写给 Golang 工程师的 OpenClaw.NET 上手指南：用你熟悉的 Go 思维，跑起一个生产级 AI Agent
对 Go 工程师来说，这套系统其实亲切得意外：单文件原生二进制、channel 式的消息管道、context 式的取消令牌、worker pool、显式依赖组装——你日常写 Go 服务的那套肌肉记忆，在这里几乎全部成立。 ...
客户环境 Nginx 配置：流式报表与超时排查要点
背景 在客户环境中，Nginx 承担着多重反向代理职责：既负责将 HTTP 访问统一跳转到 HTTPS，又需要将 ORDS 应用、静态资源、图片服务以及 AI 流式报表服务等不同后端能力安全地暴露给终端用户。 当系统从 HTTP 升级到 HTTPS 后，部分用户反馈访问系统或调用流式报表时出现频繁挂 ...
MetaSkill 落地 .NET：当 Agent 从「调用工具」进化到「组织工具」
一句话摘要：OpenSquilla 提出了 Meta Skill 的概念——把调度能力写进一份 SKILL.md；而 OpenClaw.NET 用 C# 把这件事做成了可审计、可治理、可上线的工程系统。这篇文章聊聊两者之间的那条路。 一、先回顾那个判断 《Meta Skill 来了，Agent 正从 ...
.NET AI 实战：用 MCP 把 Claude Code 变成数据库 DBA
本文是一个 .NET AI 实战的完整记录：给我自研的数据库自治诊断平台（DBPilot）加上 MCP（Model Context Protocol）出口，让 Claude Code 能直接"读懂"数据库发生了什么、甚至反查出问题代码。 ModelContextProtocol.AspNetCore ...
表格智能体系列 · 1：一句话怎么变成一次表格操作
在屏幕右侧的聊天框里输入一句"在 A1 写入 Hello"，按下回车。几秒钟后，屏幕左侧的表格里，A1 单元格真的出现了 Hello 这几个字。 如果只盯着结果看，这像是一次普通的自动化。但这个动作其实至少穿过了五个边界：用户界面、浏览器里的工作簿状态、服务端的模型推理、工具选择，以及真正修改表格的 ...
都是 AI 写代码，为什么 C# 比 Java 快半拍
Java 把便利留给了人、把隐式留给了框架；C# 把显式留给了代码、把可推导性留给了读者。在"读者"越来越多是 AI 的时代，显式就是生产力。 ...
Security Central：数据库安全的统一控制与运营平台
当企业拥有多套数据库时，审计、策略、合规与风险信息容易分散。Security Central 提供统一视角，帮助安全人员集中观察和运营数据库安全能力。 01 | 从 AVDF 演进而来 Security Central 是数据库安全产品的“统一控制与运营平台”，基于 AVDF 演进而来。 它保留了 ...
MHS 三部曲（下）：谁允许 AI 行动？——权力、合规与中国厂商的答卷
我们总在等待一个像 ChatGPT 那样的机器人时刻。但具身智能真正的拐点，也许先发生在更不起眼的地方：一台陌生设备，第一次能把自己的能力、状态和边界完整告诉 AI；一个 Agent，第一次能把试出来的经验固化成可验证、可复用的机器技能。 ...
Palantir 眼中的一次“订单可能延期”，如何成为实时决策的起点？
关键客户订单 SO-2026-0812 明早必须发货，但产线设备异常、核心零件库存不足。这个场景的重点不只是识别风险，而是让分散信息支撑后续判断与行动。下面以此示例来理解 Palantir 的 Foundry、Ontology、AIP、Apollo 与 Gotham 都将扮演怎样的角色；当然，这里是 ...
弱模型不能裸奔：Agent Harness 凭什么真实有效
Harness 不是给弱模型贴的创可贴。它是把工程纪律——验证、门禁、不变量、路由——变成架构里一等公民的方式。模型每半年换一代，今天省钱的 Flash 明天可能就过时了，但那套"默认怀疑、机器校验、按决策密度调度"的流程会留下来，并且越跑越值钱。 弱模型不能裸奔。给它穿上 harness，便宜才真... ...
