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Dify 开发者必看：如何破解 MCP 集成与 Prompt 迭代难题？
Dify 是面向 AI 时代的开源大语言模型应用开发平台，GitHub Star 数超 10 万，为 LLMOps 领域增长最快项目之一。然而其在 MCP 协议集成、Prompt 敏捷调整及运维配置管理上存在短板。Nacos 3.0 作为阿里巴巴开源的注册配置中心，升级支持 MCP 动态管理、Prompt 实时变更与 Dify 环境变量托管，显著提升 Dify 应用的灵活性与运维效率。通过 Nacos，Dify 可动态发现 MCP 服务、按需路由调用，实现 Prompt 无感更新和配置白屏化运维，大幅降低 AI 应用开发门槛与复杂度。
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2024-05-15
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质量与效率并重，测试左移助力块存储技术研发
修复一个Bug的成本在不同阶段有着天壤之别，发现问题越早，修复代价便越低。本文讲述了阿里云块存储在真实业务场景中的测试左移实践。
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2024-05-15
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链路追踪（Tracing）其实很简单——链路成本进阶指南
广义上的链路成本，既包含使用链路追踪产生的数据生成、采集、计算、存储、查询等额外资源开销，也包含链路系统接入、变更、维护、协作等人力运维成本。为了便于理解，本小节将聚焦在狭义上的链路追踪机器资源成本，人力成本将在下一小节（效率）进行介绍。
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2024-05-15
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日志服务SLS最佳实践：通过SLS数据加工从VPC flowlog中过滤出跨region CEN流量
本文就通过一个客户的实际案例开介绍如何使用在无法直接开启CEN flowlog的情况下，使用SLS的数据加工能力，从VPC flowlog的数据中过滤出客户需要的流量日志出来。
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2024-05-15
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阿里云SLS 容器采集全面兼容Kubernetes
iLogtail致力于打造覆盖Trace、Metrics 以及Logging 的可观测性的统一Agent，而对Kubernetes 语义的原生支持大大增强了Log在Kubernetes场景的采集体验。
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Post-Training on PAI (3)：PAI-ChatLearn，PAI 自研高性能强化学习框架
人工智能平台 PAI 推出了高性能一体化强化学习框架 PAI-Chatlearn，从框架层面解决强化学习在计算性能和易用性方面的挑战。
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