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一键托管，阿里云全链路追踪服务正式商用：成本仅自建1/5或更少

时，57%的开发者选择了全链路追踪。

2019-06-11

【阿里云ACE成长记第5期】分布式链路追踪系统架构设计的经验分享

【引言】本期由阿里云ACE（阿里云开发者社群）&成都柠檬云网络技术有限公司资深架构师曾昌强为大家分享个人成长经历与个人专业技术之分布式链路追踪系统架构设计。

2018-11-15

Python是真的强，监控完终端与服务器还能追踪数据库与web服务器

为什么要监控？监控和日志的区别监控项目开源监控项目托管监控服务监控学习清单

2018-05-15

由「刷脸」到「识人」，云从科技刷新跨镜追踪(ReID)技术三项世界纪录！

人工智能由“刷脸”进入“识人”阶段，跨镜追踪（ReID）技术大大提高商用水平人脸识别技术经过进几年的发展，已较为成熟，在众多的场景与产品中都已有应用，但人脸识别技术只能用到人体的人脸信息，放弃了人体其他重要信息的利用

2018-04-16

Spring Boot 4.1 的 API 版本控制：Header、Query、路径和 Media Type 到底怎么选

环境：Windows 11、JDK 17.0.12、Spring Boot 4.1.1、Spring Framework 7.0.9、Tomcat 11.0.24

2026-10-07

企业内网穿透安全实践：警惕整站映射风险，网关路径访问控制加固方案

企业数字化建设过程中，经常存在内外网互通诉求：异地员工访问内部业务系统、分支机构 API 对接、小程序回调、私有化大模型对外提供推理服务等场景，内网穿透成为非常普遍的网络实现手段。

2026-10-03

一道请假审批需求看六款 Java 流程引擎：实现路径与成本

公开检索中，没有仍在主流活跃维护、且官方名称就叫 Deployment 的 Java BPM 引擎。与 OpenWFE 同期、常被学术/早期开源 BPM 评测并列的，多为 jBPM / Enhydra Shark（XPDL、流程定义部署中心化）一类产品。

2026-10-03

数据中心末端配电零线过流与电气安全治理路径

在数据中心配电系统中，中性线（N线）长期处于被忽视的地位。传统认知中，三相负载平衡时中性线电流趋近于零，因此早期配电设计中中性线截面积往往小于相线。然而，随着LED照明、变频设备、UPS及服务器开关电源等非线性负载的大规模普及，这一传统认知已被彻底颠覆。

