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1、聊一聊Data Agent for Meta是如何解决AI Agent的“三大困境”？ Data Agent for Meta是基于DMS OneMeta体系（多模、统一、开放的数据管理）与大模型技术深度融合的创新成果，作为面向企业数据管理的企业级多智能体系统，它彻底革新了传统数据管理的运作模式，为企业数据价值释放提供了全新路径。 1）传统数据管理中，用户往往需要明确知道数据位置、格式和结构才能进行有效查询，这极大地限制了数据的可用性。Data Agent for Meta突破了这一限制，通过深度理解企业全域数据的语义关联，实现从'数据定位'到'语义发现'的质变。 能够自动识别数据之间的隐性关联，构建动态知识图谱，使AI Agent能够自主探索数据间的逻辑关系。 这一能力使企业数据不再局限于'已知位置'的静态存储，而是转变为'可理解'、'可探索'的智能资产，显著提升数据发现效率，降低数据使用门槛。 2）传统数据查询工具仅能解析用户输入的语法结构，无法真正理解业务意图。Data Agent for Meta则通过大模型的深度推理能力，实现从'语法解析'到'意图理解'的跨越，使AI Agent具备深度思考能力。 Data Agent for Meta能够结合企业业务知识库、行业趋势和历史决策经验，进行多维度交叉分析，提出超越简单数据关联的深度洞察。 3）数据管理中的安全合规是企业最关注的痛点之一。Data Agent for Meta通过内置的智能合规引擎，实现从'盲目执行'到'可信行动'的转变，确保所有数据操作在安全、合规的框架内进行。 还提供透明的操作日志，详细记录AI Agent的决策过程和数据使用情况，满足审计需求。这种'安全第一'的设计理念，使企业能够在享受AI赋能的同时，有效规避数据风险，构建可信的数据管理生态。 2、你认为Meta Agent能否成为企业级“数据大脑”？企业如何通过“智能数据地图”实现数据民主化？ Meta Agent通过整合大模型能力，实现语义发现、意图理解与安全合规，有望成为企业级'数据大脑'。 企业通过'智能数据地图'，将数据以自然语言方式呈现，使业务人员无需技术背景即可自主探索数据、获取洞察，打破数据孤岛。 智能数据地图提供可视化、语义化的数据导航，让每个员工都能轻松找到所需数据，理解数据含义，从而实现数据民主化，让数据价值惠及全企业，真正实现'数据驱动决策'的愿景。

1、聊一聊你认为传统智能应用开发中最大的痛点是什么？你期望通过 Dify 的 AI 能力如何能够有效解决这些问题，从而提高工作效率。 传统智能应用开发中最大的痛点在于系统整合复杂、AI应用规模化投产困难以及企业缺乏AI人才，重视人为参与和编码规范，开发周期较长，容易受到人为错误和效率限制的影响。 1）数据量不足，质量低。 2）领域知识不专业，人才不足。3）RAG检索准确率和效率低。4）部署的时候软硬件适配难度大。5）用户体验不佳 6） 故障响应时间长。 Dify的AI能力能有效解决这些问题：通过BaaS后端即服务，大幅加快POC过程，使应用开发周期从三个月缩短至3-4周；通过AI应用全生命周期管理，提供分析、监控、评估、反馈的完整Pipeline，解决规模化投产问题；通过简单易用的开发工具、丰富的插件生态和友好的交互界面，降低AI开发门槛，让技术团队和业务团队都能高效参与。 这使得企业能够快速将AI能力融入业务流程，提升工作效率，如将工单生成与验证时间从10-20分钟缩短至不到3分钟，实现业务流程的自动化与智能化。 2、在体验完 Dify on DMS 构建的客服对话数据质检服务后，结合你的实际应用经历，分享你的感受与意见以及对 Dify on DMS 有哪些建议或期待？ 体验结果如下： Dify on DMS的客服对话数据质检服务真正实现了'从数据到价值'的转化，让质检工作从被动响应转变为主动优化。在实际应用中，客服质检的效率提升了3倍以上，问题发现与解决时间大幅缩短。 对Dify on DMS的建议与期待： 希望增加更多行业定制化的质检规则模板，特别是针对金融、医疗等对合规性要求较高的行业建议增强实时预警功能，当质检指标出现异常时能自动推送通知，而不仅仅是生成报告期待进一步整合更多业务系统，实现从客服对话到销售转化的全流程数据贯通建议提供更直观的可视化分析界面，让业务人员也能轻松理解质检结果并做出决策希望在DMS中增加质检数据的深度挖掘功能，帮助识别潜在的服务优化机会 总体而言，Dify on DMS的客服对话数据质检服务已经为企业带来了显著的价值提升，期待未来能进一步完善，成为企业数字化转型中不可或缺的智能质检工具。

