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全栈

一个误封账号，八小时宕机——Railway 事故背后的云依赖陷阱

来源: oschina.net 39
2026 年 5 月 19 日晚，云原生部署平台 Railway 的生产环境突然全面失联。不是代码 bug，不是配置失误，而是 Google Cloud 把他们的生产账号直接标记为"已暂停"。从 22:20 UTC 到次日 06:14 UTC，整整 8 小时，Railway 自身服务瘫痪，所有托管在其平台上的用户工作负载跟着一起沉没。 这不是第一次云厂...
# AI # GCP # Go
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VS Code 1.121：Mermaid 内置预览、远程 Agent 与模型路由

来源: oschina.net 39
VS Code 1.121 把几件开发者高频要做的事直接做进了编辑器里——画架构图不用再装第三方插件，AI Agent 可以跑到远程机器上干活，轻量级任务也能指定用哪个模型处理。这些改动不是花架子，而是把日常流程里的摩擦点逐个磨平。 以前在 VS Code 里写 Mermaid 图表，要么装社区插件，要么把 拖到在线渲染器。1.121 直接内置了 Me...
# AI # LLM # 全栈
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asm.js 正式退场：Firefox 148 默认禁用，WebAssembly 完成十年交接

来源: oschina.net 39
Mozilla 近日做出一个标志性决定：Firefox 148 将默认禁用 SpiderMonkey 引擎中的 asm.js 优化，后续版本计划彻底移除相关代码。asm.js——这项曾让 JavaScript 跑出接近原生速度的"黑客级"技术实验，终于走到了终点。它的退出不是失败，而是 WebAssembly 已经站稳脚跟的信号：交接完成，老兵可以离场...
# Java # JavaScript # Rust
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Lance：3B 参数撑起图像视频理解、生成、编辑三件事

来源: oschina.net 30
多模态模型越做越大，但真正能在一张 GPU 上跑起来、同时把理解、生成、编辑三条线都拉通的，并不多。字节智能创作实验室开源的 Lance，用 3B 激活参数在一个原生统一框架里同时支持图像和视频的理解、生成与编辑——不是三个模型拼在一起，而是同一个模型原生处理三类任务。 常见的做法是拿一个视觉理解模型、一个生成模型、一个编辑模型，用管线串联。问题很明显...
# AI # 全栈 # 开源
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当推理模型推翻 80 年几何猜想：Erdős 单位距离问题的 AI 证明意味着什么

来源: oschina.net 55
数学证明长期被视为人类心智的专属领地——需要直觉、构造力和对反例的敏锐嗅觉。OpenAI 的推理模型刚刚在这个领地打了一个缺口：它自主生成了一份原创证明，推翻了 Paul Erdős 在 1946 年提出的单位距离猜想，一个悬挂近 80 年的离散几何开放问题。 这不是第一次有人声称用 AI 解决 Erdős 问题。七个月前，OpenAI 前副总裁 Ke...
# AI # OpenAI # 全栈
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积木报表 v2.3.4：一句话让 AI 生成数据大屏，30+ 数据源开箱即用

来源: oschina.net 40
做报表这件事，大多数开发者的体验是：业务提需求 → 用帆软或 Tableau 拉半天 → 发现数据源连不上 → 再折腾一轮驱动配置。积木报表（JimuReport）v2.3.4 想把这条链路压到最短——你用一句话描述需求，AI 直接出报表和大屏；想手动微调，拖拽设计器随时介入。作为开源方案，它同时兼容 30 余种数据源，对中小团队来说是一个值得试的高性...
# AI # 全栈 # 开源
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MarkEasy：一个 HTML 文件就能跑的 Markdown 编辑器，写长文终于不用折腾编号了

来源: oschina.net 48
写技术文档最烦的不是内容本身，而是格式——标题编号手动维护、表格排版对不齐、公式渲染靠插件、导出 PDF 还得装工具链。MarkEasy 把这些事压进了一个 HTML 文件，浏览器打开就能用，离线也不受影响。 MarkEasy 的整个编辑器就是一个 HTML 页面。没有 Node 依赖、没有构建步骤、没有 npm install。下载下来丢到任意目录，...
# AI # 全栈 # 前端
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JeeSite 5.17.1：Vue 组件事件补齐、表格列拖拽、BPM 流程预选下一步处理人

来源: oschina.net 44
JeeSite 5.17.1 是一次偏"体验打磨"的迭代——Vue 分离端补上了几个开发者反复提的事件和参数缺口，BPM 发起流程时终于能看到下一步谁来接，AI 模块加了深度思考折叠。改动不大但每个都踩在实际痛点上，值得升级。 之前用 做弹窗选择，选完之后只能靠 回调拿到 value，想同步拿 label 得自己再查一遍字典。5.17.1 补了两个 V...
# AI # Java # LLM
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用多 Agent 系统接管工程支持：Grab 数据仓库平台的实践

来源: infoq.com 45
数据仓库平台团队最头疼的事不是写新功能，而是日复一日回答"这个查询为什么慢""表为什么没更新""权限怎么配"。Grab 的 Central Data Team 也被这类重复性支持请求拖住了手脚，直到他们用多 Agent AI 系统把调查和优化两类工作拆开、交给专门的 Agent 处理，才把工程师的时间从"灭火"拉回到真正的平台建设上。 Grab 的数据...
# AI # InfoQ # LLM
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用多智能体系统替代救火式工程支持——Grab 数据团队的架构实践

来源: infoq.com 45
数据平台团队最头疼的不是技术难题，而是日复一日的重复性支持请求：表权限报错、管道延迟、数据质量异常……这些工单把工程师拖进"救火循环"，真正该做的平台基建工作反而被挤到角落。Grab 的 Central Data Team 用一套多智能体系统把这类重复任务自动化，让工程师的精力重新回到平台建设上。 数据仓库平台一旦服务数百个业务团队，支持请求的量级会迅...
# AI # InfoQ # LLM
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