来源: oschina.net
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提到 AI 编程，多数人的第一反应是"快"——快速生成骨架、快速填满函数、快速开一个巨大的 PR 然后赶紧合进去。Socket 工程师 Nolan Lawson 在他的博客"Read the Tea Leaves"里提出了一个反直觉的主张：LLM 极为灵活，它完全可以帮你写出质量更高、但速度更慢的代码。问题不在 AI，而在我们怎么用它。 Lawson ...
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凌晨两点，构建突然挂了。日志刷了几百行红色报错，你从第一行翻到最后一行，关键字散落在各处，拼不出完整因果链。更常见的是另一种折磨——服务部署上去了，容器反复重启，健康检查一直不过，你逐个配置项排查，还是找不到根因。 这些场景，用 Rainbond 的人大概都经历过。v6.8.0 的发布，给平台加了一个新角色：内置 AI 助手 RainAgent，以及另...
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微软最近公开了一套名为 MDASH（Multi-Model Agentic Security）的漏洞发现系统。这套系统不再依赖单模型"单打独斗"，而是让超过 100 个专业化 AI Agent 协作完成从扫描、验证、辩论到最终证明漏洞的全流程。目标很明确——在 Windows 及其他微软大型代码库中，用自动化手段替代传统人工代码审计的瓶颈。 单模型做代...
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去年你刚把 RAG pipeline 搭起来，向量库选了 Milvus，chunk 策略调了几轮，topK 从 5 改到 10 又改回 3——上线后效果还行，但每次新增文档都要人工造问答对验证检索质量。今年再看，有人已经让知识库自己改检索算法、自己跑 A/B 测试、自己决定哪版参数留下来。这不是噱头，是商汤开源的那套智能知识底座正在做的事。 大部分团队...
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大多数开发者第一次接触 PostgreSQL 的 Foreign Data Wrapper（FDW），都是在某个快速演示里——从 Postgres 直接查 MySQL，甚至查远程 CSV，感觉很酷。但一旦用到生产环境，延迟高、谓词下推不靠谱、索引不可控，折腾一圈下来往往觉得"不值得"。问题不在 FDW 本身，而在用法。把 FDW 当成查询层是走弯路；把...
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OpenAI 宣布与巴西两大媒体集团 Grupo Folha 和 Grupo UOL 达成战略合作，将它们的新闻内容引入 ChatGPT 的回答中，并附带来源归属与透明标注。这不是简单的"数据采购"——它标志着 LLM 与可信新闻源之间一种新的集成模式正在成型：模型不再只靠爬取和推断，而是有意识地绑定授权内容，并在输出中回溯出处。 过去，当你在 Cha...
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生产环境里的 AI 应用，最让人头疼的不是模型本身，而是围绕模型调用的一堆"外围问题"——调用失败要不要重试？工具执行结果要不要做安全过滤？生成循环跑了 50 步还没停，谁来掐断？Google 最近为 Genkit 引入了 Middleware 架构，正是瞄准这些痛点：在模型调用、工具执行、生成循环这三条关键路径上，加了一层可编程的拦截层，让开发者用代...
来源: postgr.es
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Christophe Pettus 最近发了一篇更正声明：他此前在周三的文章中声称 Snowflake Postgres 是一个带有私有存储层的 fork，这个说法是错的。事实是——Snowflake Postgres 就是社区版 Postgres，没有魔改存储引擎，没有私有 fork。 这个更正看似只是事实层面的修补，但它背后牵出的技术话题值得深挖：...
来源: infoq.com
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AI 编码代理正在从"能写代码"走向"能操作基础设施"——但直接把 AWS 凭证塞给代理，等于把整栋楼的钥匙交给一个实习生。AWS 的 Model Context Protocol（MCP）服务器现在正式 GA，它做的事情很明确：用标准接口把 AWS API、文档和运维流程暴露给代理，同时用 IAM 做细粒度权限管控，每一步操作可审计。 MCP 是 A...
来源: blogs.oracle.com
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业务在涨，数据在涨，团队的第一反应往往是——加节点、扩存储。但 MySQL HeatWave 环境里最容易被忽视的问题，恰恰不是资源不够，而是"家务没做"。长期不清理的冗余数据、过期的二进制日志、膨胀的临时表空间，会悄悄拖慢备份、放大复制延迟、拉低查询性能，最后账单也跟着涨。 这篇文章把 HeatWave 里最值得定期执行的几项维护操作梳理出来，并给出...