在近期的一个项目中，我大量使用了pandas进行数据清洗和处理。不得不说，pandas在数据处理层面的效率和表达力都非常优秀，开发体验也很顺滑👍。问题出现：Web调用Python服务频繁崩溃项目整体架构是这样的：Web端：Node.js数据处理服务：Python

如果你已经写过Agent，你一定遇到过这个阶段👇一开始很聪明跑几轮之后开始胡言乱语再跑一会儿就忘了自己是谁根因只有一个：记忆设计是错的。一个残酷现实：LLM没有“记忆”，只有上下文LLM所谓的“记忆”，本质是：你这次request里给了多少token模型不会记得

大概12年前，在阿里内部我们遇到过一个几乎无解的数据库链路问题。问题的现象很简单：数据库偶发抖动链路极其复杂日志、监控、指标全部是割裂的但要真正找到根因，却花了整整一个月。那段时间，基本靠“人肉”：人看日志人对时间线人凭经验猜测人在不同系统之间来回切换直到某一天

在上一篇里，我们用Rust从0写了一个完整Agent：有LLM、有工具、有记忆、有Plan→Act→Observe循环。但如果你真把它跑在生产环境，很快就会遇到这些问题：❌工具调用是串行的，明明可以并发却在“排队等”❌一个工具卡住，整个Agent就卡死❌

祝大家2026新年快乐，身体健康，今天来思考一个有趣的问题：——在大厂，日志类系统以前是怎么做的？现在因为AI变得有多简单？在大厂做后端的那几年，我几乎没有遇到过「不需要看日志」的系统。监控和告警解决的是“哪里出问题了”，日志解决的永远是那个更难的问题：为什么会出问题？当

2025年，可能是我技术生涯里最安静、也最用力的一年。没有大厂光鲜的Title，没有频繁跳槽的故事，也没有“年入百万”的捷径。有的，只是一次次坐在电脑前，把一个个想明白的技术问题，写成文章，公开出来。回头看，这一年，依然值得被认真记录。近百篇文章，3000+关注，这是我交出的答卷

最近很多人把MCP（ModelContextProtocol）当成“给大模型装插件”的标准接口：你把自己的能力（工具、数据源、业务系统）封装成一个MCPServer，模型侧（MCPClient，比如ClaudeDesktop、Cursor等）就能发现并调用你的工具。这篇文

过去一年“Agent”这个词被说烂了：会思考、会调用工具、能自己拆解任务并持续执行。大多数教程都用Python写，但在需要高并发、可控资源、长期运行稳定的场景里（爬取、自动化运营、链上监控、日志分析、交易风控），Rust反而更合适：性能强、内存安全、可观测性好、部署简单。这篇文章带你

这两年，Rust在技术圈的存在感越来越强。一边是：“Rust连续多年最受喜爱的语言”另一边却是：“招聘网站上岗位也不多啊？”于是很多人都会纠结一个问题：花这么多时间学Rust，到底值不值？它真的能提高技术收入吗？今天这篇文章，不吹不黑，专门聊一件事：👉Rust和

本文档以护眼卫士为例，介绍如何使用Tauri、Rust和React技术栈开发跨平台桌面应用。目录为什么选择Tauri技术架构概览开发环境准备创建新项目Tauri核心概念前后端通信常见功能实现构建与发布最佳实践为什么选择TauriTaurivsElec