摘要:
你团队里大概率有一张这样的表:用户行为埋点、IoT 设备上报、或者某个第三方服务的 Webhook 回调。它们的共同点——schema 老变。今天上游加个 coupon_id,明天把 address 从字符串改成嵌套对象。 面对这种半结构化数据,过去你基本只有两条路: 塞进一个 STRING 列,把 阅读全文
你团队里大概率有一张这样的表:用户行为埋点、IoT 设备上报、或者某个第三方服务的 Webhook 回调。它们的共同点——schema 老变。今天上游加个 coupon_id,明天把 address 从字符串改成嵌套对象。 面对这种半结构化数据,过去你基本只有两条路: 塞进一个 STRING 列,把 阅读全文
posted @ 2026-09-09 23:42
Jackeyzhe
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Confluent 官方博客里举了个例子:一位客户写信来问订单到哪了,客服 Agent 查了账户,看到状态是「已发货」,就回了句安抚的话。 问题是,那笔订单四十分钟前就取消了。 Agent 没犯任何它看得见的错——它只是基于一份六小时才刷新一次的快照在推理。这不是模型不够聪明,是它手里的上下文是 s
本文素材来自一个 Reddit 热帖。原帖作者问了个很诚实的问题:"我一直在用 Claude Code,但感觉还是把它当聊天机器人在用。重度用户到底靠什么工作流?"下面是他收到的、也是最值得抄作业的三个回答。 先说结论:你和高手的差距,大概率不在提示词写得好不好,而在你有没有把 Claude Cod
做 RAG 的人大概都经历过这么个流程:数据在 S3 上的 Parquet 文件里躺着,你得先把它读出来,跑一遍 Embedding 模型,再把向量写进 Milvus。原始数据一份,向量数据又一份。数据湖一份,向量库一份。 然后问题就来了。数据更新了怎么办?向量过期了怎么办?两份数据怎么同步?半夜跑
8 月 17 日晚,无数开发者像往常一样打开 GitHub,准备提 PR、跑流水线、找代码。结果等来的,不是页面,是超时、报错、转不完的圈。 Issues 打不开,PR 提不上,Actions 卡住不动,连 Copilot 都开始罢工。微博上有人调侃:"今天全世界的程序员都在摸鱼。" 但真相,比摸鱼
事情是这样的。 昨晚摸鱼刷推,看到吴恩达发了一条长得离谱的推文,一千多个英文单词,配了一张图,叫The AI Engineering Skills Map,AI工程技能图谱。 我读了两遍,把图存了下来,然后老老实实从头到尾翻译了一遍。 很多不关注这个领域的朋友可能不知道吴恩达的分量。前百度首席科学家
时间都去哪儿了? 我每周最烦的时间点,基本就是写周报。 前阵子我粗略算了一下,过去 3 个月我光是手写 prompt、翻记录、拼周报,差不多花了 12 个小时。平均下来,每周 50 分钟左右。这里面写字的时间其实不多,大头都花在找材料上:翻 GitHub,看这周提交了什么;翻 Jira,看哪些 ti
写公众号最折磨人的不是动笔。是排队。
选题 30 分钟、查资料 1 小时、写稿 2 小时、审校 30 分钟、配图 20 分钟。每个环节都得盯着前一个 AI 跑完才能开始下一个。我后来意识到,我不是在写文章,我是在陪 AI 排队。
这篇要解决的就是这件事:用 Hermes 搭一个 3 Agent 流水线,把调研、写作、审校三件事拆给三个 AI 并行跑,整篇压缩到 10 分钟出初稿。
在这个系列的结尾篇,我们来聊一下 Kafka 有哪些调优策略。
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