笔记列表-低调大师优秀个人博客

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共 219840 篇

2026-09-08

第8课：权限控制（/approvals）与状态查看

上一课讲的模式决定了"Codex 想做什么"，这一课的权限则决定了"Codex 能做什么"。两者配合，才构成对 AI 行为的完整掌控。同时，我们还学会了如何"看表"——监控 token、按需切换模型。

阅读约20分钟

2026-09-08

用了两周WorkBuddy，我总算搞懂了它到底能替我干多少活

> 告别“AI动嘴、你动手”的尴尬，WorkBuddy让AI像数字同事一样替你执行任务 ## 一篇非技术背景小白的真实体验：从翻车到真香，附带所有踩过的坑 ## **一、为什么我要折腾这个？** ## 先交代背景：我是做运营的，日常工作里有一大坨重复的手动操作——每天登录后台导数据、整理表格、贴进Excel、写日报。活儿不难，但烦，而且一忙就忘、一忘就漏。一...

阅读约10分钟

2026-09-08

大数据成本为什么越跑越高？别急着加机器，Spot + 队列调度可能省下一半

很多公司一看到 Spark、Flink、Hive、Trino 作业跑得慢，第一反应是什么？

阅读约20分钟

2026-09-08

Palantir Study 10｜Object Set：把业务问题变成行动范围

上一篇，恒川工业把“批准调拨方案”写成了 Action Contract。供应链经理随后问计划员：“那今天该对哪些生产订单发起缺料处置？”

阅读约28分钟

2026-09-08

技术选型不是选技术，是给每个选项定价

它只是之前我所在团队在复盘过去，踩坑、返工、争论之后沉淀下来的一些思考习惯。我们的场景很具体：团队人少、业务方诉求多、技术不是公司的直接营收来源、但又要长期维护。

阅读约23分钟

2026-09-08

驾驭 AI · AI Harness Engineering ·实现层设计

AI Harness Engineering 系列 · 第六篇 · 王海涛（GitHub：derekwang85 · 腾讯云 TVP / 架构师名人堂）

阅读约16分钟

2026-09-08

车辆车五项查询API：获取发动机号、品牌、初次登记日期、车辆型号等信息

截至 6 月底，全国汽车保有量已经达到 3.71 亿辆；新能源汽车保有量达到 4897 万辆，占汽车总量的 13.19%。仅 2026 年上半年，全国办理汽车转让登记业务就有 1705 万笔。

阅读约12分钟

2026-09-08

集合了2000多家快递快递公司跟踪服的智能快递查询API

订单已经接入了顺丰、中通、圆通、韵达、京东、极兔等多家快递，如果想在自己的系统里统一展示物流轨迹，是不是每一家快递都要单独对接？

阅读约17分钟

2026-09-08

生产复盘:请求报413 Request Entity Too Large问题分享

有天下午生产群里甩进来一张截图：生产环境 http://10.3.87.23:8080/api/auth/getuserlist 接口返回异常：413 Request Entity Too Large。

阅读约11分钟

2026-09-07

和AI一起搞事情#8. 分析1000+对话得到：技能炼金术

上周你刚强调“改完要启动服务真实验证”，这周它又只跑了 pytest 就说“完成了”。

阅读约17分钟

2026-09-07

Python 风险预警在经责审计落地：审计层 + 实体层联动

问题113–122 的三层预警，经责审计不必用市场层（国企不炒股价）。收敛到最相关的两层：审计层（错报风险）和实体层（现金流 116 / 偿债 118），输出经责风险地图，驱动"重点延伸审计单位"排序。

