有点意思，一个不错的尝试。
多公开一些 prompt 和 你怎么做的思路。

怀疑是 AI 写的， 没有贴出是哪个股市（ A 股，港股，美股 根本都不是一回事）， 做研报也是 AI 应用开发 deep research agent 这一类，
又没有给出合理的步骤， 上来 plusefin.com , antv.antgroup.com 连证券公司和一些专业的提供财经数据的接口也不用，我根本不相信。

使用 https://github.com/seifghazi/claude-code-proxy
主模型用 glm, subagent 使用 openai + claude opus
用了 openrouter

直接用 AI 是无法感知上下文和做一些复杂地功能地，除非你自己去写一个编程 agent 来做各种上下文管理以及 MCP 、长短记忆以及执行，所以你需要先去用用 claude code 以及 codex cli, 等你懂了如何开发 AI agent, 可以自己写一个更加贴近业务的 agent 出来，这个根据公司内部脚手架（未开源的那种）代码和文档以及各种架构图设计就能自动生成公司的项目已经是搞 AI 创业 和一些软件公司的产品方向，随便给一个比赛，大家可以看看

https://competition.atomgit.com/competitionInfo?id=1a3e1f9990e267464c8d1bbef2bee337#heading-1-0


赛题 3：复杂代码生成 DeepCodeResearch

赛题描述

本赛题要求参赛者设计并实现复杂代码生成任务，让智能体先做自主研究，再设计和实现项目代码。



支持多技术文档输入，如方案详细设计文档、paper 、流程图、技术框图等形式；文档类型涵盖 PDF 、PPT 、DOCX 、TXT 等格式

先做深度研究，再做代码生成

支持 web search

产出 repo-level code

自主探索、自主设计、自主编码实现/调试/修复

支持 human-in-the-loop


技术考察点：



Agent 对于外部文档/知识库的自主深度理解和洞察的能力

多模态知识检索的能力（ Multimodal RAG ）

长短期记忆依赖与超长上下文管理

Code Agent 的自我反思能力（ bug shooting ）

wasm 前端已经出现在各个公司了比如 ffmpeg wasm , opencv 浏览器 wasm ， 后端 wasi 运行时 以及 wasm 还在变化，这个月出现了 wasm 3.0 了,
现在云原生网关大多支持 wasm

wasm 运行时是否能代替容器还不一定，但是在云原生 cncf 中已经有众多项目了

https://landscape.cncf.io/?group=wasm

@bruce0 你这种情况，
第一看你游戏中的是什么数据， 如果是虚拟资产，那么的确要存数据库。
其次正在进行的游戏数据当然放在内存中，通过各种缓存库操作，
不需要实时读取的数据， 放 kvrocks 中，kvrocks 整合 redis 和 rocksdb 用来写数据

由于 Python 和 C++ 相互调用操作太好了， 所以不少 c++库 都可以调用 python, 而 python 也可以调用导出的 ffi 接口
libboost-python 就是 Boost.Python 能够完成 python 和 c++ 相互调用.

python 和 从来就不是对立的， 快速迭代开发 + 关键代码和库重构就是 核心，
往往是核心模型比如计算以及网络底层处理用 c/c++/rust 写，python 做业务层调用封装好的共享链接库。

比如 Opencv, libuv 的库的封装， 可以说 python 能达到几乎 c 的 70%水平，比 java jni 调用 opencv 都快多了，

libuv 的 库 导出为 python 接口有一个叫做 Pyuv

ffmpeg 的众多库如 libavcodec, libavformat, libavutil, libswscale 的接口导出叫做 PyAV.

我费了时间读了一遍，没解决任何 AI 实际问题， 请问你到底是自嗨还是解决了 AI agent 开发的任何痛点。

https://www.cloudflare.com/zh-cn/the-net/building-cyber-resilience/regain-control-ai-crawlers/
可以看看这个

这都 2025 年， 谈这些我还以为活在 10 年前， 不少云是提供微服务治理的基础设施， 要单体要微服务这东西也能讨论， 实在是技术眼光太窄了。

历史还能倒退？
单体和微服务之间没有任何矛盾，都是什么的业务选择什么样的架构。

再提一点，对于规模在不断扩展上升的业务，微服务极大的降低了基础设施成本，用一些垃圾普通的 x86 服务器就能干以前只有小型机，高端 EMC 存储才能干的事情。

首先我就说说专业的做法对于可预见的流量变化是怎么做的，

有明显波峰波谷的在线业务：例如在线教育、电商等业务的流量通常有明显的波峰波谷

非持续运行的计算任务，使用 Pod 运行计算任务，无需保留固定节点，仅需为任务执行期间的计算资源付费，降低计算成本，例如：

数据计算：Spark 大数据计算
CI/CD Pipeline
Job 任务：例如定时任务、AI 任务等。

这种在 k8s 上一般用虚拟节点，其实是基于 Virtual Kubelet 组件来做的，有些云商提供了支持。

换个思路，搞对机器或者服务将本增效， 自动买机器还要 10 分钟加入的确不符合现实场景。

docker 不等同于 k8s, 如果是能运用 k8s operator 并解决可能出现的问题，那么没问题。

单独用 docker 的确很难做到 mysql 高可用 高可靠的

这个不是不能做，而是要花的时间不少，没资源，没文档还要 AI 一键转换都是不切实际。
如果是你们自研的代码框架则需要完整的文档和调用， 数据库也是需要建立在相关文档基础上。

一键转换还真的是做梦，除非是你自己开发一个 agent, 那我觉得你都能靠这种项目跳槽了。

转载知乎
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真实乡村的人生百态就是这么荒诞而丰富。

穷人在农村体会不到尊严和温暖，越穷越受欺凌。

当然，越穷越不讲理、越蛮横霸道的也有，但主角必须是那种性格强横、身强力壮的，更多的是越穷越受欺凌。农村本就不富裕，而一些人要么因为头脑不灵活、要么因为身体有缺陷、要么因为性格不合群而比一般人更穷，穷就会自卑，就会懦弱，所以容易受欺凌。

在我记忆中的农村，无论老少，有修养、讲文明的不多。单亲家庭的孩子、随母改嫁的孩子、服刑犯的孩子、非亲生被抱养的孩子是最容易被欺负被凌辱的对象。家庭越弱势，越是身体有缺陷，越是缺乏关爱，越是容易被奚落、取笑、欺凌。小时候，一些顽劣的小孩欺负、取笑残疾、智障、单亲的小孩，有些大人见了也不制止，甚至带头参与。

村妇在背后议论是非、传播丑闻乐此不疲，也许是乡村娱乐生活极其缺乏，而生活圈子又太窄，一点点是非琐事、家长里短，两三天就能传遍整个村子——熟人社会有时非常可怕。过去是这样，现在不知道有没好点——毕竟我已经离开近多年——也许现在已经进化了吧。

所以，记忆中的温暖和爱只来自父母，而不是农村。

农村是熟人社会，以宗族血缘为纽带；城市是陌生人社会，住在同一栋楼，也可能对面相逢不相识，住满十年也可能从未踏进邻居的门。我比较适应陌生人社会，管闲事的人少，互不干涉，自得其乐。

农村人嫌贫爱富的不在少数，他们在权贵面前奴颜媚膝——所以权贵富豪往往觉得农村人老实——但在比自己更弱势的人面前则趾高气扬。

老家都不是城镇户口还是转上海吧，现在的农村是一个赤裸裸的弱肉强食的社会，就算你不留在上海，也不会去一个丛林社会吧。
"拆迁和村集体分红，都是没有" 你自己也说了， 不要对农村有什么幻想， 你不会习惯农村的。