Agent 记忆系统：短期记忆、长期记忆与向量库
Agent 记忆系统：短期记忆、长期记忆与向量库大模型本身是“无状态”的：每次请求都是一次全新的开始 Agent 之所以看起来“记得”你，是因为工程上做了 记忆系统 这篇文章梳理记忆的分类、常见实现方式、存储选型，并用可运行的代码演示短期记忆的摘要压缩与长期记忆的写入、召回，最后总结踩坑点和检查清单 记忆的三个层次：短期、长期与经验记忆 先看三个很常见的场景： 场景 A：用户上周说过“我的项目用 Java 17，不要给我 Java 8 的写法” 这周开新会话，Agent 又给出了 Java 8 的代码 用户会觉得“它根本不记得我” 场景 B：一个长任务跑了 40 步，到后半段 Agent 忘了最开始的约束“不要修改生产配置”
2026-10-14鱼鱼
数据库使用指南：MySQL 与 PostgreSQL，一份写给后端开发者的实战手册
数据库使用指南：MySQL 与 PostgreSQL，一份写给后端开发者的实战手册大多数后端工程师和数据库打交道的方式，是这样演进的：先学会 CREATE TABLE 和 SELECT，再被某次线上慢查询教育一遍，接着是死锁、主从延迟、大表加字段锁住业务、误删数据找不到备份……每一次事故，都是对数据库“知识债”的一次还款 这篇文章希望把这些债务提前梳理一遍：不是 DBA 手册，而是写业务代码的人需要知道的那一部分，同时把 MySQL（InnoDB 引擎）和 PostgreSQL 放在一起讲，因为在实际工作中，你很可能两个都会遇到，而且两者的差异恰恰是很多坑的来源 全文按照一个后端项目从“选型”到“上线运维”的顺序展开： 选型与建模：怎么在 MySQL 和 PostgreSQL 之间做选择；表结构、主键、数据类型、时间、字符集、范式与反范式、软删除、唯一约束
2026-10-14鱼鱼
Agent 的规划与任务分解：让复杂任务可控
Agent 的规划与任务分解：让复杂任务可控简单问题一两步就能搞定，但“调研三个竞品并写一份对比报告”这类任务，如果让模型边想边做，很容易跑偏、遗漏或重复 规划（Planning） 就是让 Agent 在动手之前，先把大任务拆成可执行的小步骤 本文从动机讲起，比较三种常见规划模式，给出结构化计划的数据格式，以及一个带依赖调度、失败重试和重规划的完整 Python 示例，并附上 Java 版的计划模型、常见坑和检查清单 三种规划模式：ReAct、Plan-and-Execute 与层次化分解 回忆一下 ReAct：模型每一步只决定“下一步做什么” 这在短链路任务里很灵活，但当任务变长，会出现几类典型问题： 目标漂移：做到第 10 步，模型被中间的工具结果带偏，开始回答另一个问题；
2026-10-14鱼鱼
Redis原理-源码解析：数据结构3 hash
Redis原理-源码解析：数据结构3 hash 所有原理实现基于Redis版本6.0.9 hash在Redis中可以认为是套了一层的string，当然，对hash来说没有数字类型 让我们依旧通过基本命令看看hash的基本数据结构实现 在set方法中我们看到了hash的初始创建过程，一个hash最开始是zipist 想要了解ziplist可以看Redis原理-源码解析：数据结构2 list ，是为节省内存而生的链表格式 所以其实在使用ziplist时其查询的时间复杂度不是遵循hash的近似O(1)，而是O(n)，但是在数据量不大时，这种性能的损失微乎其微，并且能预见到大多数使用hash的场景都不会存储过多的字段 所以优先使用了更节省内存空间的ziplist
2020-11-29鱼鱼
Golang 面试进阶指南：从 GMP 到 pprof，一份面向中高级岗位的系统复习手册
Golang 面试进阶指南：从 GMP 到 pprof，一份面向中高级岗位的系统复习手册如果你已经写过一两年 Go，会用 goroutine、channel，也能把一个 HTTP 服务跑起来，那么在准备中高级岗位面试时，大概率会发现：面试官问的已经不是“goroutine 怎么启动”，而是“一个阻塞的系统调用发生时，调度器会做什么”“nil 的 error 为什么不等于 nil”“线上 goroutine 数量一直涨，你怎么定位” 这类问题考察的不是背诵，而是你对运行时机制的理解，以及把机制翻译成工程判断的能力 这篇文章是一份按主题组织的复习手册 每个主题基本遵循同一个结构：典型面试题 → 参考回答思路 → 常见陷阱 → 简短的代码 内容覆盖调度器、goroutine 生命周期、channel、sync 原语、context、内存模型、GC 与逃逸分析、slice 与 map、interface、defer/panic/recover、泛型、错误处理、反射、并发模式、性能调优、工程实践，最后补充系统设计与行为面试的建议、速答表、学习路线和 FAQ
2026-10-14鱼鱼
和 AI 结对写了一整天代码，我为什么比自己写还累
和 AI 结对写了一整天代码，我为什么比自己写还累有一天我做了个小实验：从早上到下班，整个需求全程开着 AI 助手，能问它的都问它，能让它写的都让它写 我原本的预期是“今天应该会很轻松” 结果下班的时候，我累得比平时还厉害 不是手累，是脑子那种被掏空的累 回头看产出，确实比平时多一点，但远没有到“轻松翻倍”的程度 那天晚上我想了挺久：问题到底出在哪？ 后来我又观察了自己几周，慢慢摸清楚了一些规律 这篇不讲什么高深技巧，就讲讲这种“沟通疲劳”是怎么来的，以及我试过的、确实有点用的几个办法 我把那天的感受拆了一下，大概有五个来源 一是持续评审 自己写代码时，脑子里是“我要怎么写”；跟 AI 结对时，脑子里一直是“它写得对不对”
