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    <title>开发者日记</title>
    <link>https://www.devdiary.cn</link>
    <description>开发者日记是记录开发者实战笔记与免费在线工具箱的技术站点，涵盖后端、前端、数据库、算法、AI 等领域实战文章，并提供 JSON 格式化、慢查询分析、正则校验等免费在线开发者工具，记录日常开发、沉淀实战经验。</description>
    <lastBuildDate>Fri, 23 Oct 2026 00:00:00 GMT</lastBuildDate>
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      <title>从 5 秒轮询到秒级推送：MCP Streamable HTTP 库存订阅实战</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/ai/posts/20261023-001-951afe.html</link>
      <description>用 MCP Streamable HTTP 资源订阅替代零售库存智能体的高频轮询，配合幂等锁库工具编排，库存变更延迟从 5 秒降至 300ms 内，无效请求下降约 95%，附可运行 Python 代码与避坑清单。</description>
      <pubDate>Fri, 23 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>从 CompletableFuture 到虚拟线程：机票聚合搜索 P99 降 62% 实战</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/backend/posts/20261023-002-1782e0.html</link>
      <description>机票聚合搜索用 Java 25 虚拟线程与 StructuredTaskScope 改造航司 NDC/GDS 并行调用，替代 CompletableFuture，实现 HTTP 长连接超时取消、并发扇出限制与 MDC 透传，P99 从 13</description>
      <pubDate>Fri, 23 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>从主从编排到 A2A：订单 Agent 安全调用售后 Agent 实录</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/essays/posts/20261023-004-19e12c.html</link>
      <description>实战拆解 A2A 协议企业落地：用 Agent Card 做能力发现、OAuth2 做跨服务鉴权、任务状态事件流驱动自动退款审批，替代紧耦合主从多智能体编排，跨团队交付周期从 2 周缩到 2 天。</description>
      <pubDate>Fri, 23 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>离线也能问文档：VitePress 接入端侧 AI 问答实战</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/frontend/posts/20261023-003-aba979.html</link>
      <description>实战 VitePress 文档站接入端侧 AI 问答：构建期 Markdown 分块生成索引、IndexedDB 缓存向量、WebLLM 流式输出，实现内网/离线可用的文档助手，首问后零后端、检索延迟降至 50ms 内。</description>
      <pubDate>Fri, 23 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>从手工救火到 3 分钟止血：MCP 诊断 Postgres 实战</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/ai/posts/20261022-001-1499aa.html</link>
      <description>基于 MCP 与 Kubernetes 临时容器构建 Postgres 故障诊断 Agent，用只读账号采集 pg_stat_statements、锁等待与慢日志，结合案例记忆与状态机工作流，把平均定位时间从 40 分钟压到 3 分钟并自动</description>
      <pubDate>Thu, 22 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>从 800 QPS 到 6000：Java 25 虚拟线程改造秒杀接口实录</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/backend/posts/20261022-002-1a2475.html</link>
      <description>用 Java 25 虚拟线程并行聚合秒杀订单接口的库存、价格与推荐数据，Tomcat 开启虚拟线程处理请求，配合 HikariCP 连接池水位与信号量限流保护数据库，实测吞吐从 800 QPS 提升至 6000 QPS。</description>
      <pubDate>Thu, 22 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>AI 生成 Terraform 上线前：OPA 策略审查实测</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/essays/posts/20261022-004-e0b020.html</link>
      <description>AI 生成 IaC 风险高，本文用 OPA/Rego 策略即代码在 GitLab CI 中审查 Terraform Plan 二进制计划，实测把高危变更拦截在合并前，附完整工作流、策略代码与避坑清单。</description>
      <pubDate>Thu, 22 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>零后端语义搜索：VitePress 接入 WebGPU 实测</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/frontend/posts/20261022-003-565293.html</link>
      <description>实战 VitePress 文档站端侧语义搜索：构建时切分 Markdown 生成向量清单，Vue3 Composable 经 Transformers.js/WebGPU 跑本地嵌入模型，IndexedDB 持久化，零后端离线可用，首搜从 </description>
      <pubDate>Thu, 22 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>把 DBA 经验封装成 MCP 技能：CI 拦截慢查询实战</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/ai/posts/20261021-001-324ff4.html</link>
      <description>实战讲解如何将 EXPLAIN 分析、元数据查询与 Online DDL 规则封装为可复用 MCP 技能（ai-skills），接入智能体工作流，在 CI 阶段拦截慢查询、锁表与非幂等迁移，线上慢 SQL 下降约 80%。</description>
