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倒计时 2 天｜Meetup 议题已公开，Copilot 月卡等你来拿！

「AI时代下的基础软件」 10 月 25 日（周六），欢迎来到深圳 MoonBit 技术沙龙 ，一起探讨 AI 时代的基础软件新范式与编程语言的未来。 活动时间： 10月25日 （周六）14:00 - 17:00 活动地点： 深圳市福田区保税区市花路5号长富金茂大厦1号楼二层多功能厅 报名链接： https://hdxu.cn/1z5w9 一、MoonBit 发展 & 展望 张宏波 粤港澳大湾区数字经济研究院基础软件中心首席科学家，MoonBit 团队负责人 整体回顾MoonBit 3年来的发展历程，介绍其在编译器技术、生态建设、以及AI相关领域中的最新进展，并展望MoonBit如何成为下一代智能软件基础设施的关键一环。 二、Maria：用 MoonBit 写个 Code Agent 费浩祥 MoonBit核心开发工程师 Maria 是用 MoonBit 从 0 开发的 Code Agent 。Maria 使用 MoonBit 构建，为 Code Agent 的可靠运行提供了坚实的基础，并以 SDK 的方式向外提供接口，方便外部开发者以 Code Agent 为基础进行二次开发，并集成到具体的工作流中。 1. 如何使用 Maria： Maria 提供了启动 Maria agent和监听事件的能力，用户可以基于事件系统定制渲染、日志以及自动化任务等功能。Maria 也支持自定义工具、添加会话来实现更加复杂或者灵活的需求。 2. 如何进行工具设计： 工具是扩展 LLM 能力的重要手段。 工具提供的 JSON schema 应该尽量扁平、简单。复杂的 JSON schema 通常会导致 tool call 失败。 工具应该是 future proof 的。固定工作流的工具可能在当下很好用，能解决问题，但是随着模型能力的提升，可以完全通过模型自身的能力替代。 工具的状态和输出都应该是临时的：让 LLM 自己重建对项目的理解。 三、MoonBit Pilot 以及AI工具的一些使用技巧 刘子悦 MoonBit核心开发工程师 本次将与大家分享一些如何让AI（包括Moon pilot或者cursor等工具）写出更好的MoonBit代码的一些技巧，主要包括以下三个方面： 1. 扁平化面向对象的设计 ，MoonBit本身有非常良好的pattern match语法和AI工具链，使用更加扁平化的类设计可以更好的让AI看懂代码，写出更好的代码。 2. 善用pattern match ，而并非不安全的数组索引，或者unwrap。pattern match的语法有助于AI快速地写出正确的代码。 3. API设计，文档和测试的写法和技巧 。好的文档与测试会极大地帮助AI定位Bug，写出更好的代码。 四、AI 与 MoonBit 如何提高我们的生产力 鲍志远 MoonBit核心开发工程师 随着大模型能力的提升，AI已经越来越多地参与到我们的日常开发中，并且正在切实地提升我们的生产力。本次将与大家分享： 1. 我在日常开发中觉得AI很好用的场景 2. MoonBit工具链为了提升大模型生成MoonBit代码的能力而做的工作 五、MoonBit 异步编程系统介绍 刘请 MoonBit核心开发工程师 近期，MoonBit 发布了异步编程运行时 moonbitlang/async，有了较完整的异步编程支持。moonbitlang/async 的开发者将分享： 1. MoonBit 异步编程系统的整体设计和现状 2. moonbitlang/async 中的结构化并发设计 3. MoonBit 的异步编程系统的未来规划 六、MoonBit 自举 parser & formatter 进展和应用 陈玉斌 MoonBit核心开发工程师 本次分享将与大家介绍 MoonBit 自举解析器和格式化器的进展，并演示如何使用这些库编写有用的代码处理工具。主要包含以下方面： 1. moonbitlang/parser 模块的实现 包括如何使用moonyacc、实现性特性lexmatch、Guard语句与is表达式、snapshot test等工具和特性，来完成词法解析、语法解析、错误恢复的功能，简化自举的工作。 2. moonbitlang/formatter 模块 自举格式化器的设计思路和当前进展。 3. moonlint 代码检查工具 如何利用 moonbitlang/parser 开发基于语法的代码检查工具。 4. 代码生成工具开发 如何结合 moonbitlang/parser 和 moonbitlang/formatter 实现自定义 deriving、FFI 包装生成等实用的代码生成工具。
2025-10-23
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带你十天轻松搞定 Go 微服务系列（九、链路追踪）

