知鸦日报2025-10-09

大语言模型开发常面临Prompt调优和输出解析难题，传统方式需手动处理JSON且缺乏类型安全。PydanticAI通过融合类型校验与模型交互，让开发者用Pydantic定义数据结构，自动完成输出验证与转换。它消除了繁琐的解析逻辑，提供静态类型提示，显著提升开发效率与代码可靠性，让AI应用更易维护。

智能复盘Agent通过AI技术，自动化生成故障复盘文档，提升故障处理效率。它整合多源数据，生成故障概述、时间线、影响面等，并深度挖掘故障原因与改进措施。Agent支持自然语言交互，提供可视化故障树和时序图，帮助用户快速理解故障。通过结构化数据沉淀，形成可复用的知识资产，推动系统风险预测与预防，实现从被动响应到主动防御的跨越。

随着App功能不断丰富，包体积逐渐增大，影响用户体验和市场竞争。本文从编译器优化、资源文件精简、图像压缩、代码扫描、框架治理等多角度探讨包大小优化策略。通过动态下发、资源压缩等手段，有效减少包体积。同时，建立防劣化机制，持续监控包增量，确保优化效果长期稳定。优化过程需谨慎测试，确保功能不受影响。