      <pubDate>Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>从重复扣款到零脏单：AI 下单接口幂等实战</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/backend/posts/20261021-002-b35c13.html</link>
      <description>面向 LLM Agent 调用后端下单接口的幂等性实战，用 Idempotency-Key、请求指纹与订单状态机拦截网络重试和工具重复执行，实测将重复下单率从 3.2% 降至 0。</description>
      <pubDate>Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>从误判退款到秒级回滚：电商客服 Agent 金丝雀发布实战</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/essays/posts/20261021-004-580dfe.html</link>
      <description>面向电商客服 Agent 的生产级 LLM 发布工程实战：用 Git 版本化 Prompt、模型版本、MCP 工具 Schema 与 RAG 配置，结合影子流量、黄金评测集与自动回滚搭建金丝雀流水线，将坏变更拦截在 1% 流量内，故障恢复从</description>
      <pubDate>Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>VitePress 接入 WebLLM 实测：零后端 AI 答疑</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/frontend/posts/20261021-003-e6f3c4.html</link>
      <description>在 VitePress 组件文档站用 Vue3 接入 WebLLM，基于 WebGPU 实现离线 AI 代码答疑、流式 Markdown 渲染，并通过模型分片缓存把首屏影响压到接近零，附完整可运行代码与避坑清单。</description>
      <pubDate>Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>召回率从 61% 到 89%：BM25+向量 RRF 融合实战</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/ai/posts/20261014-191-b9034a.html</link>
      <description>知识库问答中单一向量检索常漏召关键词与专有名词。本文用可运行 Python 示例拆解 BM25、向量检索与 RRF 融合的实现、评测方法及参数调优，系统提升 RAG 召回率。</description>
      <pubDate>Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>一文搞懂多智能体主从编排：任务分发与结果汇总实战</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/ai/posts/20261014-194-6e4155.html</link>
      <description>本文用可运行 Python 示例讲透 multi-agent 的 supervisor-worker 主从编排模式，覆盖任务拆解、并行分发、失败重试、结构化结果汇总与避坑要点，适合 AI 工作流落地。</description>
      <pubDate>Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>从 71% 到 92%：动态 Few-shot 召回优化实录</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/ai/posts/20261014-197-5a0442.html</link>
      <description>文本分类中固定示例易失效。本文用标签感知嵌入、难例库与 MMR 多样性重排构建动态 Few-shot 示例选择器，给出可运行 Python 代码、评测方法与 4 个高频踩坑修正方案。</description>
      <pubDate>Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>从一团乱麻到分层重构：AI 读懂祖传代码实录</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/ai/posts/20261014-199-010cb3.html</link>
      <description>遗留系统重构最怕 AI 只看片段乱改。本文拆解上下文注入方法：用代码地图、调用链、数据契约与约束清单，让 AI 编码助手生成可落地的分层重构方案，并给出 Python 脚本与提示词模板。</description>
      <pubDate>Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>从模糊需求到确定性输出：决策表式提示词实战</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/ai/posts/20261014-202-7df4e4.html</link>
      <description>复杂业务规则判断中，自然语言提示词常导致 LLM 输出摇摆。本文用决策表式提示词结构拆解条件、动作与优先级，给出可复用模板与 Python 校验代码，把模糊需求转成稳定、可评测的确定性输出。</description>
      <pubDate>Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>提示注入攻防实录：从样本库到多层检测</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/ai/posts/20261014-205-e58a90.html</link>
      <description>面向开放对话产品，讲解提示注入攻击样本库如何分类采集、标注与回归，并落地规则、模型、LLM裁判与权限隔离组成的多层级检测防御体系，附可运行代码与避坑清单。</description>
      <pubDate>Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>多模型灰度上线：从直接切流到安全切换的避坑实录</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/ai/posts/20261014-207-232133.html</link>
      <description>本文讲解多模型灰度发布时，如何搭建请求分流、影子调用、指标采集与回归评测闭环，给出可运行 Python 示例，并总结 LLM 可观测与评测集中的常见坑。</description>
      <pubDate>Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <title>实测对比：版面切块让合同召回率提升37%</title>
      <link>https://www.devdiary.cn/ai/posts/20261014-210-4c5ee9.html</link>
      <description>针对合同与财报等长文档，实测固定字符、版面感知切块与语义分段三种策略在 RAG 召回中的表现，附可运行评测代码与避坑清单。</description>
      <pubDate>Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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