不起名字可以不_社区达人页

我不是从第一行 ODPS 代码写起的人，但我是那个在 DataWorks 里跑着 SQL 的年轻工程师，也是在凌晨调 Flink 作业失败后，看着 MaxCompute 控制台发呆的人。 十五年了，ODPS 不是一行代码的故事，是一群中国工程师啃下来的一块硬骨头。 它在没有 Hadoop Spark 那么全球光环的起点下，照样支撑起双十一的千亿级数据洪流，也成了我们团队数仓从 Hive 到云原生迁移的压舱石。 AI 崛起后，数据世界变了，但地基更重要了，现在是 AI 的时代，但 AI 已经从拼模型、卷参数变成了拼数据。 数据质量 是大模型的食粮， 数据治理 是 AI 产品能否上线的底线， 数据工程师的能力，正从幕后走向核心引擎。 所以我不觉得 ODPS 会在 AI 时代被取代，相反，它更有机会成为下一代 AI 的基建平台。 ODPS，下一个15年你该做什么？ 如果我是产品经理，或者说，如果我是社区里那个吵吵闹闹但真心希望它更强的用户，我想 ODPS 应该优先突破这些能力： 原生 AI 能力整合：从查询平台进化为智能数据引擎 模型找数据 → 数据找模型 → 最终是数据懂模型 内建 LLM 推理服务（如 Tongyi、Qwen） 查询+推理的融合语法（例如 SELECT WITH AI_MODEL(...)） 支持 LangChain、RAG 模式直接调用 ODPS 数据 表达式/标签生成自动提示：大语言模型辅助开发 低延迟 查询和交互式开发体验 Data as Code 不应等待一分钟反馈 ODPS SQL 支持 子秒级交互式查询（如 Presto / DuckDB 模式） 扩展 PyODPS，增强对 Pandas/Arrow 的无缝连接 支持 Notebook 与 ODPS 数据的零摩擦联动 实时/离线/AI 任务统一调度 DAG 不只是湖仓一体，更是任务统一 Flink + ODPS 的物理隔离 & 调度融合 AI 推理任务节点支持与 SQL 一起调度 数据治理、合规校验作为系统内置节点加入 DataWorks 面向数据产品经理的一站式平台 给非技术人可复用的数据能力，是下一代增长点 ODPS 的 SQL 作业结果自动生成图表 / 报告 一键发布为 API / 数据服务 内建权限管控与多租户支持，让数据被复用而不是重复生产 一句话： ODPS 是老兵，但不是老旧；AI 是时代洪流，但数据是河床，唯有脚下的地基，决定我们走多远。 我相信，ODPS 如果能带着中国工程师的实干、深入业务场景的能力、对数据底层逻辑的深刻理解，它不仅能穿越 AI 寒冬，更可能在数据智能浪潮中，再次站到时代的算力之巅。下一个 15 年，我们共同定义。

支撑Data Agent的核心技术是什么？首先来聊聊这个“核心技术”——说实话，核心技术就像你煮菜时的调料，可能你看不出来，但没它绝对不行。Data Agent的“核心技术”其实就是让它能明白什么该做，什么该不做。想象一下，这就像你在公司里有个超能的同事，不仅能自动了解任务，还能把工作做得比你还好。 AI智能体基础这玩意儿必须得懂得“活”，知道什么时候该不动，什么时候该出击，就像你朋友看球时突然喊：“这球要进了！”—它可以预测。别小看这部分。Data Agent得能理清混乱的数据库，就像找出一个大堆乱七八糟的衣服中的那条裤子——穿上就得合身，还得合适，不然谁愿意穿？它必须能做决策，像个靠谱的项目经理，知道什么时候要开会，什么时候要加班，什么时候偷懒。 如果你想把不同的数据源都揽进怀里，必须得会谈判。Data Agent就像个很会拉关系的人，能让你公司的所有系统都安静地合作。