PolarDB的Serverless模式与百炼大模型服务的结合显著简化了部署流程。通过阿里云控制台，仅需几步即可完成数据库集群创建和大模型服务的绑定，无需手动管理底层资源。在业务高峰期，PolarDB的自动扩缩容能力与百炼的智能体编排功能协同工作，轻松应对突发流量和复杂分析任务，避免资源浪费。 体验分享截图： 优化大模型与数据库的交互逻辑场景：当前百炼大模型对复杂查询的响应依赖提示词工程，可能影响分析精度。建议：在PolarDB中预置结构化数据接口（如JSON格式），并通过百炼的工作流应用设计专用节点，将数据库查询结果直接转换为模型输入参数（如SQL转自然语言）。例如，使用PolarDB的列存加速（IMCI）提取关键指标后，通过百炼的脚本转换节点生成模型输入文本，减少上下文理解误差。 动态资源调度策略场景：Serverless模式下，PolarDB的弹性扩缩容与百炼的智能体并发数可能存在资源竞争。建议：利用阿里云资源编排服务（ROS）编写自定义策略，根据PolarDB的负载指标（如CPU利用率、存储IOPS）动态调整百炼智能体的并发数。例如，当PolarDB检测到存储节点压力时，自动降低非关键智能体的优先级，优先保障核心分析任务。 构建行业专属知识库场景：通用大模型在垂直领域（如制造业设备故障诊断）的表现有限。建议：将PolarDB的业务数据（如设备日志、维修记录）导入百炼的知识库，并训练定制化模型。例如，利用PolarDB的并行查询功能提取特定设备的历史故障模式，通过百炼的专属模型构建模块生成领域知识图谱，最终在智能体中实现“设备ID → 故障类型 → 维修方案”的自动化推理。

体验如下：Cherry Studio 是业界主流的大模型对话客户端，且集成了 MCP 功能，可以方便地与大模型进行对话。 1、配置Moonshot-Kimi-K2-Instruct，体验对话。 2、配置 ModelScope提供的Fetch 网页抓取MCP服务器，来体验调用MCP。 最直观的感受是高效与易用性——通过API，无需编码即可快速启动任务，5分钟内完成从需求输入到结果输出的全流程，甚至支持零成本试用，极大降低了技术门槛。 在功能表现上，Kimi K2展现了多场景适应力：无论是复杂代码生成（如前端交互页面开发）、数学推理（如数据分析与建模），还是智能体任务（如自动爬取信息并生成交互式日历网页），均能精准理解需求并高效执行。尤其在工具调用方面，其“自主拆解指令+多工具协同”能力令人惊艳，例如处理1214条股市数据时，能一键生成带图表的分析报告，逻辑清晰且细节完善。 开源免费的特性更让创新触手可及——无论是科研探索还是商业应用，Kimi K2都像一位“全能助手”，以技术实力重新定义了AI生产力的边界。

