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ApiGo 6.2:用自然语言把企业数据接入 REST API 与 MCP 服务

来源: oschina.net 35
ApiGo 6.2 面向的不是单纯“拖拽生成接口”,而是企业中更常见的一段链路:把分散的数据源整理成可治理的 REST API,并进一步以 MCP 服务的方式供 AI 办公平台调用。对于已经在使用 WorkBuddy、千问办公或豆包等平台的团队,这意味着 AI 助手可以在受控边界内查询和使用业务数据,而不是依赖人工导出表格、复制粘贴结果。 根据发布信息...

把文档和知识留在自己的服务器:MrDoc v1.1.0 私有知识库实践

来源: oschina.net 42
MrDoc v1.1.0 面向需要私有化部署的团队提供了一种直接选择:以文档为核心,在自己的基础设施上管理知识,并通过浏览器覆盖桌面端与移动端。它基于 Python 和 Django 开发并开源,支持 Markdown 与富文本,产品形态接近语雀、看云、为知笔记、飞书文档和 GitBook。 版本标题将其定位为“AI 知识库系统”,但现有摘要没有列出具...

调问 8.23~9.5 更新:按答卷密码统计,让问卷数据分析更细

来源: oschina.net 44
问卷系统的价值不只在于收集答案,还在于能否按业务维度快速拆解数据。本次调问更新覆盖 8 月 23 日至 9 月 5 日,新增 3 项功能,并围绕资源管理、页面性能和答卷体验进行了优化,同时集中修复了导入、题型、分页、排序以及移动端显示等问题。 其中,按密码统计数据是一个很实用的变化:当不同人群、门店、批次或渠道使用不同答卷密码时,管理者可以分别查看统计...

Skyeye v4.1.3:用 AI 与零代码串联制造企业的业务闭环

来源: oschina.net 42
Skyeye 云企业级 AI+零代码智能制造系统发布 v4.1.3。相比单独部署 CRM、ERP、MES 和 OA,这类一体化平台更值得关注的地方,是把客户、订单、生产、库存、财务和人员数据放进同一套流程体系,再用零代码工作流减少跨系统的重复录入。 公开摘要没有列出 v4.1.3 的逐项变更,因此不能据此判断本次升级具体修复了哪些问题。可以确认的是,系...

Rust 调试体验调查:为什么开发者仍在依赖 dbg!,以及工具链该补什么

来源: blog.rust-lang.org 30
Rust 的类型系统能在编译阶段拦住很多错误,但这并不意味着运行时问题会自动变得容易诊断。2026 年 Rust 调试调查收到超过 2300 份回复,其中超过 80% 的受访者自评为中级或高级开发者;即便如此,当前仍在使用 Rust 调试器的人只有略高于 46%。换句话说,超过一半的受访者目前没有使用调试器。 调查呈现的并不是一个简单的“开发者不会用 ...

JeeSite V5.19.0:Vue 端补齐 BPM 管理链路,流程建模与运维更完整

来源: oschina.net 37
JeeSite V5.19.0 的重点不只是增加几个页面,而是继续完善 Spring Boot、Cloud、AI 与 Vue 技术体系中的业务能力。对采用前后端分离架构的团队而言,本次升级最值得关注的是 Vue 端 BPM 工作流:从流程模型设计、部署,到实例、任务和脚本管理,流程生命周期有了更完整的管理入口。同时,流程图交互和 CMS 内容管理模块也...

读懂 Python Traceback:从最后一行定位异常根因

来源: realpython.com 47
Python 程序报错时,Traceback 不是一堵需要跳过的红色文字墙,而是一份按调用顺序生成的故障记录。真正高效的排查方式通常是先读最后一行,确认异常类型和错误信息,再沿调用栈向上寻找第一处属于自己项目的代码。 看一个最小示例: 将它保存为 ,然后运行: 输出会类似下面这样: 这段信息可以拆成三部分: 表示接下来是调用栈,较早发生的调用在上方。 ...

Google Mantis:用智能体闭环验证漏洞,减少 AI 扫描误报

来源: infoq.com 36
AI 可以快速找出代码中“看起来危险”的模式,但发现疑点并不等于确认漏洞。缺少可达性分析、运行时验证和稳定复现时,扫描结果很容易被误报与模型幻觉淹没。Google 开源的 Mantis 试图把 AI 从单纯的告警生成器变成执行漏洞生命周期的智能体框架,覆盖识别、验证、复现和修复。 传统扫描流程通常停在静态告警:某个输入可能未过滤、某个依赖版本可能受影响...

Google Mantis:用可复现证据压低 AI 漏洞扫描的误报率

来源: infoq.com 35
Google 开源了 Mantis,一个覆盖软件漏洞生命周期的 AI Agent 框架。它处理的不只是“发现可疑代码”,还包括验证漏洞、构造复现方式以及辅助修复。这个方向直指 AI 代码扫描的核心问题:模型能够生成大量看似合理的安全报告,但其中可能混有误报,甚至完全由幻觉产生的漏洞。 传统静态扫描器通常根据数据流、规则或模式输出告警。引入大模型后,扫描...