我一开始对 ACK 的这个“智能托管模式”是不怎么感冒的。不是我故意唱反调啊，而是之前听过太多“智能运维”的说法，真正用了发现不是智能，就是复杂。你还得一边学新概念一边踩旧坑，那我还不如手动配呢，起码我知道哪里出问题。但这次试了 ACK Pro 的 Auto Mode，说句实话，体验下来感觉……咦？还真有点意思。 我是拿来部署一个 Nginx，测试下流程和稳定性，结果居然比预期顺利得多。创建集群的时候，界面上就那么几个选项，点点点、确认一下网络，等几分钟，集群就起来了。最让我惊讶的是，Ingress Controller 这些全都提前配好了，不用我自己再去找 Helm Chart 一个个装。我以前部署个完整环境，基本得开两小时——现在十几分钟搞定。那一刻有点感动，真的。 它自动装了日志采集组件，监控也连好了 Prometheus 和 Grafana，那种“你啥都没配，但点进去啥都有”的感觉，有点像刚买了个新手机，打开一看居然都装好了你常用的 App，舒服是真的舒服。 不过也不是完美。比如有几个地方配置还是写死的，不太方便改（我想换个日志采集格式就没找到地方动手），而且一开始我还担心“这么托管以后是不是啥都不能调了”，还好它保留了一些自定义能力，愿意深挖的话，也不是被框死。 这个 Auto Mode 对我们这种不想天天修 YAML、但又想玩点 Kubernetes 花活的人来说，还挺友好。它不逼你学 Kubernetes 的十八般武艺，但也没让你变傻，全程把“复杂的地方藏住、灵活的地方开放”做得比较克制。 不说别的吧，现在谁还愿意为搭个 Nginx 去啃十几页文档啊。有这个自动化模式在，我愿意多试几次，甚至想把开发环境全迁过来。如果后面能做得再开放一点点，那就真的会香疯了。

MCP Agent加速AI应用开发的核心价值体现在标准化连接和智能化协作上啦！首先，它通过统一通信协议（类似“万能插座”）让AI模型轻松对接各种工具，比如数据库、地图API等，开发者无需为每个工具单独写代码，直接调用现成服务就行。比如阿里云百炼平台集成高德地图后，5分钟就能搭建旅游规划Agent，整合路线和天气信息，效率直接翻倍哦！ 其次，MCP支持跨步骤上下文保存，让AI像人一样记住之前的操作。比如规划旅行时，Agent能结合地图、天气和用户反馈动态调整方案，不用每次都重新输入信息，自主性超强。这种能力在处理复杂任务时特别有用，比如客服系统能根据聊天记录自动推荐解决方案，省时又省力。 再者，开发门槛大幅降低。开发者不用操心服务器部署或安全细节，专注业务逻辑就行。比如用Cursor IDE连接GitHub，AI能自动生成代码并提交，全程无需人工干预，效率提升10倍以上。而且MCP支持动态发现工具，新增API或服务时，Agent能自动识别并调用，灵活得像“瑞士军刀”一样。 MCP还推动多Agent协作。不同Agent通过统一协议共享数据，比如医疗诊断中，一个Agent分析病历，另一个调用影像数据，协作完成精准判断。这种生态级应用，让AI真正从“单打独斗”升级为“团队作战”啦！

哎，这个问题真是让人越想越有意思啊！人脸识别现在哪儿哪儿都能见到，但真要说到最让我心痒痒的应用场景，可能还得数那些和生活细节挂钩的“隐形服务”吧？比如说啊，前两天去医院拿药，窗口排长队核对身份证，要是刷个脸就能自动调出病历和过敏史，连药盒上都印着专属用药提醒，那可真是救命级别的方便呢！不过现在技术真能做到这么丝滑吗？总感觉有时候识别错了会闹乌龙啊。 再比如说老年人走失这事儿，要是社区摄像头能悄悄识别出徘徊的老人家，自动联系家属又不让当事人觉得被监视，这种“有温度的监控”才算技术真的进化对方向了吧？不过想想又觉得背后数据怎么保管都是问题，万一被滥用可太吓人了。还有啊，最近试过那种超市刷脸支付，本来觉得特酷，结果有回刘海没梳好居然识别失败，站在收银台前手忙脚乱翻手机，真是尴尬到脚趾抠地！所以技术光快还不够，能不能包容各种生活里的邋遢状态可能更重要呢？