1. 聊一聊你希望 AI 运维工具需要哪些能力？如何定义 AI 自动执行的边界？在哪些场景下必须保留人工确认环节？ 在数据库运维领域，AI工具的能力边界和自动执行的规则至关重要。 核心能力 全链路数据感知与分析：AI必须能实时整合监控数据（如CPU、内存、I/O）、日志、配置变更记录等多源信息，通过机器学习模型识别异常模式（例如突发的SQL性能下降、死锁堆积），并预测潜在风险。比如当某个数据库实例的CPU利用率持续高于90%时，AI需快速关联历史工单、SQL执行计划和资源分配策略，判断是否为资源瓶颈或SQL优化问题。 根因定位与决策支持：基于专家知识库和历史案例库（如公司10万+工单），AI需能精准定位问题根源（例如某个慢查询导致CPU突增），并提供可操作的优化建议（如索引优化、参数调整）。 比如DAS Agent在诊断CPU突增事件时，能结合SQL执行计划和资源使用趋势，直接推荐“限制并发连接数”或“优化索引”的止血方案。 AI自动执行的边界 AI的自动执行应严格遵循“最小化干预”原则。 必须保留人工确认的场景 涉及数据安全的关键操作：如删除表空间、修改主从架构、释放资源等不可逆操作，必须由人工复核。 复杂业务逻辑变更：例如调整数据库分片策略、迁移数据到新集群，需结合业务上下文评估风险。 2. 体验完数据库智能运维 DAS Agent ，结合你的运维经历分享一下你的感受，对DAS Agent 有哪些意见或建议？ 在公测阶段，我曾用DAS Agent处理一次生产环境的数据库性能瓶颈问题。当时某业务系统的MySQL实例因高频慢查询导致CPU持续95%以上，传统方式需要逐条分析SQL日志并手动优化，而DAS Agent的表现令人印象深刻： 体验亮点 智能诊断的精准性：DAS Agent通过大模型技术快速定位到3个高耗时SQL，结合历史工单中的类似案例，直接推荐“添加复合索引”和“限制查询返回字段”。 知识库的实用性：针对“CPU突增”的问题，DAS Agent不仅给出技术建议，还引用了阿里云专家撰写的《MySQL高并发调优手册》，帮助我们快速理解底层原理。 优化建议 增强自动化闭环能力：当前DAS Agent的优化建议需要人工确认，建议对低风险操作（如索引优化）增加“一键执行”功能，并提供回滚机制。例如，自动创建索引后，若后续查询性能未改善，AI可触发回滚。 扩展支持更多数据库类型：当前支持RDS MySQL等主流数据库，但企业环境中常混合使用GoldenDB、OceanBase等，建议加速适配更多数据库引擎。 细化权限控制与审计日志：在企业级场景中，不同运维人员的权限差异较大。建议DAS Agent支持细粒度权限管理（如“只读诊断”与“可执行优化”），并完善操作审计日志，便于追溯责任。 总结 AI运维工具（如DAS Agent）正在从“救火式响应”转向“预见式治理”，但其核心价值在于辅助而非替代人类专家。未来，随着AI对业务上下文的理解能力提升（例如结合业务指标与数据库性能的关联分析），其自动执行边界将更智能，但涉及数据安全、复杂决策的场景，仍需人类的最终把控。

在AI模型从“算力驱动”向“数据驱动”转型的浪潮中，ODPS需以数据治理智能化为核心，依托其湖仓一体架构与多模态数据处理能力，构建“数据-模型-场景”的闭环生态。其技术优势在于统一数据底座与云原生弹性调度，但若仅依赖现有架构，易陷入“算力堆砌”的内卷。ODPS应优先突破三大能力： 1、 智能数据编织：通过大模型解析数据血缘与语义，自动构建跨源数据图谱，替代传统ETL的人工干预。例如，利用主动元数据（如数据质量评分）驱动AI模型自主选择训练集，实现“数据自优化”。 2、异构计算统一调度：打破CPU/GPU/NPU的算力孤岛，结合任务感知调度器，动态分配资源。例如，为大模型训练调用GPU集群，为向量检索分配NPU，使算力利用率提升至90%以上。 3、 隐私增强型AI开发：融合联邦学习与TEE技术，在合规前提下实现跨域数据建模。例如，医疗场景中，数据无需离境即可完成联合训练，既满足GDPR要求，又释放数据价值。 ODPS的终极目标不是成为“算力工厂”，而是进化为AI时代的智能基座。唯有将数据治理、算力调度与隐私计算深度耦合，才能在数据驱动的AI革命中确立不可替代性，真正实现“数据驱动业务，AI创造价值”的愿景。