2026-10-14鱼鱼
浅谈锁机制、主流锁设计方案
浅谈锁机制、主流锁设计方案本文旨在探讨通用的锁机制实现逻辑，以Java中常见的锁实现为例 本文提到的锁，是指通过限制并发/并行访问所添加的安全措施，本质上是通过限制线程/进程同时更改数据或是读取数据与写入数据产生时序差从而造成数据问题 锁机制中，有一些常见特性： 可重入性 指同一线程/进程携带相同的标识可以反复多次加锁，每次加锁和释放锁对应的重入次数+1/-1； 读写锁/独享共享 是锁的不同运作模式，分为读写锁，读锁与写锁、写锁与写锁是互斥的，但多个线程/进程可以同时对一个逻辑添加读锁，独享共享是另一种叫法 公平性 锁分为 公平锁和非 公平锁， 公平锁指锁释放和获取的顺序严格按照索取的顺序，非 公平锁则是等待锁的对象共同进行锁释放机会的争抢
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2024-10-15鱼鱼
让 AI 当「橡皮鸭」：不问答案，先逼自己把问题说清楚
让 AI 当「橡皮鸭」：不问答案，先逼自己把问题说清楚调试时对着一只橡皮鸭把问题讲一遍，很多 bug 会自己露馅——这招老程序员都听过 我后来发现，AI 其实是一只很会追问的橡皮鸭：它不会嫌你啰嗦，还会在你讲不清的地方打断你 前提是：你别一上来就问“怎么修”，先逼自己把问题说清楚 这篇文章记我怎么把 AI 当橡皮鸭用，而不是当自动答题机 写的都是个人习惯，不保证适合每个人，但对我自己很管用 以前我的坏习惯是：报错一贴，再加一句“帮我修” AI 很快给一串可能原因和改法，我挑一个试，不行再试下一个 看起来很高效，其实经常在还没定义清楚问题的情况下乱开枪 典型症状： 修完 A，B 又坏了，才发现根因根本不是 A AI 给的方案依赖一个我其实没有的前提（比如“你用的是某某版本默认配置”）
2026-10-14鱼鱼
AI 编程工程化迭代中的混沌风险：从规格熵到四个工程控制面
AI 编程工程化迭代中的混沌风险：从规格熵到四个工程控制面过去两年，我们团队把 AI 编程工具真正用进了日常研发：补全式的 Copilot、IDE 里的对话助手，以及能自己读写文件、跑命令的 Agent 收益是实打实的，样板代码、单元测试、脚本、联调、陌生框架的第一版实现，速度都明显提升 但用得越深，我越确信一件事：AI 工程化迭代最危险的地方，不是它“不会写代码”，而是它太会写了 在缺少稳定工程约束的时候，它会持续、高速地产出“单独看都挺合理，放在一起却彼此矛盾”的局部方案 这些矛盾的方案不会立刻表现为一个 Bug 它们表现为一种缓慢累积的混乱：同一个纠正反复被推翻，数据库越改越别扭，代码里一个概念长出两三个名字，线上出事时拼不出一条完整的因果链
2026-10-14鱼鱼
给仓库写一份 AGENTS.md：让 AI 编程助手少走弯路
给仓库写一份 AGENTS.md：让 AI 编程助手少走弯路用 AI 编程助手久了，你大概会有一种“祥林嫂”式的疲惫：每开一个新会话，就得把同样的话再说一遍 “我们用 pnpm，不是 npm ”“跑测试要加这个参数，不然会连真实数据库 ”“generated 目录下的代码是自动生成的，别改 ”“提交信息要按这个格式写 ” 说一次两次还好，说到第十次，就会开始怀疑人生 更糟糕的是，你偶尔忘了说，AI 就会理直气壮地按自己的默认习惯来，然后你再花时间收拾 解决这个问题的办法其实很朴素：把这些话写下来，放进仓库，让 AI 每次开工前自己读 这就是 AGENTS.md 要干的事 图片来源：rawpixel.com（CC0 1.0） 一句话：给 AI 看的 README
2026-10-14鱼鱼
kasper的算法（从0到1）
kasper的算法（从0到1）https://javaguide.cn/cs-basics/data-structure/linear-data-structure.html https://javaguide.cn/cs-basics/algorithms/linkedlist-algorithm-problems.html 项目地址：https://github.com/labuladong/fucking-algorithm 在线文档地址：https://labuladong.gitee.io/algo/home/ http://fishmaple.cn/blog/topicBlog?topicId=7
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2023-10-23kasper
扫盲——加密那些事
扫盲——加密那些事扫盲加密解密算法 日常开发中我们经常接触MD5算法，以此进行简单的文件完整性校验或者是后台密码验证，MD5是最常见也是最简单快捷的散列算法，常用于参数或文件完整性校验，譬如网络请求发起方与接收方分别对参数做MD5编码，一旦不一致便判断请求被篡改从而拒绝该请求，从而保证信息安全，编码后的字符串是编码前文本的一个简要梗概，因此它也被称作是信息摘要算法 这个算法的特点就是不可逆，只用于信息准确性和防篡改的校验，当然，MD5作为老牌的散列算法，很多经典的编码已经可以被反向解码出来（依靠正向的暴力穷举）以及被碰撞模仿（王小云院士团队的"破解"能够根据MD5编码后串码模拟原始消息，即使它可能与原信息不同），类似的还有SHA1，因此衍生了SHA224、SHA256、SHA512等更多安全的散列算法
2021-05-14鱼鱼