作为一名长期和日志系统打交道的运维工程师，第一次用SelectDB处理公司激增的TB级业务日志时，确实有种“从泥潭里爬出来”的感觉。过去用Elasticsearch堆集群，每天光是看着监控里红色的节点内存警报就头疼，半夜扩容是家常便饭。最崩溃的是业务高峰期，日志写入延迟直接飙到分钟级，开发那边追着问为什么告警没触发，我只能盯着Kibana转圈圈的进度条干瞪眼。而切到SelectDB后，最直接的冲击是“快”——以前按小时算的日志聚合，现在点个筛选条件，结果几乎是秒出，甚至临时拿VARIANT字段解析JSON里的动态业务参数，都不用提前改表结构。 真实场景里，让我印象最深的是上个月一次线上故障排查。当时支付接口突然报错率暴涨，但错误日志分散在十几个微服务的JSON日志里，字段还不统一。按老方法，得先在各ES索引里反复翻字段、写Query，没半小时根本理不清链路。而用SelectDB直接写了个联合查询，把网关日志、服务内部日志、数据库慢SQL日志通过RequestID关联，VARIANT字段当场提取错误码和堆栈信息，十分钟就锁定了是Redis连接池泄漏——这种效率在以前根本不敢想。 还有冷热数据分层，对我们这种要存三年审计日志的公司简直是救命稻草。之前为了合规，所有日志不管新旧全放SSD，每年存储成本翻着倍涨。现在热数据查最近的日志，历史数据自动扔OSS，但查一年前的访问记录时，居然感觉不到速度差异。最实在的是ZSTD压缩，同样一份Nginx日志，ES里占1.2TB，到SelectDB只剩500GB，老板看到账单时第一次夸运维团队“会省钱”。 不过真用起来也有要适应的地方，比如初期写查询语句得转变思维，毕竟列式存储和倒排索引的优化思路不同。但熬过学习曲线后，现在做日志分析反而有种玩积木的畅快感——特别是突发流量时，眼看着实时大屏上的QPS曲线和错误日志统计同步刷新，终于不用提心吊胆等着系统崩溃了。如果说缺点，可能就是周边生态还不如ES成熟，但对我们这种追求实效的团队来说，性能碾压足以cover工具链的小麻烦。现在开发同事甚至会主动来要日志分析权限，毕竟谁不想自己写的BUG能秒级定位呢？

作为一名程序员，春天不是只有风花雪月，它还藏在代码的每一行注释里，藏在项目部署成功那一刻跳动的控制台日志中。 四月对我而言，是用「Spring Boot」启动的新服务在服务器上轻盈奔跑；是CI/CD流水线上那一个个绿色的✔️像草地上刚冒头的嫩芽；是代码仓库里每一个commit message中，记录下我对产品功能的精耕细作。 我曾在一个午后，灵感突现，在Notion上写下这样一段“代码诗”： # 春日逻辑 if daylight > 12: mood = 'bright' creativity += 1.5 push_to_repo('ideas_in_bloom.py') 工作中的春天也像一棵持续生长的二叉树，每次优化算法的复杂度、每次精简冗余代码，都是在给这棵树修枝、施肥，让它能更好地面向用户“开花结果”。 春天，也是开源社区最活跃的时节。我喜欢在周末参与到别人的项目中，像是走进了别人的花园，顺手栽下一株小苗，也种下一份连接和温度。 在这个四月，我正在搭建一个面向新员工的AI培训平台。它不是冰冷的系统，而更像一片可以互动的春林。我希望每一位用户走进去，都能在交互中感受到温柔的引导和技术的浪漫。 所以对我来说，春天不是工作之余的浪漫，而是我职业语言中最温柔的一部分。它在逻辑里发芽，在算法中流淌，也在“完成构建”的提示音中，悄悄地，盛开了。