1、你觉得支撑Data Agent的核心技术是什么？ Data Agent是一种基于大模型技术的智能数据分析助手，能够通过自然语言理解用户需求，自动生成数据查询语句，执行查询并以易于理解的方式展示结果。它打破了传统数据分析的技术壁垒，让所有人都能快速获取数据洞察。我认为Data Agent的核心技术是自然语言转SQL。 2、你在 Data+AI 领域的开发过程中遇到了哪些挑战，是如何解决的？ 生成的SQL查询并非总是准确的，特别是在处理复杂查询和多表关联时。有时也难以理解Data Agent是如何得出结论的，这对依赖数据做重要决策的场景构成挑战。此外，连接企业核心数据库存在安全风险，如何在提供便捷服务的同时保障数据安全，是企业采用Data Agent的关键考量。 解决建议：采取从非核心业务数据开始试点，逐步验证并优化，来构建完善的数据字典和领域知识库，提高SQL生成准确率，同时保留人工审核环节，在关键决策前验证Data Agent生成的结果，还需求建立用户反馈机制，持续积累成功案例，优化系统表现。 3、对于本次瑶池数据库发布的 Data Agent for Analytics 产品，你对于技术及能力层面有哪些方面的期待？ 比较期待的是全智能自主规划：自动解析业务规则，拆解复杂需求为可执行任务，构建分层处理框架，生成定制化分析建议并输出行动方案。 同时有面向 Data Agent 的统一数据访问 MCP Server。

基于阿里云向量检索服务 Milvus 版与阿里云百炼模型服务的多模态语义理解能力，结合 Serverless AI 应用开发平台 Function AI 来快速构建的以图搜图的应用，若是用ROS一键部署就更方便了。 方案体验感受如下： 技术门槛降低，开箱即用的工具链与全托管服务，让零基础的小伙伴也能快速落地复杂 AI 应用。所有技术细节（比如扩容、维护）都由阿里云搞定，企业只需专注业务本身。比如电商团队1-2天就能做出“拍照找商品”的功能，省下大量开发时间。 同时按需付费模式避免资源浪费，稳定性保障减少业务中断风险。不用提前买一堆服务器，只用为实际使用的资源买单。比如大促期间流量暴增，系统自动扩容，但费用只增加20%，省下大笔成本。 一句话总结：阿里云这套方案就像“傻瓜相机”——技术复杂度全交给云平台，企业轻松实现“拍照搜一切”，既省钱又高效，还能做出炫酷的AI应用！

Bolt.diy 是基于阿里云函数计算（FC）和百炼大模型服务构建的开源开发框架，旨在通过以下特性简化开发流程： 自然语言交互：用户可通过日常语言描述需求，系统自动生成代码； 全栈开发支持：集成前端界面设计、后端逻辑处理及数据库管理； 高灵活性与可定制性：允许二次开发与模块化扩展； 其核心优势在于降低技术门槛，使非专业开发者也能快速实现创意落地，同时满足专业开发者的高效迭代需求。 Bolt.diy 部署实践 步骤 1：部署应用 这里通过云原生应用开发平台CAP模板来一键部署，相当简单。 首次使用云原生应用开放平台 CAP 会自动跳转到访问控制快速授权页面。 点击部署项目。 部署完成后，访问地址。 步骤 2：方案验证 1、 打开上面部署的网址，配置百炼 API-KEY。 2、单击提示词进行创作。 3、代码生成结束。 4、不能自动预览可以尝试执行命令npm install安装依赖，然后执行命令npm run dev运行项目。可以单击 Ask Bolt，让 AI 自动处理问题。 5、生成成功，预览网页。6、下载代码，在Terminal中输入npm run build并敲击回车执行。之后点击上方的Download Code下载代码压缩文件。7、切换模型qwen-max，重新生成页面。 步骤 3：清理资源 登录云原生应用开发平台 CAP 控制台，在左侧导航栏，选择项目，找到部署的目标项目，在操作列单击删除，然后根据页面提示删除项目。

