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高强度5G冲浪错峰睡觉摆烂全干工程师
背景文档缺失严重,交接时拿到的主要就是一份代码。项目做什么、各个模块怎么配合、本地如何启动,都需要自己摸索。也没有可以随时请教的人。
最近有个小感受。我在终端里做一件再普通不过的事——装个工具、跑一条命令、扫一眼返回。旁边的人会突然打断:"等等,你怎么知道要那样做?" 或者 "你为什么先运行那...
日常分享一些高效工具与学习方法 快来和我一起碎片化学习吧 #产品 #程序员 #前端 #后端 #测试 #运维
系统已有 Better Auth + Google 登录,账号表 auth_user 存在 PostgreSQL。这次要做的是:用户登录后先补全资料,资料按供应...
Protobuf 负责定义“双方说什么”,ConnectRPC 负责“双方怎样通过网络交流”。
今天我故意让校验挂了一次,想看看系统怎么反应。结果吓一跳:程序报错退出了,但 data/gold/customer_features.parquet 那个旧文件...
上个月我接了个活儿。一个电商客户手里有几年的用户行为日志——浏览、下单、退款、点广告,全堆在 JSONL 文件里。
用过云端大模型的人,大概都撞过两堵墙:一是账单——哪怕用最便宜的 DeepSeek,持续调用也是一笔固定支出;二是隐私——有些资料、有些数据,你并不想让它走出自...
上篇给 build_request_id 写了测试,项目算「能跑、能验证」了。但启动还是一句:
上篇说把散落在 routers.py 和 main.py 两处的 request_id 生成逻辑,收进 app/utils.py 统一成一个函数。抽完之后,我的...
上一章收尾时埋了个钩子:给每次请求加 request_id。落地之后,正常响应、模型调用失败、API Key 缺失,都已经带上了同一个号。前端一报错,把号甩给后...
前几篇我们把 Agent 包成了 FastAPI 接口(第 4 篇),加了字段校验、接了错误处理。功能都齐了。但有两个问题一直卡着我:
前几篇我们把简历 Agent 从"会输出"一路推到了"带证据、能给建议"。但所有代码都长这样:
上篇我们把简历 Agent 推进到了"结构化输出 + 字段校验 + 可调 Tool"。但真实简历一扔进去,还是露了三处破绽:字段不够细、模型会编、给的建议是一句...
上篇我解决了第一道坎:让大模型的输出从一段自然语言,变成能直接 .name、.skills 的 Python 对象。
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