在我们公司，培训一直是非常重要的一环，尤其是新人入职、销售话术训练、跨部门沟通等方面。过去我们完全依赖真人讲师，一场培训下来，效果虽好，但效率实在不高。尤其是员工人数越来越多后，光安排时间、场地、人力就是一场大工程。后来我们尝试引入AI陪练工具，初衷也很简单——减轻讲师负担，让基础训练“自动化”。 刚开始我也担心，员工会不会觉得“冷冰冰”的AI没啥用，但结果让我挺惊喜。比如英语口语模块，AI能根据语音识别，及时指出发音错误，还能模拟不同国家的口音和场景，比我们讲师一个个“装”还生动。而且员工可以自己选时间练习，很多原来不爱开口说英语的同事，反而因为没人“盯着”，反而放开了。 但我始终没放弃真人培训。因为AI能做的，再智能也只是“重复练+即时反馈”。但在比如团队价值观培训、跨文化沟通上，如果没有讲师那种“带入感”和真实案例引导，很多讨论根本深入不下去。我们后来把培训拆成两部分：AI先打基础，再由讲师接手做“深度训练营”，效果反而比过去更好。 所以我不觉得“效率”跟“深度”是二选一的问题，关键在于你怎么去设计、怎么去融合。AI不是来取代谁，而是帮助我们，把有限的时间用在更有价值的部分。这对我来说，就是未来培训该有的样子。

✨我定制的通义灵码 Project Rules，用 AI 写出“更懂我”的代码 我是一名 全栈 开发，平时会大量使用通义灵码做代码生成、接口注释、测试代码补全等工作，效率提升是真的肉眼可见。最近通义灵码推出的 Project Rules 功能，我立刻体验了一下，现在已经用上了！ 📌 为什么我需要定制规则？ 在我们项目组里，不同人写出来的代码格式和命名习惯不一样，尤其是通过 AI 辅助生成的代码，有时会“跑偏”，比如： 用了不符合我们项目约定的注释风格命名不贴合业务语义忽略了我们常用的工具类 以前每次 review 都要花时间来调整格式或重命名，现在我直接通过 Project Rules 把这些偏好告诉 AI，生成出来的代码更“懂我”了。 ✅ 我的 Project Rules 示例配置 规则限制每个规则文件最大限制为 10000 字符，超过部分将自动截断。规则文件请使用自然语言描述，不支持图片或链接的解析。 我的项目语言是 Vue（使用 Vue 3 + Composition API），以下是我对代码风格、注释方式和生成代码的偏好： ### 1. 语法和框架规范： - 使用 Vue 3 的 **Composition API**，不使用 Options API； - 脚本部分必须使用 `` 语法； - 模板中尽量使用简洁语法，如 `v-if / v-for / v-model`，避免多余嵌套； - 尽量避免使用 `any` 类型，优先使用 TypeScript 明确类型； - 如果使用了异步请求，默认封装为 `useXXX()` 的组合式函数，统一放在 `composables/` 文件夹中； - 所有页面组件统一放在 `views/` 文件夹中，通用组件放在 `components/` 中。 ### 2. 命名规范： - 文件命名统一为 **小写中划线格式**（如：`user-list.vue`）； - 变量、函数名使用 **camelCase**； - 组件名使用 **PascalCase**； - 钩子函数命名使用 `use` 前缀，如 `useUserList`； - SCSS 变量使用 `$` 开头，命名清晰，避免缩写。 ### 3. 注释风格： - 所有方法必须添加注释，注释风格清晰简洁，使用自然语言说明该方法的作用； - 对于复杂逻辑、watchEffect、computed 计算过程请写明业务含义； - 文件顶部应注明作者、创建时间和功能简述； - 注释语气中性，不带个人语气，不重复代码内容。 ### 4. 样式和布局： - 使用 SCSS 或 Less 预处理器，**禁止在 style 中使用 scoped**； - 样式统一使用 BEM 命名规范； - 组件布局使用 CSS Grid 或 Flex，禁止使用 table； - 移动端优先使用 rem 单位，桌面端可适当使用 px。 ### 5. 代码结构和项目约定： - 每个组件文件中顺序为：模板（template）> 脚本（script）> 样式（style）； - API 请求统一封装到 `api/` 文件夹中，禁止在组件内直接写 `axios` 请求； - 所有 API 响应结果请使用统一的响应封装器处理（如 `useRequest()`）； - 表单组件封装时需支持 `v-model` 双向绑定。 ### 6. 响应和异常处理： - 所有请求必须添加异常捕获处理，如 `try/catch` 或 `onError` 钩子； - 异常提示语应通用，避免硬编码字符串； - 页面加载时使用骨架屏或 loading 动画，避免页面空白。 ### 7. 通义灵码回复和生成内容要求： - 灵码回答请使用中文； - 回答内容结构清晰，重点内容可使用列表展示； - 不推荐使用未经引入的三方包，如 lodash、dayjs，除非已有安装； - 如生成表单、表格代码，请基于 Element Plus UI 框架； - 建议代码块加上简要解释，便于理解。 ✍️ 通义灵码提效使用经验 🔧 1. 提高注释生成质量 平时让我头疼的就是写注释，现在用了 Javadoc 规范 + neutral 评论语气，通义灵码生成的注释几乎可以直接使用，甚至文档都不太用手动整理了。 🚫 2. 避免不必要的“AI 幻觉” 之前我让它帮我生成一个工具方法，它老是引入我们项目中没有的三方库，现在通过 'use_stream_api': false 和 'exception_handling': 'customExceptionClass'，它会更贴近我项目的写法。 👥 3. 团队协作保持一致性 我们组里是多人协作，我直接把 project-rules.json 加进 git 项目中，大家用同一套规则，不仅生成代码风格统一，连灵码生成的提示回复也更一致，review 也更省事了。 💡 使用建议 & 期待 希望之后能支持团队规则库共享和一键应用；如果能内置几套“通用行业规则模版”（比如 Spring Boot 项目推荐规则）就更友好了；灵码提示区支持高亮哪些是根据 Rules 特别优化过的部分，会更直观。 🎁 总结一下 通义灵码的 Project Rules 功能真的解决了我使用 AI 编码过程中最实际的一些“误差”问题。现在我的 AI 编码助手不再“天马行空”，而是真的按照我的要求来“定制产出”。如果你也经常用灵码写业务逻辑、处理项目细节，强烈推荐你定制一份属于自己的编码规则，效果真的不一样！