体验使用ACK Auto Mode集群快速部署Nginx工作负载，访问Nginx页面。 ACK智能托管模式通过自动化和智能化手段显著简化了Kubernetes运维工作。开箱即用的最佳实践使运维门槛大幅降低，用户仅需简单配置网络，即可快速部署符合生产标准的集群，无需关注底层基础设施细节。 自动化运维是其核心优势：ACK托管集群的控制面由阿里云全权管理，自动完成版本升级、漏洞修复、节点自愈等操作。例如，节点池支持全生命周期自动运维，节点自愈成功率高达98%，集群节点运维时间减少90%，极大降低了人工干预需求。 智能资源供给能力让运维更高效：ACK通过弹性伸缩机制，根据负载动态调整节点数量，结合高性能网络和智能调度算法，资源利用率提升30%以上。用户无需手动规划资源，即可实现“按需分配、按量计费”，避免资源浪费。 安全与稳定性保障更完善：ACK深度集成阿里云安全体系，提供100+项集群巡检诊断项，自动修复CVE高危漏洞，并通过SLB服务实现公网访问的负载均衡，确保业务连续性。 通过Serverless容器等技术，ACK智能托管模式让运维团队从繁琐的基础设施管理中解放，专注于业务创新。

阿里云的方案可以一键部署来体验快速构建电商系统。 Dify 是一款开源大语言模型（LLM）低代码应用开发平台。它通过可视化工作流和预置模型，降低 AI 技术落地门槛，解决开发者需手动处理模型集成、数据处理、API部署等复杂问题，支持快速构建智能应用，能有效提升效率并降低开发成本。 Dify 平台构建的智能应用适用于以下场景： 电商平台：提供全天候智能客服服务，提高客户体验并降低人工客服成本。金融服务：为客户提供快速准确的产品咨询和账户支持，提高用户满意度。旅游和酒店业：通过智能客服为用户提供实时预订和行程服务建议，提高服务效率。教育机构：为学生和家长提供即时的课程咨询和报名服务，优化用户体验。 选择传统工具还是Dify主要看这个项目针对的具体需求，大概概括如下： 若是快速构建 AI 应用、降低开发门槛、集成多种模型、处理多模态数据，Dify 是更好的选择。 示例：搭建客服机器人、内容生成工具、数据分析助手、金融行业的智能风控系统、医疗领域的知识库问答系统等。 如果开发高性能原生应用、复杂架构系统、或需要深度定制，传统工具仍是首选。 示例：游戏开发（Unity/Unreal）、工业控制系统、大型 SaaS 平台、企业级 ERP 系统、嵌入式设备驱动等。

通过百炼平台与魔笔的无缝集成，从创建知识库到部署应用仅需几个步骤，无需复杂编码。魔笔的可视化界面和预置模板让我快速完成聊天组件配置、API对接和样式调整，整个过程仅耗时约15分钟。即使是非技术背景的用户，也能轻松上手。 知识库的使用如下图所示： 这套方案完美平衡了“快速搭建”与“深度定制”的需求，无论是个人知识管理还是企业内部知识库建设，都能显著提升效率。尤其适合需要低成本、高灵活性AI解决方案的团队。如果进一步优化多端适配（如移动端）和扩展更多数据源，体验将更加完善！

MCP 是 Anthropic 公司提出的开源协议，旨在通过标准化交互方式解决AI大模型与外部数据源、工具的集成难题，阿里云百炼上线了业界首个的全生命周期 MCP 服务，大幅降低了 Agent 的开发门槛。 MCP的体验如下：配置和调用都很简单。 谈谈MCP Agent加速AI应用或工作流的开发如下： 1、MCP提供统一的通信协议，如同“万能插座”，使AI模型能无缝连接各种工具和服务（如数据库、网页、第三方API）。开发者无需为每个工具重新编写代码，只需按照MCP标准集成一次，即可在多个应用中复用。例如，阿里云百炼平台已集成高德、无影等20多款MCP服务，开发者可直接调用这些工具。 2、MCP能跨多个交互步骤保存上下文信息，使AI代理（Agent）具备更强的自主性。例如，一个Agent在规划旅行路线时，可同时调用地图服务、天气API，并根据用户反馈动态调整方案。上下文支持使Agent更接近“自主决策”，减少人工干预，提升任务完成效率。 3、降低了开发门槛，简化流程。MCP服务托管于云平台，阿里云、腾讯云等提供“全生命周期MCP服务”，开开发者无需关注服务器部署、安全等底层细节，专注业务逻辑。比如用户通过百炼平台连接高德地图服务，5分钟内开发出城市旅游规划Agent，整合路线、美食等信息。MCP使Agent开发时间从数小时缩短至分钟级，工作流效率提升10倍。 MCP通过统一标准、双向通信、生态扩展、低代码工具等核心机制，大幅降低了AI应用开发的复杂度，加速了从原型到落地的进程。

