR、可读 C、LLVM IR、汇编、对象文件、本地可执行文件和 WebAssembly 模块。

阅读约24分钟

2026-09-28

派猫猫旅行巡检自动化一次 401 鉴权故障的完整排查复盘（续）

关键词：自动化 · 反爬 · Bearer 鉴权 · Cookie 鉴权 · Chrome DevTools Protocol · App-Bound Encryption · Edge · Keycloak JWT

阅读约25分钟

2026-09-28

07｜Anomaly Detection：统计学、机器学习与 LLM 的正确分工

TL;DR：异常检测应采用「确定性算法打底 + LLM 语义补位」的漏斗式分层架构：Level 1 静态阈值处理 CPU、内存等硬边界；Level 2 统计方法（z-score、EWMA、seasonal baseline）召回单指标波动候选；Level 3 语义异常需结合日志、trace、变更事件判断。LLM 不直接扫描全量数据，只对经上下文丰富的少量候...

阅读约2小时

2026-09-28

【 06｜Topology：没有依赖图，RCA 很容易变成猜测】

在 AIOps 根因分析（RCA）中，Topology 不只是用来“看清架构”的可视化工具，更是把诊断从“相关性猜测”推进到“因果推理”的骨架：它把服务、主机、数据库、网络和 K8s 等实体之间的依赖关系图交给 Agent，让每一次告警都能沿着“谁影响谁、谁异常、谁最近变过”的链路回溯。本文将从概念、架构设计与代码实现讲起，一直延伸到生产环境的最佳实践，帮助...

阅读约22分钟

2026-09-28

【05｜告警降噪：Dedup、Suppression、Correlation】

面向 ITOps Agent Platform 系列第 5 篇。从“告警平台”升级为“事件平台”。

阅读约14分钟

2026-09-28

04｜告警工程：不要让 AI 直接吃“原始告警“

面向 ITOps Agent Platform 系列第 4 篇。设计统一 Alert/Event 数据模型与状态机，为下游降噪、关联、调查打好地基。

阅读约41分钟

2026-09-28

需求没问清就开干？给 AI 编程工具装上「需求收集」这一环

现在用 workbuddy、codebuddy 这类 AI 编程工具，最让人头疼的往往不是它不会写代码，而是「需求还没说清楚，它就开始动手了」。结果就是不断返工、反复修改，token 烧了不少，效率却没上来。(ps:项目在github上，搜pre-workbuddy就行)

阅读约7分钟

2026-09-28

数据分类分级怎么落地-从标准到执行的五步路径

数据分类分级怎么落地？把它拆成五步：定标准、建模板、自动识别、人工稽核、衔接保护措施。五步是有顺序的：标准不写清，模板就没法建；模板没建好，识别结果只是一堆标签；没有人工确权，清单担不了责任；不接到保护措施上，成果就停在纸面。五步走完的机构，检查时能拿出完整链条；只走前四步的机构，通常只能拿出一份说不清用途的清单。

阅读约11分钟

2026-09-28

从选型到迁移：为什么从 AI 聊天换到 WorkBuddy

很多人的 AI 使用史是从聊天框开始的：问一句答一句，要文件自己复制，要分析自己跑。用久了会有一种"差了最后一公里"的感觉——它说得都对，但活还是得自己干。WorkBuddy 和普通 AI 聊天最根本的区别，就是把最后一公里补齐了：它能在我授权后读文件、跑工具、生成文档，再把结果交到下一个应用里。

阅读约5分钟

2026-09-28

跑偏与返工：AI 翻车实录与修正方法论

把 WorkBuddy 当"执行型实习生"用，就要接受实习生会跑偏的事实。我最早的一次翻车：只写了"帮我整理本周工作"，它把私人备忘也扫进去了——任务范围没圈，它默认"所有相关材料"都算。后来的教训让我定下一条规矩：先圈目录，再说任务；先写禁区，再点运行。

阅读约4分钟

资源下载

更多资源

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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怎么防止数据泄密：带你复盘 3 起内部泄露事件看防护盲区

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scriptc如何编译TS成本地程序

派猫猫旅行巡检自动化 一次 401 鉴权故障的完整排查复盘（续）

07｜Anomaly Detection：统计学、机器学习与 LLM 的正确分工

【 06｜Topology：没有依赖图，RCA 很容易变成猜测】

【05｜告警降噪：Dedup、Suppression、Correlation】

04｜告警工程：不要让 AI 直接吃“原始告警“

需求没问清就开干？给 AI 编程工具装上「需求收集」这一环

数据分类分级怎么落地-从标准到执行的五步路径

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