最近产生的寄生感。这里作一个记录，在不同的agent，模型厂商，token之间，可能还是要不断的横跳，所以，我们的记忆和技能，寄生在哪里？
IP属地：上海
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一个运维体系的架构思考
把之前的好多想法，一一串联起来。在一个大的体系框架内思考问题，不会发生逻辑混沌，饭碗的事，还是要好好钻研的。不然，就找不到自身定位的价值。 运维体系框架 v2.0 一、运维体...
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FinOps实践深度分析基于一家金融公司的实践的深度分析示例 核心计算逻辑解读 一、成本管理模型的核心计算逻辑 建立一套完整的私有云成本管理模型，其核心在于一次性采购成本的分摊计算。这与公有云按需付...
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变更管控中的影响分析和风险评估这块内容一直有些细节，这次具体弄清楚。 为了让落地更直观，我将围绕 「生产环境支付核心服务V2.3.0版本升级」 这个常规变更场景，输出全套可直接复用的样例、格式，以及自动化...
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Skill 中提示词、script、reference、assets 的文本与可执行脚本调用机制
这次豆包梳理得不错，也解了我不少惑，和猜测的基本一致。 Skill 中提示词、script、reference、assets 的文本与可执行脚本调用机制 Skill 是大模型...
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安装DeerFlow2.0玩玩也想看看，像DeerFlow和OpenOcta，OpenClaw这些设计有什么不一样。其实，我试用了几个小时，感觉还是有些小失望的，没有找到其场景定位吧。 1，安装文档 我是...
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故障管理三大核心指标：P0-P3、1-5-10、RTO/RPO 辨析
这三个概念之所以让人感到困惑，根本原因在于它们来自不同的理论体系、服务于不同的管理目的、针对不同的场景。 一、P0-P3 故障等级处理时效 1.1 起源与定位 P0-P3 故...
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运维左移的一些实践内容
从广发证券的网文里来的。 相发链接https://mp.weixin.qq.com/s/jM5kX-Kf_F1OyWhC_OmpUA 故障可恢复 定义应用服务的可用性目标。制...
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AI智能体工程化启示慢慢收集到的一些实践。 比如： 知识库的系统工程化管理，使用RagFlow是一个好的实践，可以通过API集成到AGENT中。其实ragflow还是可以作简单的DIFY一样的工...
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理解AGENT,SKILL,MCP之间的关系技术术语总是层出不穷，但我觉得每一个技术点，都是为了解决一些通用问题的模式来设计的，一定会有一些层次感。我看了一些资料，加了一些思考，来梳理一下吧。 Skills 具有四大核...
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LangChain和LangGraph结合，完成工具调用和模型调用的循环
这里涉及的不是单次工具，而是多次多个工具，我以为比较有借鉴性，作个录入。 比较好的实践，是需要很好的结合这两者的。 代码 输出
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通过这段时间的操练，慢慢理解了大模型的AGI自由和IT人员的束缚
最近系统的在学习Langchain和LangGraph，https://www.learngraph.online/[https://www.learngraph.onlin...
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康德三大批判 × 脑神经科学 × 大模型 三者核心对应关系对比表
AI提问的回答，我觉得这个类比维度很有意思，也是我感兴趣的，保留。 康德三大批判 × 脑神经科学 × 大模型 核心对应关系（列表版） 一、认知起点：感性直观（接收外部信息） ...
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扣细节，关于LLM的一些数据维度测试的代码
总觉得对大模型的一些细节把握不准，为了印在心里，这次增加了对数据维度的测试。代码也比之前的要正规。为了能把验证过程的参数深入到第一行的代码，我甚至加了训练过程额外的参数传递，...
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纯手工撸LLM：两个小时内的成果关于LLM的一些技术点，目前都解开了，再重新手撸，加深印象。用AI学AI，让豆包按我的要求生成了如下的代码，直接手撸一次，运行成果。可以胡言乱语。如果提示词是语料的开头，它也...