阅读约3分钟

2026-09-07

Python 经责交付三件套：任期对比 / 三重一大 / 个人廉洁

问题经责报告三块核心交付：任期指标对比（任初 vs 任末）、三重一大程序核查、个人廉洁线索。前两块可用函数量化，第三块靠银行流水聚类（111）抓大额私卡收公款。

阅读约3分钟

2026-09-07

Python 横向 benchmark：三国企同口径指标并排对比

问题经责评价最有价值的是横向比——同一个指标，三个国企谁最差，谁就该重点延伸。前提是同口径（靠 129 的映射保证），否则比的是苹果和橘子。

阅读约3分钟

2026-09-07

Python 三个国企并行批处理：统一模板 + 科目映射 + glob 循环

问题三个国企科目口径各不相同（"现金"vs"库存现金"、"应收"vs"应收账款"），逐个跑既慢又易错。解法：统一模板 + 科目映射 dict 归一 + glob 循环，一处改全员生效。

阅读约3分钟

2026-09-07

Python 经责审计特有指标函数（三公/专项资金/重大决策）

问题通用工具箱不覆盖经责硬指标：三公经费占比、专项资金到位率/使用率、重大决策合规率。这些是经责评价的核心，必须单独写函数，且口径要在底稿里固定，否则横向不可比。

阅读约3分钟

2026-09-07

Python 复用审计工具箱：经责审计中调用已有函数

问题手工账电子化之后，数据结构和年报审计的余额表、流水表完全一致。意味着 1–122 篇的函数（异常检测、毛利率、截止测试、流水聚类、风险预警）都能直接 import 复用，经责审计只需要新写"责任评价"那部分，不必重造轮子。

阅读约3分钟

2026-09-07

Python 混合路径决策与数据校验自动化

问题三个国企赶工期，不能全走模板也不能全信 OCR。性价比最高的混合打法：余额表/报表走模板录入（勾稽根基必准），凭证流水分录 OCR 批量扫（只做趋势）。电子化一完成，立刻跑全自动平衡校验，3 分钟输出不符清单。

阅读约3分钟

2026-09-07

Python 手工账电子化②：OCR+校对路径（百度云 accurate 实战）

问题凭证量大、客户不愿重录时，OCR 是退而求其次的方案。但手写体、印章、竖排三栏表，识别率必然翻车。正确姿势是：OCR 只做趋势和异常扫描，关键科目必须抽校原始凭证，绝不拿 OCR 金额当勾稽依据。

阅读约3分钟

2026-09-07

Python 手工账电子化①：标准 Excel 录入模板设计与验收

问题手工账没有电子数据，OCR 又常翻车。最稳的路径是发一份标准 Excel 模板，让客户财务或实习生按规范填，你验收。模板设计好坏直接决定返工次数：字段不规范、没示例行，收回来的表千奇百怪，反而更慢。

阅读约3分钟

2026-09-07

Python 专项审计实战开篇：国企经责审计程序框架与手工账挑战

问题经责审计和年报审计不是一个东西。年报审计盯"报表是否公允"，经责审计盯"任期经济责任"——人走了，账清不清、责明不明。程序上它 = 通用财务审计 + 责任评价（三重一大、专项资金、三公经费、个人廉洁）。而国企手工账没有结构化数据，第一步必须先解决"数据化"，后面的工具才能跑。本系列 10 篇以三个国企手工账并行为例，把专项审计的 Python 实战走通。...

阅读约3分钟

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更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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。

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第8课：权限控制（/approvals）与状态查看

用了两周WorkBuddy，我总算搞懂了它到底能替我干多少活

大数据成本为什么越跑越高？别急着加机器，Spot + 队列调度可能省下一半

Palantir Study 10｜Object Set：把业务问题变成行动范围

技术选型不是选技术，是给每个选项定价

驾驭 AI · AI Harness Engineering ·实现层设计

车辆车五项查询API：获取发动机号、品牌、初次登记日期、车辆型号等信息

集合了2000多家快递快递公司跟踪服的智能快递查询API

生产复盘:请求报413 Request Entity Too Large问题分享

和AI一起搞事情#8. 分析1000+对话得到：技能炼金术

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Python 手工账电子化①：标准 Excel 录入模板设计与验收

Python 专项审计实战开篇：国企经责审计程序框架与手工账挑战

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