多轮对话里的「目标漂移」：Agent 跑着跑着忘了你要什么
多轮对话里的「目标漂移」：Agent 跑着跑着忘了你要什么和 Agent 多轮协作久了，会遇到一种安静的失败：它一直很忙，工具也在调，中间步骤看起来都“合理”，可收工时你发现——干的已经不是你起初要的那件事 我把这叫目标漂移（goal drift） 不是偶发幻觉那么简单，更像是上下文变长后，约束被一步步冲淡 这篇文章记我怎么发现漂移、怎么在过程中拉回，以及设计 Agent 时能做哪些防漂 常见几种面孔： 每一步单独看都有道理：重构有益、修复积极、干净也好 合起来却违背委托 危险在于局部合理、全局偏航 图：目标漂移四种脸：膨胀、替换、偷换、遗忘（原创示意图） 我的个人理解（含推测）： 所以漂移不完全是“模型不听话”，也是交互方式与系统设计的结果
2026-10-14鱼鱼
算法：Trie(前缀树、字典树）
算法：Trie(前缀树、字典树）前缀树(Trie，又称字典树)是一种功能倾向性很强的数据结构，通过对词汇的前缀做数结构，很容易实现查询、前缀词推荐系统，例如，我们将如下多个单词放入树结构中： [apple,bat,bee,cat,cap,car]，最终生成的前缀树结构为 通过深度递归，我们很容易用较小的时间复杂度判断出符合前缀的单词在不在 假设Trie的字符集范围是固定的，并且范围不大，例如是上面的纯英文字符，假设忽略大小写总共为26个，可以选择使用桶结构进行存储，即每一个Node都是一个长度为26的bucket数组 这样看来，Trie的结构并不复杂，只通过循环不断提高深度进行遍历即可 假定字符集的范围是未知的，或者范围很大（比如中文汉字），就要放弃使用bucket结构，而是通过一个Map维护，这里使用树结构TreeMap，key为相应节点的字符
2021-01-19鱼鱼
让 AI 起变量名和函数名，我留下的几条品味规矩
让 AI 起变量名和函数名，我留下的几条品味规矩命名一直是我写代码时最磨蹭的环节之一 名字起糊了，后面读代码的人（包括一个月后的我）会一直付税 AI 很擅长甩出一串候选名，也很容易甩出看起来专业、读起来空洞的名字 这篇文章记我让它起名时留下的几条规矩——不是语法规范全文，是品味上的取舍 我愿意让 AI 起名，前提是： 我已经能用一句话说明“这个东西在业务里干什么” 我要的是 3–5 个候选，不是一个“最佳答案” 最终选定权在我，尤其是会进公共 API、表字段、事件名的那些 一上来就说“给个好名字”，它常会给你 handleUserData、processInfo、manageService 这类语法正确但语义稀释的词 候选机模式能逼它发散，也逼我比较
2026-10-14鱼鱼
使用RPC与Restful接口调用服务
使用RPC与Restful接口调用服务在SOA和微服务架构中，远程通信是无法避免的，最常用的远程通信有两种方式： restful的接口，使用Http通信 使用dubbo或是Spring Cloud组件进行 RPC协议远程调用，可选地使用socket通信 不同的人对 RPC调用会有不同的看法，甚至对rpc本身的理解都不甚相同，但我认为 RPC有两种倾向： 一为语义化的 RPC 没有统一的请求规范，数据格式在开发人员中很难达成一致，在使用传统Http调用时，交互的双方需要约定一份“API文档”以保证数据格式的唯一性，这样API格式本身就成为了一道大墙，耽误研发双方的时间 但如果服务间采用语义化 RPC进行交互，双方可能并不需要一份文档，只要一份约定好的代码，并以此作为双方的依赖，在请求时也仅仅是直接调用方法本身，如此强的语义性怎能让人不爱
2021-01-13鱼鱼
AI 补全和整段生成，我什么时候用哪种
AI 补全和整段生成，我什么时候用哪种用 AI 写代码久了，我会下意识把它分成两种节奏：一种是编辑器里那个“跟着你敲”的补全；另一种是对话框里“给我写一整段 / 一整文件”的生成 表面上都是 AI 在写，体感完全不一样 补全像有人在旁边帮你把下一句顺出来；整段生成像你把需求扔出去，过一会儿收回来一份成品 我早期几乎只用后者，觉得效率高；后来越写越觉得：很多时候，补全才是更省心的那一个 这篇就聊聊我现在怎么选 补全的好处很直观——上下文就在光标周围，你刚写的函数名、变量名、注释，它都能“看见” 你按 tab 接受一行，再敲两下，它继续跟 这种节奏很接近自己写，只是手变快了一点 我特别喜欢在这些场景用补全： 写样板代码：DTO 字段、简单的 getter/mapper、重复的校验
2026-10-14鱼鱼
Agent 跑批任务时我盯的几个「仪表盘」指标
Agent 跑批任务时我盯的几个「仪表盘」指标把 Agent 丢进一批任务里跑，最容易犯的错是：只盯最终答案 答案对了就庆祝，错了再翻日志 跑多了你会发现——很多失败在中途就已经写在仪表盘上了，只是你没看 这篇文章记我跑批（批量任务、夜间任务、评测集重跑）时会盯的几类指标 不是定行业标准，是我个人反复被坑后留下的观察清单 如果你也在用 Agent 刷题集、批量修测试、批量整理仓库，希望能少踩一点「早上起来只看见成功率」的坑 最终答案是结果，不是过程健康度 两类任务都可能「答对」： 走了一条干净路径，三步完成 绕了四十步，失败重试一堆，最后撞对 只看答案，你会把第二种也当成可上线策略 成本、稳定性、可复现性全被藏起来了
2026-10-15鱼鱼
AI 时代的编程语言选型：Python、Go、TypeScript、Rust 与 Java 怎么选