刚入行那会儿，老板突然让我这个写代码的去给客户做产品演示——还是全英文的。 当时觉得完蛋了： 英语水平停留在四级擦边过 对着PPT念都能嘴瓢 客户问了个技术参数，我当场表演「瞳孔地震」 硬着头皮接下的后果： 连续两周每天凌晨四点起床，把演示稿背到能梦游复述 在浴室镜子前练美式假笑，练到苹果肌抽搐 偷偷给技术文档标注拼音版（比如'asynchronous→饿信可乐死'） 结果演示当天： 讲到一半发现翻错页了，灵机一动说'Let me show you the hidden feature' 客户突然打断问技术细节，直接把笔记本转过去现场debug 结束时英国老头夸我'Your courage is better than your accent' 现在回头看： 那次之后突然开窍，发现职场最值钱的不是技术，是把烂牌打好看的能力 后来带团队时，专挑怂恿社恐程序员去客户那「渡劫」 至今保留着那份拼音版PPT，提醒自己：人都是被逼到墙角才学会飞檐走壁的

我选骑墙派——白天给资本家打工交社保，晚上给自己打工造退路。 现实点说，现在哪有什么“确定性能保终身”？我老家县城事业单位的朋友，去年还被砍了绩效工资。反倒是那些在国企摸鱼时偷偷搞自媒体、接私单的，裁员潮来了反而活得更滋润。 我的策略就三条： 拿公司的钱练自己的功：比如上班被迫学Excel，那就顺带把Power BI玩到能接私活；领导让写周报，直接练成小红书爆款标题党。 用确定性养可能性：每月工资雷打不动存20%当“作死基金”，攒够了就试水小成本项目（去年拿这钱倒腾过中秋月饼券，净赚三个月奶茶钱）。 专挑“进退两可”的领域：现在死命卷AI绘画，不是真要当画师，而是赌下次公司搞数字化营销时，我能靠这技能抢到新项目组名额。 前同事经典操作：在银行数钱时研究怎么用Python自动对账，后来带着这套代码跳槽去金融科技公司，现在每天在朋友圈晒滑雪照。这年头真正的稳定，是让自己变成瑞士军刀——看着是个螺丝钉，其实掀开全是刀 （要是中奖了麻烦改发白色音响，黑色已经被前司离职伴手礼污染了）

