知鸦日报2025-05-01

使用async-tree库重构静态站点生成器，大幅减少代码量，仅引入少量依赖。通过抽象异步树结构，简化数据处理和文件操作，保持高性能和灵活性。相比零依赖版本，代码更简洁，构建速度接近，依赖体积仅1.5Mb。调试异步代码虽有挑战，但整体开发体验良好，适合追求高效控制的开发者。未来将进一步优化，探索Origami语言的潜力。

借助jscodeshift库，我们构建了自动化代码转换平台，支持TS、JS、YAML等文件处理，简化了依赖升级和代码迁移。通过标准化命名、可复用的辅助函数及第三方工具集成，平台提升了开发效率，减少了手工操作。未来计划引入AI辅助，进一步优化本地开发和CI流程，推动代码现代化。

Vimeo如何用ClickHouse+AI搞定10亿级视频观众留存分析？关键在于：1. 通过"心跳包"精准捕捉用户行为（跳转/回放/退出），用+1/-1标记观看区间变化；2. 在ClickHouse中用AggregatingMergeTree实时聚合秒级数据，窗口函数计算累计观看量；3. AI环节用滑动平均+RLE压缩数据，结合Prompt工程让Gemini快速生成"反常识"洞察，比如发现第390秒的异常流量高峰。整套方案实现毫秒级查询延迟，1PB数据秒出分析结果。

AI代理系统通过LLM进行推理决策，调用工具执行任务，形成代理循环。与生成式AI不同，代理系统分解复杂任务，利用工具弥补LLM不足，并能改变世界状态。代理系统分为自主型和协作型，后者需人类参与观察与修正。代理系统的成功取决于工具、推理模型、数据处理及用户体验的优化。

json-repair 是一个高效的 Python 库，专门修复 LLM 输出的无效 JSON。它通过自动补全缺失值、修正语法错误和清理非 JSON 内容，确保生成合法的 JSON 结构。基于 BNF 的解析器使其处理速度快且稳定，适用于大规模数据处理。作为后处理工具，它为 LLM 输出提供了可靠的修复保障，但无法解决格式错误的根本原因。

模型上下文协议（MCP）由Anthropic推出，旨在标准化大型语言模型与外部世界的交互。MCP通过通用语言连接数据源和工具，扩展AI能力，简化开发者集成工作。其核心组件包括服务器、客户端、主机和传输层。MCP不仅增强AI的知识和操作能力，还促进AI生态系统的协作与创新，有望成为AI交互的核心桥梁。