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作为刚接触分布式架构的入门工程师，面对企业 “麻花架构” 慌得不行 —— 改个前端样式都要动后端代码。​自己尝试分离时，跨域是个大问题。我觉得此产品“一键配置跨域” 对新手太友好了。监控面板更是直观，哪里出错一目了然，不用再瞎琢磨排查。​总的来说，它是分布式架构入门的好工具！

MCP赋能可视化OLAP智能体应用体验分析 优势： 1：SQL使用低门槛，几乎不需要专门再秃头思考SQL如何写；2：最牛逼的是支持自然语言转SQL，可以让业务人员即使是新手都能轻松上手；3：依托PolarDB提升数据处理速度，分钟级完成从需求到图表的输出，大大提高工作效率； 待提升(拙见) 1：如果能实现Excel文件多个sheet页直接导入，可大大提升效率；2：图表配色模版如何可以调整，拖拽则就完美了；

拙见： 传统智能应用开发受技术栈复杂、流程割裂等痛点制约，Dify on DMS通过统一平台、打通数据流等方式有效破解困境。其客服质检服务实现全量自动化分析，兼具安全性与业务价值，虽在行业模板、深度分析等方面有提升空间，但整体为低门槛、高效率的AI开发提供了优质范式。

作为服务银行的实施工程师，使用 ODPS 五年，见证其在金融场景的硬核价值。银行每日千万级交易数据处理、实时风控模型运算，ODPS 的分布式架构是稳定基石。​AI 时代，银行数据应用迎来质变。传统批量对账需数小时，现需实时反欺诈，这要求 ODPS 升级。​ODPS 有望引领数据革命。其在银行核心系统的实践证明技术底座可靠。但面对 AI 时代，需突破三类能力：​一是查询加速，当前复杂报表生成耗时，影响信贷审批效率，需毫秒级响应支撑实时授信。​二是数据预处理自动化，银行数据多源异构，清洗转换占开发量 60%，需嵌入 AI 预处理模块，像智能识别格式异常交易记录。​三是大数据与 AI 开发融合，现有模式需切换工具，影响模型迭代，需统一开发环境，支持风控模型全流程闭环。​下一个十五年，ODPS 若能夯实这三点，必能在金融 AI 化浪潮中领跑。

做电商运营时，精准推荐商品是提升转化率和用户体验的关键。过去，非结构化数据检索性能差、难扩展，导致推荐不够精准，用户找不到心仪商品，流量白白流失。​接触阿里云 Milvus 后，这些问题迎刃而解。它就像个高效的 “数据管家”，能快速处理图像、文本等多模态数据，从海量商品数据里，根据用户描述或浏览习惯，迅速匹配出符合需求的商品。搭配百炼，从数据处理到相似搜索全程高效。用了 Milvus 后，我相信商品推荐更贴合用户心意，用户停留时间会变长，下单率必然也会提升；

作为一名实施工程师，在接触到阿里云瑶池数据库发布的 Data Agent for Analytics 后，我对 Data Agent 相关技术展开了思考。​支撑 Data Agent 的核心技术，我认为大语言模型至关重要，它赋予 Data Agent 理解复杂业务需求的能力。就像在我参与过的项目中，业务人员提出的需求经大语言模型解析，能准确转化为数据操作方向。数据感知技术也不可或缺，它能快速定位各类数据源，理解数据含义。SQL / 脚本 / 图表自动生成技术则能将分析意图落地为实际操作，比如在处理销售数据时，能自动生成相关 SQL 语句筛选关键信息并生成图表。​在 Data+AI 领域开发时，我遇到过数据格式不一致、数据安全等挑战。像不同部门提供的数据格式多样，整合困难，我们通过制定统一的数据标准和接入规范，搭建数据中台来解决。对于数据安全问题，通过设置严格的权限管理和加密传输来保障。​对于瑶池数据库发布的 Data Agent for Analytics 产品，我期待它能在理解复杂业务场景上更进一步，例如在供应链场景中，不仅能分析现有数据，还能结合市场波动、季节因素等提供前瞻性建议。在数据处理性能上，希望面对海量数据时能更高效运行，减少等待时间。同时，也期望其在与企业现有系统集成方面更加便捷，降低实施难度

刚参加工作2个月的时间，经历系统上云，人员信息需要从老系统迁入新系统；那个文档共有2万多人，需要与老系统对比，之前不太懂那么多，人工去对的；后来慢慢接触对比工具，以及其他工作自动化的产品；

随着AI发展的趋势来看，会在教学方面占据越来越大的比重，但是真人教学并不会别完全替代，以下介绍各自优点：1：AI智能陪练方案快速生成，学员可以随时随地的学习；2：真人教学中的面对面教学，可以极大解决情感依赖问题，同时可以因材施教的灵活教学 个人觉得以后AI与真人协同的教学模式会在教学中推广开来；