钝感力 ≠ 无感或麻木，需要强调的是，钝感力不是“假装没看见问题”，而是： 对情绪性干扰（如客户骂人、同事抱怨）不过度反应；对技术问题保持清醒，不被焦虑误导判断；对结果负责，但不过度陷入自我批判。 在技术工作中，这种能力尤其重要。例如： 调试时：不因“代码明明正确却报错”而烦躁，而是冷静排查环境、依赖库等变量。需求变更时：不抱怨“需求反复”，而是快速评估影响并提出合理方案。 作为程序员的钝感力，本质是技术理性与情绪管理的结合。让我们在高压下保持清醒，把“问题”转化为“待解决的代码”，而非被情绪淹没。这种能力或许不如算法设计或架构设计“高大上”，但却是职场长期生存的核心竞争力之一。

我比较感兴趣的使用场景大概如下： 1、识别学生表情实时辅助教学反馈 这个场景主要是在教室中，AI系统通过摄像头实时捕捉学生面部表情、微表情和眼神，结合语音分析，动态判断学生的专注度、困惑或情绪波动。例如，当学生因数学题卡壳而皱眉时，系统会自动调整教学节奏，提供更直观的示例或触发老师介入；若学生长期表现出焦虑或抑郁情绪，系统会向心理辅导老师发送预警。 技术价值：无需学生主动报告情绪，通过自然交互实现情感监测，提升教育个性化，同时针对偏远地区通过AI弥补辅导资源不足。 2、灾难救援快速身份识别与生命体征监测 在地震、洪水等灾害现场，救援无人机搭载人脸识别系统，快速扫描废墟中幸存者的面部特征，并与云端人口数据库比对，生成实时“幸存者名单”。同时，系统通过面部微表情（如呼吸频率、皮肤温度变化）估算伤者生命体征，优先救援危重人员。 技术价值：可以在复杂环境中（如低光照、遮挡）快速匹配身份，解决传统人工搜救耗时长的问题。同时结合生命体征分析，弥补传统医疗设备在极端环境中的局限性。 3、脑机接口辅助渐冻症患者的“无声表达” 渐冻症患者因肌肉萎缩无法言语或行动，但可通过高精度人脸识别系统捕捉其面部微表情（如眨眼频率、额头皱纹变化）转化为指令。例如，系统将特定表情组合翻译为文字或语音，帮助患者与外界沟通，甚至操控智能家居设备。 技术价值：结合脑电波监测等技术，突破生理限制，恢复患者基本交流权，提升生活质量。

通过ROS一键部署来创建云数据库 SelectDB 版和云服务器 ECS 等实例资源进行体验。 同样的资源，SelectDB的写入性能是Elasticsearch的多倍。同样规模的原始数据，SelectDB的存储成本仅为Elasticsearch的 20%。 在写入性能和存储空间优化方面，SelectDB 表现出色。它能够有效地管理资源使用情况，降低存储成本，同时保证系统的高效运行。这对于需要长期保存大量日志数据的企业来说尤为重要。 通过标准 SQL 接口提供的丰富检索分析能力，让用户可以更直观地探索数据价值。无论是进行简单的查询操作还是复杂的分析任务，都可以得心应手。 此外SelectDB 配备了简单易用的日志分析和可视化工具，使得即使是没有深厚技术背景的用户也能够方便快捷地进行日志检索、分析，并实现实时监控和快速响应。