MHS 三部曲（中）：8 小时集成、六种被拦截的故障，和一次教科书级的翻车
四个案例合起来说明三件事：接入与编排成本可以数量级下降（CMU/Janelia），闭环试错和跨设备补救是真的（CMU/Tetsuwan），但物理直觉仍是硬伤（Genentech），安全必须长在模型之外。 ...
从一条订单消息到 Bronze、Silver、Gold：我的第一次 Kafka + Lakehouse 实验
作为 Oracle DBA，笔者熟悉表、事务、Redo、SCN 和数据仓库；但第一次面对 Kafka、Topic、Partition、Offset 与 Bronze、Silver、Gold 时，仍觉得概念很多、关系不清。于是笔者用 6 条订单事件跑通了一条最小链路。 graph TD Oracle( ...
TensorSharp 3.3.0.0 发布，视频生成、DFlash2 投机解码、安全加固一起来了
三周半、40 个 PR、两条新模型产品线、一套投机解码体系、一轮安全加固——TensorSharp 的迭代节奏堪称凶猛 ...
UUID v4 与 v7：同样是唯一 ID，为什么数据库表现可能完全不同？
UUID（Universally Unique Identifier）是 128 位的全局唯一标识符。它的价值在于：不依赖数据库自增列、不依赖中心化 ID 服务，应用或多个分布式节点都可以自行生成 ID。 但 UUID 不是只有一种生成方式。对于数据库主键、唯一索引和持续写入场景，最常见也最值得理解 ...
MHS 三部曲（上）：别急着叫它「物理 MCP」——Anthropic 到底发布了什么
MHS 的本质不是"AI 控制硬件"，而是三件事的组合：窄腰接口（read/write）降低接入门槛，设备语义（状态/操作/标签）让机器能自我介绍，分层执行让模型待在该待的位置——实时控制环之外。 ...
编程语言的「第三条道路」上，走得最远的其实是 C#
不必要求每个开发者都成为证明专家，而是把验证、内存安全、类型纪律，一层层织进语言和平台的基础设施里，让正确的代码成为默认路径 ...
用 crontab 给 LLM 使用量装上“监控眼”
在把大模型接入日常工作流之后，笔者很快遇到了一个新问题：模型到底被用了多少次？每天的高峰时段是什么时候？周末是不是真的没人调用？如果对这些数据一无所知，就谈不上优化成本、排查异常，更谈不上为后续扩容做规划。 于是，笔者为 LLM 使用量加了一层可观测性，做法很简单——用 Linux 自带的 cron ...
纯 .NET 手写 CUDA kernel，GLM-5.3-Flash decode 跑出 llama.cpp 的 2 倍
如果你所在的团队是 .NET 技术栈，又想把大模型推理收进自己的进程里，这篇文章值得你花五分钟。 8 月 26 日，智谱 GLM-5.3-Flash（MIT 许可，首日开源）和阿里 Qwen3.8-Flash-Next 同日发布。三天后，纯 .NET 推理引擎 TensorSharp 把两者都接进了 ...
DeepSeek 与 GPT API 价格调整：该关注什么？
最近，DeepSeek 有价格调整，GPT 也出现了降价。对于准备接入大模型 API 的开发者来说，价格变化值得关注，但不应只看单次调用的单价。 01 | DeepSeek 最近调价 DeepSeek 的价格调整应结合所用模型、适用日期和输入、输出的计费单位理解。实际接入前，请以官方当前价格页面为准 ...
【知识中枢】企业内部"第二大脑"：全员知识协作的AI平台设计
个人有"第二大脑"（Notion/Obsidian），企业也需要一个"组织级第二大脑"——一个所有员工都能贡献知识、获取知识、让知识自动流通和进化的AI平台。本文从平台架构、贡献激励、质量管控、跨部门流通四个维度，设计一套可落地的企业知识协作体系。 导读 过去9篇文章，我们讨论了知识库、RAG ...