1：总结反思在总结中进步，在反思中成长；2：沉下心来学习正如LOL中剑圣的台词：真正的大师永远怀着一颗学徒的心；

部署过后真正感觉方便快捷，不过也会暴漏一个问题，就是有点强理解，和ppt想真正阐述的缺少一点人性化；不过在效率这块确实达到了我的要求；

1：明确目标与优先级工作中的任务不是流水线一个一个过来的，在一股脑来了很多任务的时候我们要明确我们需要做什么以及对每个任务优先级排序；2：心态端平工作中难免遇到不开心的事情，心态一定要好，不以物喜不以己悲吧；3：提升自身能力

随着deepseek大年初一的横空出世，可以说：AI正从实验室走向产业化，从辅助工具变为生产力核心；各行各业都有受到AI或多或少的影响; 作为一名二线城市的程序员，相比以前，我每天的工作由几乎不使用AI，渐渐的变成了我工作的辅助工具，或者说是工作助手吧，这是我对AI最直观的感受；日常生活来说的话，感觉变化不大或者说几乎没有什么影响；至于说到是否会迎来全面爆发这个观点，我认为对高新技术行业影响比较大，可能会提前到。但是对于很多个体企业，或者说技术要求没那么高的，影响冲击会小很多，所以我认为全面爆发说的太片面了； 对普通人而言，这意味着工作模式从“重复性劳动”转向“创意决策”，生活服务从“标准化供给”转向“个性化定制”；既然AI大潮要来，就勇敢接受记好了

1：学会摸鱼：别死脑筋一直干活，适当偷偷懒，比如工作间隙刷五分钟搞笑视频，笑一笑，缓解下紧绷的神经，效率没准更高。咱又不是机器人，得劳逸结合，别把自己逼太狠。:2：心态放平：别老跟同事比，人比人气死人。专注自己的成长，今天的自己比昨天有进步就行。要是遇到傻叉领导和难缠客户，心里默念“这破工作，爱咋咋地，别影响老子心情”，别让他们的破事把自己搞崩溃。:3：装点工位：放个喜欢的小摆件、绿植啥的，把工位弄成自己喜欢的样子，一坐那儿就感觉温馨，心情也舒畅。这小小的一方天地，就是咱职场的避风港，看着舒心，干活也更得劲儿。

代码风格方面 高度统一与规范：AI生成的代码往往在格式、命名规范等方面呈现出高度的一致性。比如变量命名严格遵循某种特定的命名法，像驼峰命名法或下划线命名法，且整个代码文件甚至项目中都保持统一，没有任何随意或不规范的命名。代码的缩进、空格使用也非常规整，没有人为可能出现的参差不齐的情况。缺乏个性化：人类开发者通常会有自己独特的代码编写习惯和风格偏好，而AI生成的代码往往缺乏这种个性化特点，显得比较“千篇一律”，没有那种能体现开发者个人思维和习惯的独特代码结构或逻辑处理方式。 逻辑与算法方面 过于理想和完美：AI会依据其训练数据和算法逻辑来生成代码，通常会给出理论上最优或较优的解决方案，很少出现人类开发者可能因为疏忽、误解或经验不足等原因导致的逻辑漏洞或不严谨的情况。它所实现的算法逻辑往往非常清晰、简洁且高效，能很好地符合相关算法的标准定义和最佳实践。复杂任务处理简单化：对于一些复杂的业务逻辑或问题场景，AI可能会将其处理得过于简单直接，没有考虑到实际业务中可能存在的各种特殊情况、边界条件或历史遗留问题等。而人类开发者在面对复杂任务时，可能会因为对业务的深入理解而加入更多的细节处理和特殊情况判断。 代码内容方面 大量使用标准库和常见模式：AI通常会优先使用标准库中的函数和工具来实现功能，因为这些在其训练数据中出现的频率较高。所以生成的代码中可能会频繁出现标准库的调用，而较少出现自定义的、独特的功能模块。同时，会较多地采用常见的设计模式和代码结构，如工厂模式、单例模式等，而对于一些较为新颖或特定领域的独特设计模式使用较少。缺乏注释和文档说明：人类开发者一般会为了方便自己和他人理解代码，添加一些注释来解释代码的功能、逻辑思路、重要步骤或注意事项等。但AI生成的代码往往缺乏这样的注释和文档说明，只是单纯地实现功能，没有对代码进行额外的解释和说明。 代码生成痕迹方面 重复片段过多：如果在一段代码中发现有大量几乎完全相同或高度相似的代码片段，这可能是AI生成的迹象。因为AI在生成代码时可能会基于某些模板或模式进行复制和修改，导致出现较多重复的内容。与训练数据相似度过高：在某些情况下，AI生成的代码可能会与它的训练数据中的某些代码非常相似，甚至只是对训练数据进行了简单的变量替换、顺序调整等操作。如果发现代码与已知的公开代码库或常见的代码示例有很高的相似度，就有可能是AI生成的。