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Logback 1.5.34：修复堆栈轨迹边界问题，日志配置实战速查

来源: oschina.net 39
Logback 1.5.34 是一次小版本迭代，但修了一个容易被忽视却可能让异常日志"静默失败"的边界问题——当 返回的某些 处于非预期状态时，之前的版本可能抛异常或输出残缺信息。对于依赖异常堆栈做故障定位的生产系统，这类缺陷不容小觑。 Java 的 在绝大多数场景下返回正常的 数组，但存在边界情况： 某些 JVM 实现或原生方法调用可能返回 元素或字...
# Java # 全栈 # 可观测性
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用 ES|QL 查 OpenTelemetry Traces：揪出 LLM 延迟、Token 成本和 GPU 饱和的根因

来源: my.oschina.net 36
大模型上线后，"慢"和"贵"是最常见的两个抱怨。但慢在哪、贵在哪——是 prompt 太长？是推理排队？还是 GPU 已经跑满了？传统监控只告诉你 P99 延迟升高，却不告诉你为什么。ES|QL 配合 OpenTelemetry traces，能让你从一条慢请求一路追到具体的 token 计数、模型调用和 GPU 利用率，拿到根因而不是症状。 假设你的...
# AI # LLM # 全栈
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微软推出 Intelligent Terminal 0.1：Windows Terminal 的 Agent 实验分支

来源: oschina.net 35
终端工具正在从"命令输入框"演变为"交互式工作台"。微软最新发布的 Intelligent Terminal 0.1 是一个信号——它基于 Windows Terminal 开出了一个实验性分支，把原生 Agent 能力直接嵌进了终端窗口。这意味着终端不再只是被动等待你敲命令，而是可以主动理解意图、辅助操作。 Intelligent Terminal ...
# AI # LLM # 全栈
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Electron 42.3.1：修了 Windows 共享窗口崩溃，你的项目该跟进吗

来源: oschina.net 46
Electron 42.3.1 是一个补丁版本，核心改动集中在 Windows 平台共享窗口时的崩溃修复。如果你在 Windows 上做过屏幕共享、窗口捕获相关的功能，这个版本值得立刻升级——这类崩溃往往出现在用户最需要稳定性的场景：演示、会议、远程协作。 Electron 基于 Chromium 的窗口管理机制，在 Windows 上共享窗口时，底层...
# Java # JavaScript # 全栈
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MAI-Code-1-Flash：微软的"反榜单"编程模型，少花 token 多干活

来源: oschina.net 28
6 月 2 日，微软超级智能团队发布了 MAI-Code-1-Flash。名字里的 "Flash" 已经点明了意图——快、省、狠。但更值得关注的是它背后的设计哲学：为开发者而生，而非为榜单而生。 这不是一句营销口号。MAI-Code-1-Flash 直接在 GitHub Copilot 生产环境使用的测试框架中训练，意味着模型的优化目标不是跑分刷榜，而...
# AI # 全栈 # 工程效能
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PostgreSQL 16 的 createrole_self_grant：给 CREATEROLE 权力画一条边界

来源: postgr.es 35
PostgreSQL 的 权限长期以来是个"准超级用户"——拥有它的人几乎可以做任何事：创建任意角色、给自己授予新角色的成员身份、继承新角色的全部权限。这条从角色创建到权限膨胀的路径，在 PG16 被正式切断。核心手段之一就是新增的 GUC 参数 。 在 PG15 及更早版本中，一个只有 权限（没有 ）的用户可以做这样的事： 创建角色的那一刻，创建者自...
# PostgreSQL # 数据库
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JPROCMS 1.7：多站点 SaaS 与静态化能力再上一层

来源: oschina.net 44
JPROCMS 作为开源免费的 Java CMS，1.7 版本把重心放在了两个方向——多站点 SaaS 场景的资源统一管理，以及静态页生成的精细化控制。如果你在用 JPROCMS 搭建多租户内容平台，这版更新直接解决了几个日常运维痛点。 SaaS 模式下，多个站点往往引用同一套前端插件（比如 jQuery、Bootstrap、图表库）。以前每个站点各自...
# Java # 全栈 # 后端
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pg_stat_statements：你以为的查询商店，其实是一张计数器哈希表

来源: postgr.es 43
大概是 PostgreSQL 生态里最常用的扩展之一。它随 contrib 一起发布，开启成本几乎为零，大多数人的第一反应就是——"数据库到底在干什么？"打开它看一眼，心里就有底了。 但如果你是从其他数据库过来的，可能会期待它像一个真正的 Query Store：记录每条查询的执行历史、保留计划演进、能按时间窗口回溯。它不是。 一旦你深度依赖它，就会发...
# AI # Go # LLM
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改变业务的不是 AI 模型，而是跑它的那套系统

来源: blogs.microsoft.com 35
单点能力再强，没有编排、治理和弹性伸缩的底座，AI 也只是实验室里的 demo。微软正在把 Azure 打造成一个覆盖全栈的开放 Agent 平台——多模型接入、每一层可替换、每一环可观测。这才是真正能把 AI 变成业务生产力的东西。 很多团队的第一步是选模型：GPT-4o、Claude、Gemini，然后围绕它写 prompt、做微调。这在原型阶段没...
# AI # Azure # LLM
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