现在企业做数字化转型，说白了就是想让数据能更快、更准地支持决策。但现实情况是，很多公司的数据还停留在“晚上跑批，第二天看报表”的阶段，分析结论永远慢半拍。尤其是数据分散在各个系统里，CRM一套、ERP一套、官网又是一套，完全串不起来。 之前试过用传统的ETL工具来同步数据，结果不是延迟太高，就是同步失败率高，还不支持异构数据库，做起来很费劲。后来开始研究Flink CDC，确实有点眼前一亮的感觉。 Flink CDC最大的优势就是“实时”+“稳定”。它是基于数据库binlog来监听数据变更，延迟可以做到几百毫秒以内，基本接近实时。而且不用改业务系统，直接接入现有数据库，几乎无侵入，这对我们这种没法轻易动核心系统的公司来说特别友好。 更关键的是，它可以一次性处理全量 + 增量数据同步。之前我们遇到的一个大问题就是全量同步很慢，增量又容易漏数据。Flink CDC把这两块结合得很好，容错机制也不错，挂了还能断点续传。 我们现在在做的一块是：通过Flink CDC把多个系统的数据同步到Kafka，再由Kafka分发到实时数仓和ES，用来支持运营看板、用户画像、风控策略这些实时业务。上线之后，业务团队反馈很好，以前要等第二天才能看到的数据，现在几秒钟就能出来。 当然，用Flink CDC也不是一劳永逸，比如schema变更、数据治理、权限控制这些也要提前规划好，不然实时系统也可能变成“实时出问题”。 总的来说，Flink CDC确实是个“破局点”。不管是想解决数据孤岛，还是支撑实时决策，它都是个不错的选项。

QwQ-32B这玩意儿技术上的骚操作确实实在，说白了就是让大模型在普通人的显卡上也能“跑得动还不卡”。核心就三点： 第一刀砍得准，压缩不缩水它用了类似“高压锅式压缩”，把模型体积硬压到原来的1/8（比如从80G显存需求压到10G），但靠特殊的补偿算法让实际效果基本没打折。玩过的人都说，除了处理特别刁钻的问题时反应慢半拍，日常用和没阉割的版本几乎没区别。 显卡适配够鸡贼专门盯着游戏显卡的特性搞优化，比如在RTX4090上会偷偷调用Tensor Core跑矩阵运算，3060这类显存小的卡就自动拆模型分块处理。最狠的是显存爆了能临时借内存顶包，虽然速度会掉点但至少不会直接崩掉。 懒人模式拉满搞了个“全自动档”设计：没活干的时候自己清空显存省资源，检测到连续任务自动切省电模式，甚至能根据对话内容动态调整计算精度。实测挂着不关，显卡温度比跑其他模型低了10度左右。 部署也简单到离谱，官方给的整合包解压直接能用，小白双击图标就能启动带界面的测试版。云服务那边更绝，选个配置点点鼠标5分钟就能上线，连API接口都是现成的。身边用3060的兄弟跑32B模型，显存占用居然比原来跑13B的还少，属实把消费级显卡的剩余价值榨干了。

作为普通用户，我觉得真人配音和 AI 创作确实能找到平衡。上周用「一键创作 AI 有声绘本」给孩子做睡前故事，AI 几秒就生成了带旁白的故事，但总觉得角色声音有点生硬。后来试着导入自己给主角配的对话，系统自动混合背景音效，效果意外地好。这让我想到，AI 适合做高效的基础工作，比如快速生成多语言版本或调整语速，但真人能赋予角色灵魂。就像我家孩子喜欢的《小猪佩奇》，虽然 AI 能模仿佩奇的声音，但原版配音员的笑声和语气才是孩子记住的关键。或许未来的有声读物就该这样：AI 负责搭建框架，真人填充情感细节，既能降低成本，又能保留打动人心的温度。毕竟，技术再发达，我们还是会被人类特有的呼吸声和情感波动所触动。