2026-09-29

问一个做了五年B2B销售的朋友，每天花时间最多的事是什么？他想了一会儿说：不是见客户，是填系统。客户信息要录、拜访记录要写、报价单要做、日报要交、跟单进度要更新。真正面对面跟客户聊的时间，可能一天也就两三个小时。这不是个例。在50到500人规模的工贸企业里，销售团队普遍面临同样的困境——业务复杂度上来了，订单要对接采购、库存、生产，一个客户跟下来涉及的环节越来越多，但录入和整理的工作量也跟着翻了倍。 AI能帮上忙吗？超兔一体云给出的回答是：能，但不是替你去见客户，而是替你把见完客户之后那些"反人性"的琐碎活干掉。 01 15秒，说完即录入场景很常见：销售从客户公司出来，在车上或者地铁里，得赶紧把刚才聊的内容记下来。打开手机App，对着语音说——张总，设备部，对那台空压机的更换有兴趣，预算大概30万，下个月招标。超兔CRM的语音创建数据功能会自动把这段话拆成几块：客户信息归到客户档案，商机归到销售机会，行动记录归到跟单时间线，待办事项自动生成下一步提醒。遇到同音字，拼音三路匹配算法自动识别。口语里的"下个月"会自动换算成具体日期。确认卡片弹出来，每一项都可以改。没问题就一键入库。全程大约15秒。以前这件事要花多久？回到公司，打开电脑，新建客户、填字段、写跟进、建待办，少说十分钟。一天跑三家客户，光录入就半小时起步。更麻烦的是，很多销售嫌麻烦，拖着不录，等到周末集中补，信息遗漏、记忆偏差就出来了。超兔认为，高频小事的自动化，比宏大叙事更值钱。录入、抄写、整理、填报——这些事反人性、重复度高、数据成熟度也够，正好是AI该先接手的。 02 1分钟，报价单自动成工贸企业的销售还有一个高频痛点：做报价单。客户发过来一份询价单，几十个产品，规格型号各不相同。销售得一个一个查价格、核对规格、算折扣，再整理成跟客户询价单格式一致的报价文件。碰到甲方有固定模板，还得"贴右边"——顺序、结构完全对齐，方便对方对比。销售把微信消息、邮件段落、Excel文件甚至截图丢给AI，系统自动识别产品信息，匹配价格策略。5万种产品乘以5万个客户，秒级匹配完成。精确匹配标绿，模糊匹配标黄，未匹配标红——三色标识一目了然。价格取值有四种策略可选：客户专属价格、历史最近成交价、内部结算价加上浮、产品标准价。最终导出的Excel跟甲方询价单顺序、结构完全一致。整个过程大约1分钟。过去整理一份几十行的报价单，快的半小时，慢的一两个小时。现在压缩到分钟级。对工贸企业来说，响应速度本身就是竞争力——谁先报出价，谁就占先机。 03 接手老客户，30秒看懂全部历史销售离职、岗位调整、区域重新划分——B2B销售团队的人员流动比想象中频繁。接手老客户时，新销售面对的是一堆零散的跟进记录、合同、回款数据，拼不出完整画面。超兔CRM的跟单时间线把这个问题简化了。从第一次接触到现在，每一次拜访、每一通电话、每一份报价、每一次回款，按时间顺序排列。配合AI智能跟单建议，系统自动提取历史沟通要点、关键字高亮，识别当前卡点并给出解法建议。更实用的是"下一步谋划"功能。AI基于客户当前状态和历史商机数据，推理出接下来该做什么——是跟进报价、还是安排拜访、还是推动签约。点"采纳并建待办"，直接落地到日程里。这不是让AI替销售做决策。是让接手的人快速进入状态，让在跟的人不遗漏关键节点。判断权始终在销售手里。 04 采购报价梳理，从4小时到15分钟销售在前端签了单，后端的采购备货同样是一笔糊涂账。多个客户的订单叠在一起，哪些产品需要采购、采购多少、找哪家供应商——这些计算靠人工做，既慢又容易出错。尤其是以销定采的场景，要把多个订单里相同产品的数量合并起来，才能跟供应商谈批量价。系统自动计算每个产品的采购缺口：订单需要交付的量，减去现有库存，再减去在途量。然后自动匹配历史合作过的供应商，按供应商维度拆分采购单。多个订单的相同产品自动合并，形成批量议价优势。供应商报价的梳理对比，从原来的四五个小时缩短到15分钟左右。