通过 HarmonyOS Developer 官网我们可以了解 ArkUI 是一套声明式开放框架，开发者可以基于 ArkTS 语法设计一套极简的 DSL 以及丰富的 UI 组件完成跨设备的界面开发。 那么 ArkUI 是如何实现这一套声明式开放框架的呢？本文将通过分析开源的 HarmonyOS 渲染引擎 AceEngine 代码以及配套工程能力来进行详细解读。 本篇文章仅先针对响应式和工程化进行浅谈。
大规模语言模型（LLM, Large Language Models）扮演着越来越重要的角色。然而，想要真正发挥这些模型的强大能力，关键在于如何向模型输入明确、详细且符合预期的指令，这就是我们今天要讨论的重中之重——Prompt的写作。 Prompt，作为一种结构化的输入序列，不仅为模型提供任务要求和背景信息，更在很大程度上决定了模型输出的质量与相关性。一个设计优秀的Prompt，能够最大程度地减少误解，使得模型理解用户的需求并生成高质量的响应。 这篇文章的核心宗旨就是教你如何写出优秀的Prompt。我们将从Prompt的定义、运行过程，以及优秀Prompt应具备的各个要素入手，逐步展开详细的解析和实用示例，让你在短时间内掌握写作高效Prompt的技巧和策略。通过不断优化你的Prompt写作能力，你将能够更好地引导大模型，为各类应用场景生成高质量的文本输出。
本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案，结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料，以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享，全面解析这一领域的实践策略。
本文结合了代码插桩和性能火焰图的技术，以 WebAssembly 为例介绍了性能分析的方法和相关实现。
Apache RocketMQ 自诞生以来，因其架构简单、业务功能丰富、具备极强可扩展性等特点被众多企业开发者以及云厂商广泛采用。历经十余年的大规模场景打磨，RocketMQ 已经成为业内共识的金融级可靠业务消息首选方案，被广泛应用于互联网、大数据、移动互联网、物联网等领域的业务场景。由于其业务场景愈加丰富，在工业界的使用率日益提高，开发者们也必须更完善地考虑 RocketMQ 的可靠性、可用性。 由于 RocketMQ 底层实际上是一种基于日志的存储系统，而前人为了避免这种存储系统中单个机器可能出现的数据丢失、单点故障等问题，已经有了相对成熟的解决方案——例如同时复制数据到多个机器上。在这个过程中，需要解决的问题便被简化了：如何保证多个机器上的数据是一致的，而且这种一致性强大到可以对抗宕机、脑裂等问题。而这些问题，可以通过分布式一致性算法来彻底解决。 本文将介绍 RocketMQ 如何利用Raft（一种简单有效的分布式一致性算法）进行高可用的保障。
本文总结了作者在盒马智能客服的落地场景下的一些思考，从工程的角度阐述对Agent应用重要的稳定性因素和一些解法。