作为一个刚开始实习的我，记得有一次我在做一个小项目的时候，遇到了一些代码问题，搞了好几天都没解决。那时候我挺焦虑的，觉得自己好像什么都做不好，甚至有点担心会不会让团队失望。 后来，我鼓起勇气去找了一位有经验的同事问问题。没想到他不仅没有嫌我烦，还耐心地给我讲解了思路，并帮助我一起找出了问题所在。其实我之前自己卡在了一个细节上，他的帮助让我恍若大悟。那一刻，我突然意识到，自己不需要把所有东西都弄得完美，只要肯问，大家都愿意提供帮助。 另外，刚开始时，我会有一种很强烈的“我要做得很好”的压力。那时候我对自己的要求有点过高，甚至觉得完成不了任务就会让自己看起来很差劲。有一天，我向我的导师请教了这个问题，他告诉我，“作为实习生，最重要的是学，而不是一开始就要做到最好。”他说其实很多人都会有阶段性的困难，只要努力去做，每次进步一点点，最终你会越来越好。那一刻，我放松了自己，知道自己还有很多成长的空间。 在我开始适应工作节奏后，记得有一天，我一个人在办公室完成了一个小功能。虽然任务不大，但那一刻我觉得特别有成就感，心里默默给自己点了个赞。回到家后，我还忍不住和朋友分享了这件事，虽然只是一个小小的进步，但那时的我真的觉得很开心。 后来，我也意识到，实习生的工作往往会有些枯燥。刚开始的时候，我会觉得做的很多事情都是“基础活”，比如改bug、整理代码或者做文档，这些都觉得有点无聊。然而，我也学会了从不同的角度看待这些任务。虽然它们看起来简单，但每个小细节都关系到项目的质量，做得好，团队就能更顺利地推进项目。我开始享受这种“做小事也能有大意义”的感觉。 这些经历让我逐渐找到了一种节奏，不再感到焦虑和不安，而是能在每个小小的进步中找到满足感。我也学会了怎样与团队成员建立关系，大家彼此帮助，合作起来更顺畅了。总之，实习不仅是学技术，更是学会如何适应职场的生活。

智能手表和健身追踪器可以实时监测健康数据，帮助大家调整运动强度。还有，虚拟现实（VR）技术可以提供沉浸式的旅行前体验，让用户提前感受目的地的运动项目。无人机拍摄壮观的自然景观，为大家记录难忘的瞬间。

我会深入理解任务需求，确保对任务的目标和要求有清晰的认识。我注重语言的精确性，使用准确的词汇和术语来描述任务，避免模糊或歧义的表述。 构建丰富的上下文，提供与任务相关的背景信息，帮助模型建立完整的知识框架。同时，我运用多样化的提示策略，结合不同的问题类型来激发模型的多样性，并根据任务需求灵活调整。鼓励创新思维，在Prompt中设置开放性问题或挑战，赞美和鼓励模型的创造性输出。我持续优化与反思，收集反馈并分析模型的表现，根据结果调整写作策略。保持好奇心与探索精神，不断尝试新的写作方法和技巧，拓展模型的应用领域，并与其他使用者交流经验。 通过这些秘籍，我能够更精准地指引大型语言模型，激发其创造力，并不断提升自己的使用技能。

多元数据的有效治理办法 在多元数据治理项目中，我们首先确定了数据治理的框架和目标。针对不同类型的数据，我们制定了详细的质量标准和规范，确保数据的一致性和准确性。为了提升数据质量，我们实施了定期的数据清洗和校验流程，通过自动化脚本和工具进行数据的比对和验证。 在数据安全和隐私保护方面，我们严格遵守了相关的法律法规，采用了加密技术和访问控制策略来保护敏感数据。同时，我们还建立了数据目录和元数据管理机制，通过清晰的分类和标签化，提高了数据的可发现性和可访问性。 为了促进数据的整合与共享，我们建立了统一的数据交换平台，制定了数据标准和格式规范，确保了不同来源数据的一致性和互操作性。我们还推动了数据共享机制的建立，打破了部门间的数据壁垒，提高了数据的利用效率。 降低云上数据存储成本的妙招 在云上数据存储成本优化方面，我们采取了多种策略。首先，我们根据数据的访问频率和价值，实施了分层存储策略，将冷数据迁移到成本更低的存储类型中。其次，我们利用了数据压缩技术，减少了存储空间的占用。 此外，我们还通过配置生命周期规则，定期将过期或不再需要的数据删除，以节省存储费用。在购买和使用云存储服务时，我们仔细比较了不同服务提供商的定价模型，选择了性价比最高的服务方案。 自动化工具在数据生命周期管理中的使用体验 在数据生命周期管理中，我们广泛使用了自动化工具。这些工具提供了直观易用的界面和丰富的功能选项，使得我们可以快速地配置和管理数据的生命周期。通过自动化工具，我们实现了数据的自动归档、备份和恢复，大大提高了工作效率。 同时，这些工具还提供了实时的监控和报告功能，帮助我们及时了解存储使用情况和数据管理效果。在使用过程中，我们也遇到了一些挑战和问题，比如工具的兼容性和稳定性等，但通过与工具提供商的沟通和反馈，我们逐渐解决了这些问题。