销售管理系统和采购管理在同一个底座上打通，订单数据直接驱动采购动作。不用在两个系统之间来回倒腾数据，也不用手动做表格比对。 05 赢单丢单，AI帮你复盘做销售的人都知道，复盘很重要，但很少有人真的做。原因也简单：太忙，太费时间，而且写出来的东西容易变成流水账。超兔一体云的赢单丢单复盘功能，让AI扮演资深B2B销售教练的角色。赢单时，AI识别关键因素和转折点，提炼可复用的经验。丢单时，系统强制使用"可能""疑似"等概率性表述——不追责，只找提升点。复盘报告自动写入客户时间线，刷新不丢，下次还能回看、对比。更重要的是，复盘结论会反哺后续的跟单规划和定量判断，形成"执行、记录、分析、规划、再执行"的正向循环。传统CRM是销售当打字员、系统当档案柜。在这套AI闭环里，销售是决策者，AI是全程助理。 06 一句话操作CRM 超兔CRM已经正式发布MCP能力——35项系统能力开放给AI。26个MCP标准工具加9项在线扩展能力，覆盖客户、订单、跟进、回款、待办、企微触达等核心场景。实际用起来是什么感觉？早上到公司，对着AI说一句话，今天的待办、日程、审批、合同到期提醒、待回款、今日要跟进的客户，全部汇总推送到企业微信。需要查某个客户的全貌——基本信息、联系人、历史跟进、合同、回款、待办、备忘——也是一句话，AI一次返回。权限随行是另一个值得说的细节。AI能看到的数据跟本人的CRM权限完全一致，他人数据不可见。写操作也有保护——客户创建自动查重，群发需企微人工确认，审批中的数据不可改。场景传统方式 MCP方式晨间工作台逐个页面查看一句话汇总推送企微客户360°查询切换多个页面拼凑一次问答全貌返回创建客户+跟进填表、建记录、设提醒一句话完成生成日报手动整理当天工作 AI分析数据自动生成标签客群群发筛选、导出、手动发送按标签筛选，企微定向群发 07 底座够深，AI才够准 AI做客户洞察、做跟单建议、做采购计算，靠的是什么？是底下的业务数据。数据越完整，AI的判断就越准确。超兔一体云的产品结构覆盖了全业务链：CRM客户关系、OMS订单执行、WMS仓库管理、SRM供应商管理、MES生产管理、财务凭证、薪资管理、OpenCRM上下游协同。6大类30种订单模型覆盖贸易、2C、装配生产、机电配置、非标、服务六大业态。这意味着AI在做客户复购预警时，读到的不只是跟进记录，还有订单数据、回款节奏、库存状态。在做采购建议时，不只看单一订单，而是合并多个订单的缺口统一计算。信息的完整度，决定了AI认知的准确度。这些业务深度不是凭空设计出来的。XTools超兔始于2004年，22年迭代，60000多家企业的真实业务"磨"出来的。30种订单模型、5大跟单模型、4种采购模型、支持多达500个仓库——每一个数字背后都是具体企业的具体需求。 08 让销售少填一个字段，多打一个电话回到开头那个问题：销售每天花时间最多的事是什么？理想状态应该是——见客户、打电话、聊需求、推进度。这些创造收入的动作，才是销售该做的事。至于录入、整理、核对、填报，能交给系统的就交给系统，能交给AI的就交给AI。超兔一体云走的就是这条路。不搞概念，不追风口，盯住一线销售每天面对的具体问题，一个一个解决。语音录入15秒、AI制单1分钟、采购梳理15分钟、接手老客户30秒看懂——每一个效率提升都对应一个真实的工作场景。 40%的新客户来自老客户转介绍，这个数据本身说明了一件事：用得好的企业，愿意推荐给别人。不是因为概念多新，而是因为确实帮销售省了时间、减少了遗漏、加快了响应。 CRM的终极本质是关系。关系靠人来做。AI要做的，是把人从琐碎中解放出来，让他们有更多时间去做真正重要的事——跟客户建立信任。超兔一体云始于2004年，工业工贸CRM，面向中小企业（以50-500人规模团队为主），已服务60000+企业用户，覆盖50+行业。CRM版500元/人/年起（5用户起），支持免费试用。

