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
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
排坑指南-异步操作HttpServletRequest丢失Cookie
排坑指南-异步操作HttpServletRequest丢失Cookie遇到了一个很奇怪的bug：请求鉴权失败，因为通过Request对象获取到的Cookie中没有数据 经过debug调用request.getCookies()方法返回了null值，但是header属性的cookie却能拿到用户的有效cookie(request.getHeader("cookie"))，其中缘由，且慢慢道来 我们可以在web项目中通过Request对象很方便的获取Cookie对象： 但其内部实现其实有一层缓存逻辑，从名为"cookie"的请求头中读取并处理数据转为Cookie对象并不是个省时事，在org.apache.catalina.connector.Request类中可以看到如下代码实现：
2020-11-11鱼鱼
长任务 Agent 的上下文压缩：摘要什么、丢什么、什么必须原样留着
长任务 Agent 的上下文压缩：摘要什么、丢什么、什么必须原样留着我自己写的那个编程 Agent，最早只用来做一些小改动，十几轮对话就结束了，上下文从来不是问题 后来我开始让它做跨很多文件的迁移，比如把一批旧接口的调用换成新接口 这种任务一跑就是几十轮：读文件、搜索、改代码、跑测试、看报错、再改 每一轮的工具输出都往上下文里堆，没多久就逼近了模型的上下文上限 于是我做了第一版“压缩”：上下文超过某个阈值，就让模型把之前的历史总结成一段话，然后用这段总结替换掉原来的历史，继续往下跑 听起来很合理，跑起来问题一大堆 这篇就讲讲我前后几次改动的过程，以及现在比较稳定的做法 都是在我自己这个 Agent 上摸索出来的经验，换个场景未必完全适用 第一版用的是自由发挥式的摘要，提示大概就是“请总结上面的对话，保留重要信息”
2026-10-14鱼鱼
日常 Coding Agent 里的提示注入：不夸张，但真会踩
日常 Coding Agent 里的提示注入：不夸张，但真会踩一提「提示注入」，容易联想到演示视频里的戏剧桥段：网页藏白字、模型突然泄露密钥 真实日常 Coding Agent 里，更多是另一种样子——不夸张，但真会踩：issue 正文里一句「请忽略之前的指示」，日志里一段看起来像指令的异常信息，README 里抄来的「安装后请执行」…… 这篇文章按工程实践写：我在日常用 Coding Agent 时，把提示注入当成什么风险、怎么降危，以及哪些防护值得做、哪些不必神话 目标不是制造焦虑，是把卫生习惯写清楚 Coding Agent 常见外源： 网页 / 文档抓取内容 GitHub issue、PR 描述、评论 报错日志、测试输出、构建日志
2026-10-15鱼鱼
让 AI 写 SQL 和迁移脚本：语法没错，坑全在数据里
让 AI 写 SQL 和迁移脚本：语法没错，坑全在数据里在我日常用 AI 写的各种代码里，SQL 大概是“看起来最省心”的一类 语法它几乎不会写错，连窗口函数、递归 CTE 都信手拈来 让它写个报表查询，或者写个加字段的迁移脚本，几秒钟就好，读一遍也挑不出毛病 但正是这种“挑不出毛病”，让我吃过好几次亏 SQL 的坑很少出在语法上，而是出在语义、数据量和线上环境上——这三样东西，恰恰是 AI 在对话框里看不到的 这篇就把我踩过、或者差点踩到的坑整理一下，最后再说说我现在的做法 先交代背景：我平时主要接触 MySQL，也维护过一些 PostgreSQL 的项目 下面说到具体行为时，我尽量注明是哪个数据库；不同版本之间行为可能有差异，以你用的版本的官方文档为准
2026-10-14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
Spring源码解析(3) IoC容器配置读取和容器refresh
Spring源码解析(3) IoC容器配置读取和容器refresh在文章Spring源码解析(I) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听中，讲述了web容器启动后会触发的方法实现中生成Context的部分，回顾下核心方法： 我们已经分析到了0.处，他对我们生成的容器做了一个判断，对于web.xml监听初始化的Context，其生成的WebApplicationContext都是ConfigurableWebApplicationContext的子类，所以必然会进入if分支 首先通过loadParentContext先加载了父容器，默认是null 然后调用了configureAndRefreshWebApplicationContext方法进行初始化和配置项的读取
2020-08-09鱼鱼
MCP 协议入门：给 Agent 一个统一的“工具接口”
MCP 协议入门：给 Agent 一个统一的“工具接口”当 Agent 需要接入越来越多的外部能力——文件系统、数据库、GitHub、内部系统——每个工具都要自己写一套适配代码，非常繁琐 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 就是为了解决这个问题而提出的开放协议，由 Anthropic 发布，目标是让“AI 应用”和“外部工具/数据源”之间有一套统一的对接标准 本文从动机出发，讲清楚 MCP 的角色、能力、消息流程，带你用 SDK 写一个最小 Server，再用不依赖 SDK 的方式手写一遍协议交互来理解本质，最后总结安全注意事项、常见坑和 FAQ 从 N×M 到 N+M：Host、Client 与 Server 的分工
2026-10-14鱼鱼
让 AI 写 commit message，我留下的几条规矩
让 AI 写 commit message，我留下的几条规矩现在写完一小段改动，我偶尔会让 AI 根据 diff 拟一条 commit message 省事是真省事，翻车也真实翻过：有的标题漂亮得像广告，读完不知道改了什么；有的把半成品猜想写进历史，后来查问题的人会被带沟里 所以我不是禁用，而是给它加了几条规矩 规矩的核心只有一句：说明白改了什么、为什么改；别写套话，别替我编动机 Commit message 是给未来的自己和同事看的 好的 message 能回答：这次动了哪类东西？动机是修 bug、加能力，还是清债？有没有故意不做的范围？ AI 擅长扫 diff、归纳文件级变化，比我在疲惫时随手敲的 fix、update 强 但它也容易：
2026-10-14鱼鱼
ES快速入门(2)——Tokenizer、Reindex
ES快速入门(2)——Tokenizer、Reindex本篇介绍es提供的几种分词分析器和常用的开源分词分析器 es默认的分词器，中规中矩的按照 Unicode Standard Annex #29分词，一般的小写符号会忽略，对于中文等字符会逐字分割，参数max_token_length表示最大的字符长度，再切分后会继续按此切分 譬如： 会分词为： 一个无视语义，按照字符尽量收集全索引的分词方式，会前后叠加的按符号位分词，参数： 会分词为： nGram的分词很全面，但如此夸张的方式用不好会导致索引doc过大，同时使查询效率偏低 分词规则很简单，无其余规则的按空格分词： 会分词为： 在standard的基础上能够有效拆分出邮箱和url地址的格式，同样有max_token_length这一参数：
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2020-09-05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
