线上的告警系统运行多年来一直很稳定，但是也曾出现过一些问题。数据库告警指标明明已经很高了，但是却没有告警出来，有些指标告警出来了，但是却排查不到什么问题，甚至监控图上都没有什么变化。如果修改告警间隔以及告警次数可能会造成误报和漏报，针对这种情况，需要系统性梳理当前告警系统存在的风险，有针对性地解决这些问题。线上数据库、服务器信息等各种指标的采集也分散在各个地方，没有纳入统一的管理。这些指标的采集需要进行详细的梳理，并统一进行管理，为后续其他的系统的使用打好基础。本文主要关注的是数据库(MySQL、Redis)方面的监控，针对其他方面的监控也略有涉及。监控的原理是相同的，只是在细节方面有所不同，不同的告警系统在设计上可以有所参考。
R8作为谷歌官方的编译优化工具，在编译阶段会对字节码进行大规模修改，以追求包体优化和性能提升。但是Android应用开发者数量太过庞大，无论测试流程多么完善，终究难以避免在一些特定场景下出现问题。 近期我们在升级项目的AGP，遇到了一个指向系统SurfaceTexture类的native崩溃问题。经反编译分析发现问题最终指向了smali字节码中多余的一行new-instance指令。
随着 Jetpack Compose 的快速发展，越来越多的 Android 团队正在将其纳入正式项目开发。本篇文章从开发效率、性能实测、状态管理、动画控制、架构机制到最佳实践，带你全面理解 Compose 的优势与挑战，掌握其底层原理与工程落地能力。
最近在做智能缺陷查重的项目过程中，遇到一个有意思的问题，尽管采用了精心设计的Prompt和强大的LLM，模型在返回重复缺陷时，仍产生数据不一致的“拼凑”结果。通过层层递进的分析，发现问题的根源并非出在Prompt工程或模型本身，而在于RAG数据库中的“信息断层”。这里将问题分析与调试过程记录下来，与大家共享。
ClaudeCode是由Anthropic开发的全新终端AI编程工具，旨在通过自然语言指令帮助开发者高效率地完成代码编写、调试和项目管理任务。它直接集成在开发者的工作环境（如终端）中，无需依赖额外服务器或复杂配置即可运行。在实际的使用过程中，Claude Code是一个比较通用的智能体，他输出的代码也比cursor简练很多，更像是一个熟悉整个项目的高级程序员，研究和学习这个框架对于开发自己的Agent至关重要，本篇文章会详细介绍Claude Code的设计模式和核心代码。
