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最近在阿里云平台体验了 Kimi-K2-Instruct，整体感觉非常惊喜。首先是 上手门槛极低，按照官方文档几分钟就能跑起来，不需要写复杂代码，这点对我们开发者来说特别友好。 在使用过程中，最大的感受有两个： 推理能力强：我输入了一段多层逻辑的业务指令，模型能逐步拆解思路，还能给出合理的执行顺序，感觉像一个有经验的工程师在帮我思考。 工具调用自然：我随口用自然语言说“查一下最近一周销量最高的产品”，它能自动识别出需要调用数据库 API，并生成正确的参数调用请求，几乎不用我额外干预。 我把它接入到一个内部报表自动化项目里，整体流程跑通不到半天，开发效率提升明显。虽然在个别边缘场景下逻辑还可以优化，但就实际体验而言，Kimi K2 已经把大模型从“炫技”真正带向了可落地的生产应用。 整体评价：推理深度、工具调用和易用性兼具，特别适合想快速验证业务场景的开发者。期待后续持续迭代，让中文大模型生态更完善。

在日常数据库运维中，AI 工具最期待具备以下三类能力： 异常识别能力强：能主动发现慢 SQL、连接暴涨、资源异常等问题，并提供清晰可解释的预警信息，减少人工排查时间。 根因定位精准：通过历史数据和上下文建模，快速缩小问题范围，例如定位是业务侧变更引起，还是系统层资源瓶颈。 优化建议可执行：不仅能给出优化建议，如索引优化、SQL改写，还能结合实际环境评估其收益和风险。 对于 AI 自动执行的边界，我认为要“放权不失控”。如自动清理临时表、扩容提示等可以自动执行，但涉及DDL变更、读写流量切换、跨实例迁移等高风险操作，必须有人工确认环节。 我体验了 DAS Agent 后，最大的感受是将专家经验转化为标准化能力，尤其是对慢 SQL 的分析，比传统 AWR 工具更易用，也更聚焦核心问题。建议后续可以增加业务波动分析和版本回退建议功能，辅助用户从“治标”走向“治本”。 DAS Agent 确实让我看到了 AI 运维从辅助走向自治的可能，期待未来能在生产环境中真正做到“7x24 无人值守+智能调优”。

使用 ACK Auto Mode 集群快速部署 Nginx — 初学者体验 一、动手过程 这次体验主要是在阿里云容器服务（ACK）上，使用 Auto Mode 智能托管模式，快速搭建一个 Kubernetes 集群并部署 Nginx 应用。 我的操作流程： 登录阿里云控制台，选择创建托管版 Pro 集群，启用 智能托管模式；只需简单设置网络，几分钟就能自动创建好一个集群；在集群中直接部署 Nginx 应用，设置副本数；部署完成后，可以直接访问 Nginx，看到默认欢迎页面。 整个流程很快，大部分步骤是点选和简单配置，基本不需要深入了解 Kubernetes 的复杂细节。 二、体验感受 作为 Kubernetes 初学者，我认为： 集群创建很简单，不需要理解太多底层概念，几步就能完成；应用部署流程清晰，按照引导很容易完成第一个服务上线；系统自动帮我做了很多事情，比如负载均衡、日志收集、监控配置，不用我操心；节省了学习和操作时间，让我能快速体验到成果，增加了学习兴趣。 相比自己搭环境，ACK Auto Mode 真正做到了帮初学者“少踩坑、快上手”。 三、我的小建议 虽然体验很顺利，但希望： 提供更多面向初学者的引导，如细节原理解释； 总结 作为 Kubernetes 的新手，通过这次实践，我能在很短时间内搭好集群并部署应用，省去了很多复杂配置和学习成本。ACK 智能托管模式确实帮我更轻松地入门了 Kubernetes，也增强了我继续学习云原生技术的信心。

我认为是能踏实睡觉，会生活，学习不觉乏味的技能是重要的软技能，不内耗，很重要。

体验和建议 阿里云提供的产品和服务挺流畅的，但是有个问题就是对于个人和大企业而言不划算，对个人像是高配跑车加不起油,目标客户可能是中小企业。个人使用腾讯元宝这样的工具就可以，大企业私有化部署更高效。 2025年开发者可以忘带钥匙，但不能忘带DeepSeek——毕竟它能帮你撬开所有代码锁。 之前用某框架调参调到怀疑人生，而DeepSeek的「傻瓜式炼丹」直接把准确率从玄学变成科学。现在团队开会名言：「能DeepSeek的，绝不手写」——毕竟谁也不想当2025年的算盘手艺人。