体验了整个过程。目前感觉对口语的识别非常准确，堪比自己请了一个英语私教。 人文教育永远少不了，在AI没有产出智慧之前，还是人类的工具。两者结合才是正确的道路。 通过培训帮助教师掌握AI工具的使用，同时强化其在情感引导、跨学科整合等“高价值”领域的专业能力。 进一步设计“AI预习+教师精讲+AI巩固”的混合模式，或引入“教师+AI助教”团队协作的课 最后将教师从机械性教学任务中解放后，更注重其在学生创造力、价值观形成等方面的成效评估。

我是一个运维开发工程师，现在的北京正值樱花、海棠盛开时节，在如此温柔的春天，我用自己的专业知识来构建一个电子樱花树，也让每个人来感受下这春日的浪漫。 浏览器版樱花树已创建，包含以下功能： 自适应窗口大小的Canvas绘图动态树枝生成算法花瓣粒子系统（包含旋转和颜色渐变）风力控制系统自动重生树木功能 文件目录如下： 1、index.html 樱花树动画 生成新树 风速: 2、Sakura.js class SakuraTree { constructor(canvas) { this.canvas = canvas; this.ctx = canvas.getContext('2d'); this.petals = []; this.branches = []; this.wind = 0; this.init(); } init() { this.resize(); window.addEventListener('resize', () => this.resize()); this.generateTree(); this.animate(); } resize() { this.canvas.width = window.innerWidth; this.canvas.height = window.innerHeight; } generateTree() { this.branches = []; this.petals = []; // 生成树干 this.createBranch( this.canvas.width/2, this.canvas.height - 100, -Math.PI/2, 80, 8 ); // 初始化花瓣 for (let i = 0; i { this.ctx.beginPath(); this.ctx.moveTo(branch.x, branch.y); this.ctx.lineTo(branch.endX, branch.endY); this.ctx.strokeStyle = `hsl(30, 60%, ${30 + branch.width*2}%)`; this.ctx.lineWidth = branch.width; this.ctx.stroke(); }); // 绘制花瓣 this.petals.forEach(petal => { this.ctx.save(); this.ctx.translate(petal.x, petal.y); this.ctx.rotate(petal.rotation); this.ctx.beginPath(); this.ctx.ellipse(0, 0, petal.radius, petal.radius*0.8, 0, 0, Math.PI*2); this.ctx.fillStyle = `hsla(${petal.hue}, 70%, 80%, 0.8)`; this.ctx.fill(); this.ctx.restore(); }); } update() { const windForce = this.wind * 0.1; this.petals.forEach(petal => { petal.x += Math.cos(petal.angle) * petal.speed + windForce; petal.y += Math.sin(petal.angle) * petal.speed; petal.rotation += petal.rotation * 0.1; if (petal.y > this.canvas.height + 20) { petal.y = -20; petal.x = Math.random() * this.canvas.width; } if (petal.x this.canvas.width + 20) petal.x = -20; }); } animate() { this.update(); this.draw(); requestAnimationFrame(() => this.animate()); } } // 初始化樱花树 const canvas = document.getElementById('treeCanvas'); const sakura = new SakuraTree(canvas); // 控制功能 function generateNewTree() { sakura.generateTree(); } document.getElementById('windSpeed').addEventListener('input', (e) => { sakura.wind = parseFloat(e.target.value); }); 3、style.css * { margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; } body { background: #1a1a2e; overflow: hidden; font-family: 'Microsoft YaHei', sans-serif; } .container { position: relative; width: 100vw; height: 100vh; } #treeCanvas { position: absolute; left: 50%; transform: translateX(-50%); } .controls { position: fixed; top: 20px; left: 20px; background: rgba(255,255,255,0.1); padding: 15px; border-radius: 8px; backdrop-filter: blur(5px); } button { background: #ff99cc; border: none; padding: 8px 15px; border-radius: 5px; cursor: pointer; transition: transform 0.2s; color: #fff; margin-right: 10px; } button:hover { transform: scale(1.05); background: #ff80bf; } input[type='range'] { vertical-align: middle; background: rgba(255,255,255,0.1); height: 4px; border-radius: 2px; } input[type='range']::-webkit-slider-thumb { -webkit-appearance: none; width: 15px; height: 15px; background: #ff99cc; border-radius: 50%; cursor: pointer; } 现在我们使用Edge浏览器打开即可查看效果。 调大风速，变成了满屏的樱花雨。祝福每个人都春风得意。

