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2026年10月8日
给翻译流程加个质检 Agent:工具调用设计的三条原则
摘要: 上一篇文章聊了 Agent 的放权设计,这次落到一个具体场景:给翻译流水线加质检环节时,工具调用层怎么设计才不返工。 原则一:工具粒度对齐「撤销单元」 质检 Agent 可用的工具:改术语、调语序、标记人工复核。设计时每个工具的粒度必须等于一个「可独立撤销的变更单元」。早期版本我们有个「批量修正」工
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posted @ 2026-10-08 10:17 吴键WJ
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2026年10月6日
Agent 上了生产,谁替它按暂停键
摘要: 这几天 Agent 框架选型的讨论很多,但多数停留在「能不能跑通」。真正的分水岭在生产环境:一个会自己调工具、自己重试、自己反思的 Agent,出了错谁来按暂停键? 三个放权层级 我把 Agent 的权限设计分成三级,按业务后果递增: 只读级:Agent 只能查不能写。搜索、读取、汇总——这类任务放
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posted @ 2026-10-06 09:03 吴键WJ
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2026年10月5日
英文技术文档读得慢,多半不是英语问题
摘要: 读了十几年英文文档(Javadoc、Spring 官方指南、各种 RFC),回头想,真正拖慢阅读速度的从来不是词汇量,而是几个工程性的摩擦。把我后来调顺的做法整理一下。 摩擦一:逐句查词打断的不是阅读,是上下文 很多人读英文文档的习惯是遇到生词就切到词典查一下。单次开销不大,但代价是工作记忆被打断—
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posted @ 2026-10-05 10:23 吴键WJ
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2026年10月3日
假期读论文的正确打开方式:一套 PDF 保排版翻译工作流
摘要: 长假是清论文收藏夹的好时候。我今年的做法是把「读论文」本身也工程化了一遍,核心是三件套:PDF 保排版翻译 + 双语对照 + 术语表。分享完整流程。 第一步:预处理 论文 PDF 直接丢给翻译工具前,先花两分钟做三件事: 确认是文本型 PDF 而不是扫描件(能选中文字就是) 语言方向设置成英译中 有
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posted @ 2026-10-03 13:49 吴键WJ
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程序员读英文原著的正确姿势:EPUB 全书翻译 + 双语对照
摘要: 每年国庆长假都是啃英文原著的好时机——那本《Designing Data-Intensive Applications》、攒了半年的《The Pragmatic Programmer》修订版。今年我把「读英文书」这件事彻底工程化了,效果超出预期,分享一下。 老方案的痛点 以前读英文技术书:Kindl
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posted @ 2026-10-03 09:04 吴键WJ
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2026年10月1日
从整页机翻到双语对照:一个 .NET 开发者的英文文档阅读进化
摘要: 作为后端开发者,读英文文档是绕不开的日常:微软的官方文档是英文的,主流开源项目的 README 和设计文档是英文的,连框架的 breaking changes 也总是英文先出。我的阅读方式经历了三个阶段,写出来供大家对照自己的工作流。 第一阶段:整页机翻 最早用浏览器自带的整页翻译,省力,但很快发现
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posted @ 2026-10-01 09:04 吴键WJ
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2026年9月29日
英文技术文档阅读的 5 个提效习惯
摘要: 做技术开发,英文文档是绕不开的。从最初的 API 文档到后来的设计论文,阅读量一直不小。分享几个让我从每篇两小时提升到半小时的习惯。 习惯一:先扫结构再细读 拿到一篇文档,先花 30 秒扫一遍标题层级。知道每章讲什么,再决定哪些细读、哪些跳过。大部分技术文档的引言和快速上手是必读的,原理和设计可以按
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posted @ 2026-09-29 10:42 吴键WJ
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2026年9月28日
Java后端的翻译插件开发:并发场景下的三个坑
摘要: 背景 最近在一个 Java 后端项目里集成了翻译能力(文档国际化需求),踩了三个并发相关的坑,记录下来给同样做后端集成的朋友参考。 坑一:API 限流 翻译 API 通常有频率限制(比如每分钟 60 次请求)。单线程调用没问题,但后端服务是多线程并发——10 个请求同时进来,每个请求要翻 5 段文本
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posted @ 2026-09-28 10:00 吴键WJ
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2026年9月27日
缓存命中的成本错觉:为什么加了缓存,账单反而涨了
摘要: 「加缓存能省钱」是性能优化的铁律。但在 LLM 应用里,我们见过相反的案例:加了缓存,账单反而涨了。今天拆这个反直觉现象——Jev 效应在缓存上的变体。 案例回放 一个文档问答功能,上线了「相同问题直接回缓存答案」的策略。逻辑没问题,缓存命中率 40%——理论上省 40% 的推理成本。一个月后对账:
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posted @ 2026-09-27 09:43 吴键WJ
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2026年9月26日
本地优先不是原教旨主义:哪些数据适合不出门,哪些别硬扛
摘要: 聊了两次本地优先(架构门槛、本地推理),今天泼一盆冷水:本地优先不是教条。把它当信仰的团队,最后往往在错误的场景硬扛,付出了十倍成本。今天划一下边界——什么该本地,什么该上云。 天该本地的三类 1. 用户隐私数据:笔记、日记、健康记录、聊天历史。这类数据的所有者是用户本人,任何「上传到厂商服务器」的
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posted @ 2026-09-26 09:41 吴键WJ
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