AI是标准答案，可惜人类出的题总在变。 之前用AI工具自动生成代码，结果它写出的接口虽快但漏洞百出，最后还得熬夜通读文档手动修坑。后来明白：AI像“学霸笔记”，能省抄写时间，但考试前不自己学一遍，连题都看不懂——它替你“写作业”，但没法替你“考大学”。

代码写多了才发现，纠结不如多写几个TODO，毕竟重构和打脸总有一个在路上。刚入行时，我曾为一个API设计纠结两天，怕扩展性不够。后来导师说：“先跑起来，不行再刀了重写。”结果项目上线后，需求压根没往那个方向变。现在每次纠结，我就默念“先MVP，再打补丁”，心态稳如Git提交记录。

体验过PPT转视频工具后，我发现AI在信息整合和流程优化上确实惊艳，但情感共鸣和叙事逻辑仍依赖人工调整。技术解放了重复劳动，但创意的灵魂仍属于人类。

AI 剧本生成与动画创作使用体验及建议 使用体验 参与了阿里云的活动体验了，刚开始跑通的时候，还是挺激动的，但是由于个人没有实际的应用场景，所以无法发挥它的优势，但是体验下来还是挺流畅的，目前个人想可能的应用场景就是简易儿童故事动画的制作，更专业的动画制作还有无法替代。 建议 探索在普通职场的应用场景，例如高效的个人动画简介等

作为一名新入职的员工，我认为2025年AI产业有望迎来全面爆发，以下是我的一些看法： 一、AI产业全面爆发的可能性 技术成熟度提升：AI技术不断创新，如生成式AI、AI芯片等关键技术取得突破，推动算力成本下降，为AI的广泛应用提供了坚实基础。应用场景拓展：AI的应用场景已从少数领域扩展到多个垂直行业，如医疗、金融、教育、制造等，为AI产业的爆发提供了广阔空间。政策与资本支持：各国政府出台政策支持AI发展，资本投入加速技术的研发和应用落地。市场需求增长：企业和个人对AI技术的需求不断增加，推动AI产业的快速发展。 二、AI对普通人日常生活的影响 工作模式变革：AI辅助办公软件可自动完成重复性任务，提高工作效率；AI提供智能决策支持，帮助员工做出更科学的决策；AI技术发展催生新职业岗位，为求职者提供更多就业机会。生活品质提升：智能家居系统通过AI技术实现自动化控制，提高生活舒适度；AI提供个性化推荐服务，丰富生活体验。学习方式创新：AI教师可实现“一对一教学”，提供个性化教学方案；AI提供智能辅导，帮助学生解决学习问题，提高学习效果。健康保障增强：AI辅助诊断系统可快速准确诊断疾病，提高诊断效率和准确性；AI用于健康管理，帮助人们更好地管理自己的健康。

对联与祝福语生成 AI 对联创作 利用自然语言处理 (NLP) 模型，根据用户输入的关键词（比如家族姓氏、喜好、兔年/龙年等生肖元素），实时生成富含吉祥寓意和对仗工整的新春对联。 个性化祝福语 很多人喜欢给亲友发送带有昵称或纪念日的祝福短信或新年寄语，AI 可以基于聊天记录、个人喜好等信息，自动“量身定制”祝福文案。 AI 春节贺卡与动画制作 创意数字贺卡 在传统纸质贺卡的基础上，AI 可以辅助设计充满新年特色、并具有独特风格的电子贺卡。 AI 动画生成 如今很多短视频平台上都开始尝试用 AI 生成短片或动画。 结合春节元素（如舞狮、灯笼、烟花），创作出风格多变、别具一格的拜年动画视频，用于朋友圈分享或家族群交流，都能让年味更具现代感。 我的作品 新年贺卡并配有任务形象和新年祝福 通义万相生成蛇年红包封面 创作蛇年春节AI 绘本

