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Workbuddy+Obsidian打造你的第二商业大脑
如果是Windows设备,这里会显示get obsidian for Windows。
相柳
2026-08-26
3080
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# 用 WorkBuddy 搭了一条"政府统计周报"流水线,从 3 天压缩到 4 小时(含完整踩坑记录)
这篇是纯踩坑教程,不是科普文章。我把从 0 跑通用 WorkBuddy 搭周报自动化流水线踩过的坑、怎么填的、最终跑成什么样都写下来。代码片段可以直接抄。配图全部来自真实周报产物。
用户12707151
2026-08-28
1480
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Spring Boot 整合 Neo4j 图数据库实战:从 8 秒超时查询到 35ms 实时欺诈检测
摘要: 金融风控里识别"同一设备多账号、资金环路"这类团伙特征,关系型数据库四表 JOIN 单次查询 8 秒起步,递归 CTE 三层就超时,实时风控根本做不到。本文基于我 2025 年底参与的一个真实风控项目,完整记录改用 Neo4j 图数据库的落地过程:Docker 部署 Neo4j 5.26 LTS、节点与关系建模、Spring Data Neo4j 7.x Repository、Cypher 多跳查询与环路检测、风险评分全链路,附 4 个生产踩坑案例和一套选型决策树。实测三度关联查询从 8200ms 降到 35ms,风控人工核查人力从 3 人降到 2 人。
行者全栈架构师
2026-08-27
640
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供应链逆向物流系统 | 维修工单系统:维修进度跟踪与备件消耗管理
在逆向物流的闭环中,质检完成并判定为"需维修(C级)"的商品,便正式进入了维修翻新环节。这是整个链路中周期最长、参与角色最多、成本最难控制的一段旅程。
叶一一
2026-08-27
870
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以无厚入有间:CodeBuddy Security的漏洞发现思路与实践
AI 找漏洞,像庖丁解牛:刀刃再好,也要顺着骨节的缝隙下刀。“以无厚入有间”,说的不是蛮力,而是先看清结构。对漏洞发现也是如此:线索可以来自代码结构,也可以来自历史修复和外部知识;它们共同做一件事——不断约束"这套代码可能在哪里、以什么方式出错"。搜索范围收得越窄,AI 这把刀越容易落到真正的缝隙里。
云鼎实验室
2026-08-27
1710
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AI 一天生成 1 万张图,审核谁来扛?—— 用 AI生成质量评估 Agent 给 AIGC 流水线上一道「质量门」
生成式 AI 把内容创作的门槛踩到了地板上。过去一个设计团队一周出的图,现在一个 AI 生图平台一天就能批量产出 1 万张海报、上千条短视频,生产效率提升 10 倍甚至 100 倍。
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2026-08-27
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FDE落地实战 01|别急着做AI:先判断这是不是一个真需求
导语:会议刚开始,老板就定下目标:“今年必须做一个AI助手。”业务部门很兴奋,技术团队立刻讨论模型、知识库和Agent框架,供应商两周后交出一个漂亮Demo。可是当项目准备接入生产系统时,大家才发现:真正使用它的人没有参加需求会;历史数据口径互相冲突;错误结果由谁复核没人确认;上线后的价值也只能用“看起来很先进”来解释。许多企业AI项目并不是做不出来,而是在问题尚未成立时就过早进入了解法。本篇给出一套FDE需求挖掘五步法:定对象、看流程、找损失、改写问题、确认责任。它帮助团队把“老板想要AI”改写成一个有用户、有场景、有证据、有边界、有指标、有责任人的业务问题,并用访谈提纲、一页式问题陈述和No-Go清单判断:应该继续、继续发现,还是暂时停止。
技术方舟
2026-08-27
1531
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大模型能力拓展:基于Agent的插件化改造、系统对接、自动化任务全流程应用实践20.8
大模型Agent是基于大语言模型的智能自主执行体,是大模型能力的延伸载体。如果把大模型比作人类的大脑,负责思考、推理、决策,那Agent就是人类的手脚和感官,负责感知外部环境、调用工具、执行动作、对接系统、完成具体业务任务。
未闻花名
2026-08-28
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供应链逆向物流系统 | 系统架构:退货-检测-维修-再销售闭环
本文从全局架构视角出发,详细拆解一套现代化逆向物流系统。我们将深入探讨如何构建一个从“退货申请”到“检测分级”、“维修跟踪”再到“再销售定价”的完整业务闭环,并通过标准化、数字化的手段,实现企业资产回收率的最大化。
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