本期话题：利用AI修饰的自然风光照片展示及过程分享 拍摄过程 在九寨沟旅游时，我被五彩池的美景深深吸引。当天虽然天气晴朗，但由于时间紧迫，光线并不理想，我只能匆忙用手机拍了一些照片。原图的色彩和清晰度都未能充分展现五彩池的美丽。为了更好地呈现那一刻的自然之美，我决定使用AI图像处理工具进行修饰和增强。 原图 AI处理过程 选择工具：我使用了通义万相进行图像处理。这个工具能够通过简单的文字提示对图像进行增强和创意加工。输入Prompt：我输入了以下提示：'增强五彩池的色彩和细节，使其看起来更加鲜艳和清晰。'调整参数：我选择了高对比度和高饱和度的参数设置，以突出照片中的水池色彩和周围的自然风光。处理结果：AI工具快速生成了增强后的图像，色彩变得更加鲜艳，细节更加清晰，整个画面显得更加生动和富有视觉冲击力。 AI生成结果 通过使用AI图像处理工具，我成功地将原本平淡的照片转化为一幅视觉效果更为震撼的作品。这不仅让我能够更好地记录和分享九寨沟的美景，也让我对AI技术在图像处理中的强大能力有了更深的认识。

在阿里云上进行一站式App开发、测试、运维和运营，能够显著提升工作效率，降低开发和运维成本，使开发者能够更加专注于创新和用户体验的提升。 1. 你知道APP是怎么开发的吗？如何将开发完成的APP发布在应用市场？（必答） 开发流程： 需求分析：明确App的功能需求和目标用户，进行市场调研和需求分析。原型设计：根据需求制作App的原型图，确定UI/UX设计。技术选型：选择合适的技术栈，如前端框架（React Native、Flutter等）、后端技术（Node.js、Java等）。项目规划：制定开发计划，分配任务，确定项目时间表。前端开发：使用选择的前端框架开发App的界面和交互功能。后端开发：搭建服务器端，开发API接口，处理业务逻辑和数据库操作。测试：进行单元测试、集成测试和用户验收测试，确保App的功能和性能达到预期。调试与优化：根据测试结果进行调试和性能优化，修复Bug。 发布流程： 准备发布资料：包括App的名称、描述、图标、截图、隐私政策等。打包与签名：将App打包成安装文件（如APK文件），并进行数字签名以确保安全性。上传应用商店：登录各大应用市场（如Apple App Store、Google Play等）的开发者账号，将打包好的App上传并填写相关信息。审核与发布：等待应用市场的审核，审核通过后即可正式发布，用户可以下载和安装。 2. 在阿里云上实现一站式App的开发、测试、运维、运营等，你觉得体验感如何？（必答） 体验感受： 在阿里云上使用移动研发平台EMAS和研发协同平台云效来进行一站式App的开发、测试、运维和运营，整体体验非常良好，具体体现在以下几个方面： 开发效率提升：EMAS提供了丰富的开发工具和框架支持，集成了常用的开发组件，减少了开发人员的工作量，加速了开发进度。 一站式管理：通过云效平台，整个应用的生命周期管理变得更加高效，从需求管理、代码托管、持续集成到部署发布，都可以在一个平台上完成，减少了不同工具间切换的麻烦。 测试便捷：云效平台提供自动化测试工具和环境，可以快速进行回归测试和性能测试，确保应用质量。同时，支持多设备、多系统版本的兼容性测试，降低了测试成本。 运维简单：阿里云提供强大的云监控和日志分析功能，可以实时监控应用的运行状态，快速定位和解决问题，保证应用的高可用性和稳定性。 成本控制：使用阿里云的弹性计算资源，可以根据业务需求动态调整资源配置，避免了过度采购和资源浪费，从而有效控制成本。 运营支持：阿里云还提供数据分析和运营工具，可以帮助企业了解用户行为，优化产品功能，提升用户体验。