大模型处理数据 vs 人工处理数据：哪个更靠谱？ 在我的实际经历中，数据标注是信息抽取任务中的关键步骤。以下是我对大模型和人工标注数据的比较与实际应用。 1. 人工标注的挑战 传统上，数据标注完全依赖人工操作，虽然这种方式能够确保数据标注的准确性，但也存在许多问题： 效率低下：人工标注消耗大量的时间和人力。主观差异：不同的标注人员可能因主观性差异，导致标注风格不统一。枯燥乏味：标注任务具有高度重复性，容易导致标注人员产生疲倦感，影响标注质量和效率。 2. 采用大模型的优化方案 在体验到人工标注的瓶颈后，我决定尝试通过大模型来优化数据处理过程。经过对比，最终选择了阿里云的通义系列模型。选择的理由如下： 优异的性能：通义系列模型在处理速度和准确性上表现优秀。免费调用额度：阿里云百炼平台提供了免费API调用额度，极大降低了成本，并且非常适合普通研究者快速进行实验。 3. 混合方案：大模型与人工标注结合 尽管大模型提供了强大的数据处理能力，但我并没有完全放弃人工标注。在我的实验方案中，采取了灵活的混合方式： 模型训练数据集：由大模型自动处理，以提高效率。模型测试数据集：由人工标注，以确保数据的质量，并验证大模型的处理效果。 这种混合方案确保了数据处理的高效性，同时保留了对数据质量的控制。 4. 总结：大模型 vs 人工标注 通过这种结合大模型和人工标注的数据处理方式，我解决了人工标注的低效问题，同时保持了对数据质量的控制。虽然大模型在效率和准确性方面具有显著优势，但人工标注仍然在验证数据效果和确保数据质量方面发挥着不可替代的作用。 结论：大模型处理数据在效率和准确性上更具优势，但仍需人工标注进行质量控制，二者的结合是最理想的方案。

问题4：使用阿里云云服务器ECS时，如何查看监控、定位服务器的异常情况、设置报警规则？ 1. 查看ECS实例的监控信息 具体操作步骤： 在实例详情页，单击监控页签。设置监控时间范围，可以查看vCPU使用率、内存使用率等监控信息。选择的时间范围越小，显示效果越精细。如果实例已安装云监控插件，ECS管理控制台的监控项中，CPU、内存、系统负载数据为云监控的操作系统监控项，其他监控项与云监控的基础监控项一致。 2. 定位服务器的异常情况 查阅操作记录： 登录ECS管理控制台。选择实例与镜像 > 实例。选择目标资源所在的资源组和地域。选择需要排查的实例，点击实例ID。在实例详情页面，点击操作记录页签，默认列出最近7天的操作记录，可按变更范围、变更影响等级等条件筛选。点击详情查看详细操作记录。 经验分享：之前收到大量关于网站响应慢的反馈，通过以下步骤排查的问题： 初步检查：通过云监控发现CPU使用率异常。使用ECS操作记录：查看最近几天的操作记录，发现了一些高影响级别的异常操作。分析操作记录：详细查看操作记录，确认具体的时间、地点、操作者及操作内容。使用操作审计辅助分析：进一步确认和验证操作记录。恢复并优化配置：根据记录恢复配置，持续监控性能，并重新评估资源需求。 3. 设置报警规则 具体操作步骤： 在实例详情页，单击监控页签。单击创建报警规则。在弹出的创建自定义报警规则页签中，设置您的自定义报警规则：名称：给报警规则起一个易于识别的名字，比如“CPU使用率低警告”。报警规则主体：配置具体规则，例如：“CPU使用率5分钟平均值 设置通道沉默周期（可选）：您可以设置报警通知的通道沉默周期，即报警发生后，如果问题未解决，隔多久再次发送一次通知。完成设置并激活规则：配置完成后，确认无误后点击相应的按钮以创建并激活这条报警规则。

通过体检发现存在3条安全风险，类型主要为账号安全和网络安全两大类，云服务器漏洞无安全风险。 关于云产品风险配置发现的3个风险： 安全指定协议不允许对全部网段开启风险端口，这一项平时使用确实没注意，需要在以后加强。阿里云账号开启MFA阿里云账号不存在AccessKey 没看懂什么意思，于是问了问小助手，对相应内容进行了修改 安全指定协议不允许对全部网段开启风险端口 阿里云账号开启MFA 阿里云账号不存在AccessKey