Lsg's Blog

第 1 天：为什么 AI 编程需要工程化

SDD+Harness 四周学习计划 · Week 1 · Day 1

SDD + Harness 四周学习计划 · Week 1 · Day 1（认知打底第 1 课）今日主题：Vibe Coding 的三大瓶颈（出码率≠提效 / 上下文失控 / 无法验证）；SDD 与 Harness 的分工——一个解决「做什么」，一个解决「怎么做」建议用时：60–90 分钟｜参考文章：资源 3《出码率 90% 却没提效？》（详见文末延伸阅读） ...

Posted by LSG on August 10, 2026

RAG 与 Agent 原理详解

从「检索增强生成」到「自主智能体」：两套范式的内部机制

一篇把 RAG 和 Agent 讲透的原理笔记：它们各自解决什么问题、内部是怎么跑的、边界在哪、又怎么合体成 Agentic RAG。 0. 先给结论 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）= 给模型接一本可以随时翻的书。不改模型权重，回答前先去外部知识库把相关资料捞出来，塞进上下文再让模型生成。 Agent（智能体）...

Posted by LSG on June 18, 2026

MCP、Hooks、插件、Skills、SDK：AI Agent 的五种扩展机制详解

各自是什么、挂在哪一层、怎么配、什么时候用哪个——附可跑的真实配置

0. 先给结论模型本身只负责一件事：想。它要能用上外部能力、守住你的规矩、被你自己编排，就得靠这一圈的「扩展机制」。这五个名字经常被并排提起，但它们不在同一个层面：机制一句话作用属于哪一层挂在哪典型场景 MCP 把外部工具/数据源标准化，让...

Posted by LSG on May 18, 2026

千岛湖自驾一日游：从杭州出发，2 小时车程把湖光、鱼头和日落一次收齐

只选一个湖区的克制路线 · 吃什么、几点走、哪些坑别踩，附时间轴与花费估算

从杭州开车去千岛湖，单程约 150 公里，正常路况 2 小时出头就能到湖边。这个距离刚好卡在「当天能回」的临界点上——安排得好，是一整天从山、湖、鱼头到日落的完整闭环；安排不好，就是一天里有 5 个小时在车上和排队里。这篇是我为这次出行做的功课，把路线、时间轴、吃什么、拍哪里、以及各种坑都捋了一遍。核心原则只有一条：一天只选一个湖区。行程日期：2026 年 9 月 12 日（周...

Posted by LSG on August 8, 2024

spark调优总结

资源配置、序列化与 Shuffle 的调优经验

使用Spark的一些调优经验一.Spark优化图解二.Spark 2.1代码把公共常用的配置项直接优先配置,之后具体实例可以覆盖配置配置内容: 序列化方式: KryoSerializer 调度模式 spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown spark.reducer....

Posted by LSG on November 21, 2019

Linux 常用监控命令

信息、载体、抽象、UI 设计乱谈

很多时候项目出现的问题不是代码的问题,是运维的问题,下面是日常工作排查机器问题的常用命令前言 linux 运维监控包括很多维度: 磁盘,io,网络,负载,端口监控,日志记录等等 “总而言之,万物皆文件就是Linux” 磁盘监控 df -lh du -sh /data/* 删除线上日志 true > INFO- true > ERR...

Posted by LSG on October 24, 2019

Apache Commons CLI 使用说明

Java 命令行参数解析的入门与实战

Apache Commons CLI 提供了很多实用的工具和类实现，方便了我们对命令行工具的开发。 1.Commons-CLI 介绍随着科学计算可视化飞速发展，人机交互技术不断更新，但传统的命令行模式依旧被广泛应用。 Commons-CLI依旧广泛应用的原因是命令行界面要较图形用户界面节约更多的计算机系统资源,利于客户进行二次开发，方便应用程序的整合。 2.简单使用...

Posted by LSG on October 15, 2019

常见的调度任务,框架

调度任务,定时任务框架!

ᵃ ʷⁱˢᵉ ᵐᵃⁿ ⁿᵉᵛᵉʳ ᶠᵃˡˡ ⁱⁿ ˡᵒᵛᵉ 前言本文主要介绍: Cron 表达式 java中调度框架的实现何使用 ooize调度框架的使用 “编程中常使用的调度任务” 定时任务 -> 调度框架 1. cron表达式 1.1 Cron表达式的7个部分 (* * * * * * *)从左到右代表的含义如下: Seconds Minute...

Posted by LSG on September 30, 2019

数据仓库hive的使用总结

维度建模、常用 SQL 与 Hive 使用实践

hive的常见用法 1.1模型数据仓库采用的建模方法主流的有维度建模、范式建模。主要介绍维度建模 1.1 星形模型所谓星形模型是指以事实表为中心，关联各个维度表，以获取我们所需要的数据结果。如下图，在事实表中有各个明细的数据，通过其周围不同的维度来构建上层的数据结果。在该情况下，维表中会有部分的冗余数据。 1.2 雪花模型雪花模型是在星形模型的基础上，将维度表...