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2026年9月12日
别上来就重构:用AI编码助手对比两个小说项目找改造路径
摘要: 上周迭代 AI 小说生成工具时卡在一个典型决策上:内部项目 trae-novel 的核心生成链路,到底是优先重构,还是参考开源的 PlotPilot 把运营稳定性能力补上?这两个方向的工作量差了一个数量级,可没人能说清哪个投入产出比更高。我没急着拍板,而是用 Codex 配合「只读取证 + 量化对比
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posted @ 2026-09-12 07:32 钱栈up
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2026年9月11日
qoder CLI 1.0.45 本地小说生成工作流搭建:Feature Gate 配置与长文本断连排查
摘要: 上周想搭一套完全离线的小说生成工作流:不依赖任何云 API,没写完的稿子也不想传到第三方服务器。挑了刚升到 1.0.45 的 qoder CLI,配上之前攒的 qoder-novel 模板开干,项目目录放在 ~/projects/qoder-novel。第一次跑就碰了一堆摸不着头脑的日志,功能时好时
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posted @ 2026-09-11 07:04 钱栈up
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mvn compile卡住半小时:定位并修复隐藏的类型不匹配编译错误
摘要: 上周做业务迭代,本地 mvn compile 在 javac 阶段卡了二十多分钟,最后既没报错也没生成 class 文件。那会儿我一度以为是 Maven 本地缓存损坏、JDK 版本不兼容,连重装 IDE 的念头都动过。绕了一大圈才发现,根子是两处藏在业务代码里的类型不匹配,整个排查过程的几个误区,后
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posted @ 2026-09-11 07:01 钱栈up
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2026年9月10日
VSCode 调试多模块 Maven 后端项目:90%的启动问题都缺这3个配置
摘要: VSCode 调试多模块 Maven 后端项目:90%的启动问题都缺这3个配置 上周刚接手的多模块 Maven 后端项目,在 IDEA 里点一下运行按钮就能正常启动,换到 VSCode 调试的时候连续踩了3个坑:要么报 ClassNotFoundException 找不到启动类,要么配置文件读不到连
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posted @ 2026-09-10 09:56 钱栈up
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Si预测实验复盘:踩了4个编码坑才发现,改模型不如改特征
摘要: Si预测实验复盘:踩了4个编码坑才发现,改模型不如改特征 刚上手时序预测时,我总有个执念:模型效果不好,要么是结构不够复杂,要么是调参不够细。直到上周做Si含量预测实验,踩了4个编码坑、跑完多组对照实验后才明白:很多时候瓶颈根本不在模型,而在你没注意到的细节和优先级搞错的优化方向。这次实验全程仅用1
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posted @ 2026-09-10 09:50 钱栈up
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MySQL 8.0 容器反复崩溃排查实录:从端口误用到内存OOM的踩坑与修复
摘要: MySQL 8.0 容器反复崩溃排查实录:从端口误用到内存OOM的踩坑与修复 上周在daylay项目的云服务器部署中,我遇到了一个非常典型的“薛定谔的MySQL故障”:用Navicat连接数据库一直提示超时,排查完端口映射以为解决了,结果隔几个小时MySQL容器还是会自动崩溃,反复折腾了两天才定位到
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posted @ 2026-09-10 09:45 钱栈up
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2026年9月9日
Mac端一键部署服务端项目:从流程梳理到踩坑适配的完整实践
摘要: 引言 上周团队里用Mac的同事跟我吐槽:每次要更新服务端项目,得先手动git pull拉最新代码,再跑打包命令,然后把打包文件传到服务器,最后登录服务器执行部署脚本,整套流程走下来最少10分钟,中间还经常漏步骤、改错配置,出问题还得回滚。而负责Linux服务器的同事早就用上了一键部署脚本,只有Mac
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posted @ 2026-09-09 09:43 钱栈up
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@Async嵌套@Transactional引发静默故障:从竞态条件到事务回调的修复全记录
摘要: 引言:一个没有报错的线上故障 上周我们在灰度环境压测订单履约模块时,遇到一个非常隐蔽的线上问题:约5%的订单绑定了错误的履约关系,服务日志里没有任何异常报错,属于典型的“静默失败”。排查了两天最终定位到根因:@Async 异步方法被直接放在 @Transactional 事务方法内部调用,异步线程无
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posted @ 2026-09-09 09:38 钱栈up
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2026年9月8日
AI趋势分析输出完全离谱?我靠三层根因排查一次性修好,而不是瞎改提示词
摘要: 上周迭代 trae-novel 的 AI 趋势分析功能,撞上一个特别典型的「AI 输出垃圾」场景:点页面上的「AI 趋势分析」按钮,结果秒出,但内容完全脱离网文行业的实际,像随机拼凑的填充文本,和想要的「近 3 个月热门题材变化、头部作品特征、用户偏好趋势」差了十万八千里。我一开始也差点去改提示词,
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posted @ 2026-09-08 09:50 钱栈up
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AI诊断系统全链路压测通关:我们如何解决模型超时问题,把接口响应稳定在30s内?
摘要: 上周五下午3点,验收组临时拉了一场 SCENE-01(工业设备故障诊断)演示。结果诊断接口响应直接飘到 127 秒,整条由诊断、优化、安全、知识 4 个核心 Agent 加数字人交互模块、WebSocket 通信层组成的调用链卡在半路,运维盯着服务器日志一头汗。这是我们做 AI 多 Agent 诊断
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posted @ 2026-09-08 09:44 钱栈up
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