1、打开设置，启用All Rules。 2、我的Rules规则截图如下： 3、生成了一段符合Rule规则的Python代码 from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends, status from pydantic import BaseModel, SecretStr, EmailStr from typing import Optional from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker, Session from passlib.context import CryptContext # 数据库配置 DATABASE_URL = 'postgresql://user:password@localhost/dbname' engine = create_engine(DATABASE_URL) SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine) Base = declarative_base() # 密码哈希工具 pwd_context = CryptContext(schemes=['bcrypt'], deprecated='auto') # 用户模型 class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True, index=True) email = Column(String, unique=True, index=True, nullable=False) hashed_password = Column(String, nullable=False) # 创建数据库表 Base.metadata.create_all(bind=engine) # Pydantic模型 class UserCreate(BaseModel): email: EmailStr password: SecretStr class UserLogin(BaseModel): email: EmailStr password: SecretStr class UserResponse(BaseModel): id: int email: str # FastAPI应用 app = FastAPI() # 依赖项：获取数据库会话 def get_db(): db = SessionLocal() try: yield db finally: db.close() # 工具函数：哈希密码 def hash_password(password: str) -> str: return pwd_context.hash(password) # 工具函数：验证密码 def verify_password(plain_password: str, hashed_password: str) -> bool: return pwd_context.verify(plain_password, hashed_password) # 用户注册API @app.post('/register/', response_model=UserResponse, status_code=status.HTTP_201_CREATED) def register_user(user: UserCreate, db: Session = Depends(get_db)): # 检查用户是否已存在 db_user = db.query(User).filter(User.email == user.email).first() if db_user: raise HTTPException( status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST, detail='Email already registered' ) # 创建新用户 hashed_password = hash_password(user.password.get_secret_value()) new_user = User(email=user.email, hashed_password=hashed_password) db.add(new_user) db.commit() db.refresh(new_user) return new_user # 用户登录API @app.post('/login/') def login_user(user: UserLogin, db: Session = Depends(get_db)): # 查找用户 db_user = db.query(User).filter(User.email == user.email).first() if not db_user: raise HTTPException( status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED, detail='Incorrect email or password' ) # 验证密码 if not verify_password(user.password.get_secret_value(), db_user.hashed_password): raise HTTPException( status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED, detail='Incorrect email or password' ) return {'message': 'Login successful'} # 启动应用 if __name__ == '__main__': import uvicorn uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) 4、生成的代码符合我定义的Rule。 5、通义灵码的Rule有如下的优势： 1）提高效率：通过定义明确的项目规则，团队成员可以更快地理解项目要求和期望，减少误解和重复工作。 2）一致性：确保所有项目遵循相同的标准和流程，这有助于保持项目的连贯性和质量的一致性。 3）易于管理：良好的项目规则使得项目更易于跟踪和管理，帮助项目经理更好地分配资源、设定里程碑以及监控进度。 4）规范行为准则：建立团队内部的行为标准，包括代码风格、文档编写等，促进团队内部的和谐与效率。

1、小参数撬动高性能，强化学习驱动推理效率。QwQ-32B 在数学推理、编程能力等问题解决方面表现出色。 采用“分步验证”和实时代码执行反馈机制，例如在数学问题求解中逐行验证推导步骤，在代码生成中动态优化算法结构，显著提升模型逻辑严谨性。 2、模型架构方面，QwQ-32B 采用因果语言模型架构，具有 64 层 Transformer 结构，相比常见的模型层数更深。它完整集成了 RoPE（旋转位置编码）、SwiGLU 激活函数、RMSNorm 层归一化和 Attention QKV 偏置。具有 40 个查询注意力头和 8 个键值对的广义查询注意力（GQA）；扩展的 131,072 个 Token 上下文长度，允许更好地处理长序列输入。 3、提供“1分钟部署”工具链，支持消费级显卡（如RTX 3060）本地运行，量化后模型仅需20GB存储空间，显著降低中小团队使用门槛。