AI 时代的编程语言选型：Python、Go、TypeScript、Rust 与 Java 怎么选“该学哪门语言”“新项目该用什么语言”，这类问题每隔几年就会被重新讨论一次，而大模型的出现让它又多了几个新变量：模型和推理框架主要活在哪个生态里？AI 写代码时哪种语言更省心？Agent 要同时调用几十个工具、开几百个连接，并发模型撑得住吗？本文不做“语言排行榜”，也不宣布谁是赢家，而是从 AI 时代的选型维度出发，深入比较 Python、Go、TypeScript、Rust 四门语言，兼顾这个 Java 爱好者博客的主角 Java，再简要看看 C++ 与 C#，给出同一小任务的代码对照、一张综合对比表、按场景的选型建议、多语言组合架构思路，以及常见坑与 FAQ AI 时代选型新增的七个考量点
2026-10-14鱼鱼
PyCharm与python快速开发
PyCharm与python快速开发Python语言作为“胶水语言”，简单易学，开发周期快，功能和扩展性强大，类库丰富 只依赖一门Java并不适用于所有情况，譬如快速开发一次性脚本(修复数据)，通过使用Python效率更高，本篇文章旨在介绍本人快速入门Python的一些tips 注意，一些Python的基本语法在此不予介绍，推荐前往廖雪峰的博客查看，博客基于Python3.8版本 关于编译器等配置内容参考PyCharm帮助文档 从Python官网下载Python并安装，配置环境变量，安装PyCharm（这里 我们使用它作为IDE），这里略过 pip是python的包管理与安装工具，当你安装python后，pip也会随之被安装
2021-01-16鱼鱼
给 Agent 一个草稿本：为什么 scratchpad 比全塞进 prompt 更稳
给 Agent 一个草稿本：为什么 scratchpad 比全塞进 prompt 更稳做长任务 Agent 时，我最早的做法特别朴素：把所有中间结果、计划、反思，一股脑追加进对话上下文 反正模型“看得见”，多写点总没错 错就错在“多写点” 上下文很快又脏又长：旧计划和新计划并存，失败的工具输出还在，模型开始引用过期结论，或者在同一段推理上打转 更麻烦的是，你很难回答一个基本问题——此刻 Agent 到底相信什么？ 后来我给 Agent 加了一个显式的“草稿本”（scratchpad）：工作记忆外置到一块可读写的状态里，prompt 里只放当前需要的摘要和指针 稳定性和可调试性都好了不少 这篇讲讲为什么，以及我怎么划分什么该进草稿本 1. 噪声淹没信号 工具返回动辄几千字，失败堆栈、HTML 片段、长 JSON，全进上下文
2026-10-14鱼鱼
Agent 的人类确认点：哪些操作必须等人点头
Agent 的人类确认点：哪些操作必须等人点头把权限和预算都收紧之后，还剩一个问题：有些动作即使技术上 Agent 做得了，也不该让它独自按下 删除、推远程、改权限、对外部发消息——这类事一旦做错，回滚成本不对称 我把这类关卡叫做人类确认点（human gate）：Agent 可以准备好方案和命令，但执行前必须等人点头 原则很土：能撤销的可自跑，难撤销的先问人 我不太用“重不重要”来划分，而用“做错了能否廉价撤销” 易撤销： 改工作区文件、跑只读测试、本地格式化、生成草稿文档 中等： 本地 commit、加依赖但未推送、改本地配置 难撤销： force push、删数据、改生产配置、对客户发信、扩大公网权限、不可逆迁移 易撤销的，默认自动；难撤销的，默认闸门
2026-10-14鱼鱼
让 AI 写正则表达式：我现在一定先要它给反例
让 AI 写正则表达式：我现在一定先要它给反例正则大概是我最早放心交给 AI 的活 原因很简单：我自己写正则也是边查边试，每次写完都不太敢相信它 AI 张口就来，还附带逐段解释，看上去比我靠谱多了 用了一阵之后我发现，AI 写的正则有个很稳定的特点：它几乎总能匹配上你给的例子 问题是，正则真正出事的地方从来不在“该匹配的没匹配上”，而在“不该匹配的也匹配上了” 而后者，你不主动问，它不会告诉你 所以我现在有个死规矩：让 AI 写正则，先别要正则，先要反例 那次是要从一堆构建日志里提取版本号，格式是“主版本.次版本.修订号” 我给了 AI 三个例子，它很快给出 \d+\.\d+\.\d+，解释也清清楚楚 我跑了一下，三个例子全中，就提交了
2026-10-16鱼鱼
动态路由数据源（多租户）解决方案
动态路由数据源（多租户）解决方案当下有很多服务都使用了多数据源，或是出于跨库查询或是分库分表、读写分离等，多数据源解决方案早已不是稀罕事 常见的解决方案包括使用多数据源框架(例如Shareding-Jdbc)、在数据库端做代理（例如MYCAT）、对于固定的几个数据源连接，也可以直接手动配置多个数据源，这种相关处理有很多源码，我在github上也有简单的实现：fishstormX/dynamicDataSource: 动态数据源的实现，基于maven自定义多模块骨架 Spring Boot2.0.x，本文实现的是动态数据源，主要为了解决 多租户问题（不同的用户群组有不同的数据源和配置，强调数据的隔离性） 本文技术能实现的是动态数据源，基于Spring框架，即能够将注入的Datasource根据租户不同使用不同的来源，同时根据租户增减动态的增删和缓存数据源（增是因为会有新增租户可能使用到项目启动后的数据源，减是因为租户数不可预料，不可直接缓存所有的数据源）
2021-01-07鱼鱼