2026-09-23

2026年ISV 表格组件选型盘点：软件产品内嵌表格能力的实践路径

在软件与信息技术服务业，一个典型的产品需求是：自家的管理系统需要一个"像 Excel 一样"的表格模块，用于报表展示、数据填报或在线编辑。对 ISV（独立软件开发商）来说，"表格能力从哪来"是一个绕不开的技术选型问题。

2026-09-22

生成式 AI 赋能鱼叉式钓鱼攻击的实证风险与防御路径研究

本文基于该实证研究成果，剖析 AI 鱼叉式钓鱼攻击完整链路，分析公开开源情报与大模型结合带来的攻击范式变革，梳理当前检测技术的现实局限，结合人员认知弱点，从技术防御、人员安全素养、安全机制建设多维度讨论可行应对路径

2026-09-21

从一个人到全团队：推广路径 + 9 个排查项

这个系列只讲一件事：怎么用工程化的方法，把 AI 编程从"碰运气"变成"可预期"。

2026-09-21

用 Python 生成文件清单：把路径、大小和 SHA-256 分开记录

用标准库生成JSON文件清单，逐项记录读取失败和读取期间变更，说明哈希比对能够解决的问题及其边界。

2026-09-20

未成年人典型网络诈骗类型及家庭防护路径研究

随着移动互联网设备低龄化普及，未成年人线上社交、游戏、学习行为常态化，该群体逐步成为网络社会工程学诈骗的重点侵害对象。海外 Verizon 相关调研数据显示，过去一年 63% 的民众遭遇过各类网络威胁，80% 的家长担忧子女遭受网络诈骗操纵。当前针对未成年人的诈骗较少依托系统漏洞实施入侵，更多利用青少年认知局限、情感诉求与行为心理弱点完成欺骗。本文以该机构公开报道披露的五类高发诈骗样本为基础，系统解析游戏诈骗、钓鱼与短信钓鱼、AI 身份仿冒诈骗、钱骡招募诈骗、性勒索诈骗的完整运作流程，剖析诈骗得逞背后的多重内在诱因，梳理技术工具防护手段的现实局限。反网络钓鱼技术专家芦笛指出，未成年人反诈教育不应以记忆海量诈骗案例为核心目标，而应当塑造遇事暂停、多方核验、主动求助的思维模式。迪妙网络空间安全学院研究团队结合诈骗链路特征，从家庭监护、青少年数字素养培育、账号安全管控、事后处置流程、平台协同五个维度构建闭环防护框架。研究客观区分技术工具与家庭教育的边界，承认技术管控仅能作为辅助屏障，家庭内部互信沟通机制才是抵御社会工程类诈骗的关键，为家庭开展未成年人网络安全保护提供可落地的理论参考与实践方案。

2026-09-20

从网址到磁盘路径，为什么 Web 站点还能用虚拟目录发布内容

这道题考查的是 Web 服务器中的目录映射机制，具体放在 Windows Server 和 IIS 的语境中理解最为准确。

2026-09-19

源代码加密软件：研发企业核心代码资产的防护路径与落地实践

对于软件研发、硬件开发类企业，源代码属于核心商业秘密，承载业务逻辑、算法设计、接口规则，一旦外泄，会直接造成技术优势丧失、竞品复刻、知识产权纠纷等一系列后果。

2026-09-19

监控员工电脑能还原出什么——一次事后查证的复盘路径

一家智能硬件公司发现自家的一款产品固件出现在第三方论坛上，发布时间可以确定到某个下午。

2026-09-18

可观测性平台建设：从数据割裂到统一观测的演进路径

多数企业的监控体系不是规划出来的，而是随着业务扩张逐步堆叠出来的。主机监控一套、容器监控一套、日志系统一套、APM 一套，每套系统解决的是当时最紧迫的问题，但彼此之间没有约定统一的资源标识和数据模型。结果是监控对象越来越多，排障时需要的系统切换次数也越来越多。这个现象背后有一个容易被忽略的事实：监控工具的叠加并不等于观测能力的提升，当数据之间无法关联时，新增数据源反而增加了排障的认知负担。

2026-09-17

交付慢的 5 个归因路径与数据来源

季度经营会上，交付报表显示按时交付率不低，质量团队却报线上事故在上升，业务负责人坚持说需求等得太久。报表上每个数字都有人签字，会上却没人能说清先改哪一步。几套数据各自成立，就是拼不出同一个结论。50到500人规模的研发团队，大多遇到过这个场面。

2026-09-17

数据库学习路径2026：SQL基础→数据库设计→性能优化→国产实战

跳过SQL基础，直接研究执行计划、索引原理。结果面试的时候，面试官问“GROUP BY和HAVING的区别”，我愣了半天。

2026-09-16

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更多资源

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。

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。

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。