知鸦日报2025-05-12

瓷片区设计有4个提升精致度的技巧：1. 打造多层次空间感，通过背景层、中间层和内容层增强视觉吸引力；2. 灵活排版，放大核心功能，形成“大-中-小”节奏感；3. 运用倾斜和异形效果，打破常规设计，突出差异化；4. 通过破界手法，制造视觉冲击力，让元素呼之欲出。这些方法能让瓷片区更吸引用户，提升整体质感。

Spring AI是Spring Framework为Java开发者提供的AI开发框架，旨在简化AI功能集成，支持主流AI模型和矢量数据库。通过统一接口，开发者可轻松实现对话、图像生成等功能。本文以DeepSeek模型为例，展示了如何利用Spring AI创建对话应用，并介绍了其工程化实践。Spring AI将持续整合更多AI技术，助力开发者提升应用智能化水平。

货拉拉业务发展迅速，原有活动玩法架构难以支撑迭代需求，代码耦合度高，影响测试效率和服务性能。为此，设计了“玩法引擎”，通过开发契约、隔离机制和流程编排能力，实现代码开发与运行隔离，提升活动玩法的开发效率和可维护性。玩法引擎分层设计，支持活动玩法、能力编排和流程节点的灵活组合，未来还将扩展可视化功能和动态配置能力，助力业务持续创新。

MCP作为一种标准化通信协议，简化了AI模型与数据服务的集成，解决了复杂Prompt和数据孤岛问题。天枢iPaaS平台通过API编排和MCP服务自动生成，实现了数据连接的自动化，支持多种协议，提升了开发效率。MCP在财务合同、人资考勤等场景中的应用，展示了其灵活性和高效性，助力企业快速响应业务需求。

工作中遇到自适应进度条的设计挑战，传统方法使用多个标签实现小圆点，但不够优雅。通过CSS渐变，只需一次平铺即可实现圆点效果，关键在于确定最小平铺单元和利用径向渐变。此外，自适应SVG也是一种简便的实现方式。当前进度可通过叠加线性渐变和伪元素实现。渐变技术还可应用于滑动选择器等场景，展现了其强大的适应性和灵活性。

在RAG应用中，Late Chunking通过先向量化再分块的方式，有效保留了长文档的上下文信息，提升了召回内容的准确性。相比传统分块，Late Chunking生成的块Embedding编码了更多上下文，减少了LLM调用量，提高了查询相关度。实验表明，Late Chunking在Milvus中的查询效果显著优于传统方法，成为RAG应用的高效解决方案。

故障应急的首要任务是快速止血，恢复功能，而非追究根因。通过查找触发故障的变量，制定止血方案。执行时需谨慎，避免雪上加霜。高效沟通和明确分工至关重要。提升业务熟悉度、工具脚本沉淀、排查流程沉淀是提升应急能力的关键。功能开发需确保可灰度、可监控、可回滚。故障复盘要梳理时间线，制定有效action，避免再次发生。

MCP是一种模型上下文协议，旨在无缝集成LLM与外部数据源和工具。它解决了传统开发中的语义鸿沟、能力黑洞和安全边界问题，统一了不同大模型和服务之间的协议。通过MCP，开发者可以快速搭建和调用MCP服务，实现自然语言指令与API的无损映射，提升AI应用的效率和安全性。

MCP协议存在严重安全漏洞，称为“工具投毒攻击”，恶意服务器可通过隐藏指令操纵AI模型，窃取敏感数据或执行未授权操作。攻击利用AI模型可见完整工具描述而用户仅见简化版本的差异，导致用户无法察觉恶意行为。建议加强工具描述透明度、固定工具版本及跨服务器保护，以提升MCP生态安全性。