序言 我们通过一个系列文章跟大家详细展示一个 go-zero 微服务示例，整个系列分十篇文章，目录结构如下： 环境搭建 服务拆分 用户服务 产品服务 订单服务 支付服务 RPC 服务 Auth 验证 服务监控 链路追踪（本文） 分布式事务 期望通过本系列带你在本机利用 Docker 环境利用 go-zero 快速开发一个商城系统，让你快速上手微服务。 完整示例代码：https://github.com/nivin-studio/go-zero-mall 首先，我们来看一下整体的服务拆分图： 9.1 Jaeger 介绍 Jaeger 是 Uber 开发并开源的一款分布式追踪系统，兼容 OpenTracing API，适用于以下场景： 分布式跟踪信息传递 分布式事务监控 问题分析 服务依赖性分析 性能优化 Jaeger 的全链路追踪功能主要由三个角色完成: client：负责全链路上各个调用点的计时、采样，并将 tracing 数据发往本地 agent。 agent：负责收集 client 发来的 tracing 数据，并以 thrift 协议转发给 collector。 collector：负责搜集所有 agent 上报的 tracing 数据，统一存储。 9.2go-zero使用Jaeger链路追踪 go-zero框架已经帮我们实现了链路追踪（详见：go-zero链路追踪），并且集成支持了 Jaeger， Zipkin 这两种链路追踪上报工具，我们只要简单配置下，就可以可视化的查看到一个请求的完整的调用链，以及每一个环节的调用情况及性能。 9.2.1 添加 user api 服务 Telemetry 配置 $ vim mall/service/user/api/etc/user.yaml Name: User Host: 0.0.0.0 Port: 8000 ... Telemetry: Name: user.api Endpoint: http://jaeger:14268/api/traces Sampler: 1.0 Batcher: jaeger 9.2.2 添加 user rpc 服务 Telemetry 配置 $ vim mall/service/user/rpc/etc/user.yaml Name: user.rpc ListenOn: 0.0.0.0:9000 ... Telemetry: Name: user.rpc Endpoint: http://jaeger:14268/api/traces Sampler: 1.0 Batcher: jaeger 9.2.3 添加 product api 服务 Telemetry 配置 $ vim mall/service/product/api/etc/product.yaml Name: Product Host: 0.0.0.0 Port: 8001 ... Telemetry: Name: product.api Endpoint: http://jaeger:14268/api/traces Sampler: 1.0 Batcher: jaeger 9.2.4 添加 product rpc 服务 Telemetry 配置 $ vim mall/service/product/rpc/etc/product.yaml Name: product.rpc ListenOn: 0.0.0.0:9001 ... Telemetry: Name: product.rpc Endpoint: http://jaeger:14268/api/traces Sampler: 1.0 Batcher: jaeger 9.2.5 添加 order api 服务 Telemetry 配置 $ vim mall/service/order/api/etc/order.yaml Name: Order Host: 0.0.0.0 Port: 8002 ... Telemetry: Name: order.api Endpoint: http://jaeger:14268/api/traces Sampler: 1.0 Batcher: jaeger 9.2.6 添加 order rpc 服务 Telemetry 配置 $ vim mall/service/order/rpc/etc/order.yaml Name: order.rpc ListenOn: 0.0.0.0:9002 ... Telemetry: Name: order.rpc Endpoint: http://jaeger:14268/api/traces Sampler: 1.0 Batcher: jaeger 9.2.7 添加 pay api 服务 Telemetry 配置 $ vim mall/service/pay/api/etc/pay.yaml Name: Pay Host: 0.0.0.0 Port: 8003 ... Telemetry: Name: pay.api Endpoint: http://jaeger:14268/api/traces Sampler: 1.0 Batcher: jaeger 9.2.8 添加 pay rpc 服务 Telemetry 配置 $ vim mall/service/pay/rpc/etc/pay.yaml Name: pay.rpc ListenOn: 0.0.0.0:9003 ... Telemetry: Name: pay.rpc Endpoint: http://jaeger:14268/api/traces Sampler: 1.0 Batcher: jaeger 提示：配置修改后，需要重启服务才会生效。 9.3 使用Jaeger UI查看链路 访问 /api/user/userinfo api接口 在 第一章 环境搭建 中我们集成了Jaeger服务，并为其 Jaeger UI 端口号16686 做了宿主机端口 5000 的映射关系，所以在浏览器中输入http://127.0.0.1:5000/访问Jaeger UI界面。选择 Search 菜单，在 Service 下拉框中选择 user.api，最后点击 Find Traces 按钮，可以查询到刚刚访问的 /api/user/userinfo 接口的链路追踪数据。 点击进去，就可以看到这个 /api/user/userinfo 接口的链路时序图，以及服务依赖关系，和耗时情况。 右上角的下拉菜单可以选择不同的数据展示样式。 其他接口链路追踪效果图 项目地址 https://github.com/zeromicro/go-zero https://gitee.com/kevwan/go-zero 欢迎使用 go-zero 并 star 支持我们！ 微信交流群 关注『微服务实践』公众号并点击 交流群 获取社区群二维码。
2022-01-27

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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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。

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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。

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Sublime Text

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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。

时间: 2026-08-21 大小: 9.84MB 下载: 40次
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