最新

我正在进行重构后 Terraform 状态的迁移。这是一个非常繁琐的问题（正如你们中的一些人可能知道的那样）。大约需要销毁 50 个资源，并创建 50 个资源，如果手动迁移状态，我至少需要 1-2 个小时，如果我在某个地方搞砸了，不得不重做，时间还会更长。<p>所以，为了避免这种情况，我创建了一个详细的提示，要求 Claude Sonnet 4 帮我完成这项任务。我给了它非常清晰的指令（大约 2 分钟的编写）+ 纯文本的 Terraform 计划。它成功地生成了我需要的所有 terraform state mv 命令，大约 1-2 分钟就完成了，我可以用 xargs 执行它们，搞定！这是一个高价值的 LLM 查询！输入 token 数量少（相对而言），输出 token 数量也少，节省了大量时间（众所周知，时间就是金钱）。<p>请分享你的高价值 LLM 查询！

我希望向那些运行代理（agent）的人学习，不仅仅是演示。如果你有实际的生产环境，请分享哪些是有效的，哪些是失败的？ 我最感兴趣的是： * **编排器的选择及原因：** LangGraph、Temporal、Airflow、Prefect、自定义队列。 * **状态和检查点：** 你在哪里持久化步骤，如何重放，如何处理模式更改。 * **并发控制：** 并行工具调用、背压、超时、重试的幂等性。 * **自动伸缩和成本：** 保持延迟和支出合理的策略，竞价实例（spot）与按需实例（on-demand）的选择，GPU共享。 * **记忆和检索：** 向量数据库（vector DB）与键值存储（KV store）的选择，驱逐策略，防止上下文过时。 * **可观测性：** 追踪、指标、能够预测事件的评估。 * **安全性和隔离：** 沙盒工具、速率限制、滥用过滤器、个人身份信息（PII）处理。 * **一个“战争故事”：** 让你吸取教训的事件以及解决方案。 背景（避免走马观花）：小团队，Python，k8s，MongoDB用于状态存储，Redis用于队列，一切都是自定义的，正在尝试LangGraph和Temporal。 乐于在评论中分享配置和交流经验。 请回答任何子集。 即使是你的技术栈的简单概述和一个需要注意的问题，对其他阅读者也会有帮助。 谢谢！

我对 Claude Code 感到敬畏，但同时每天也会咒骂它很多次。我最近开始做的一件事对我的心理健康产生了很大的影响，也让我更喜欢使用它，那就是这个愚蠢的技巧…… 简单地忽略它在任务结束时说的话。 那些自吹自擂或程序员的自我陶醉，例如：“完美！这个小玩意现在在烧毁之前会先起作用，这使得用户体验更好，并提高了系统的多功能性”（当然，还伴随着几行绿色的对勾）……这让我抓狂。为什么？因为它告诉我它已经完成了所有这些事情，所以我相应地调整了我的代码的心理模型。但事实证明，它实际上根本没有完成所有这些事情。 如果这是一个你分配了任务的初级开发人员，他们回来后对自己的出色工作大加赞赏——然后结果却搞砸了，几次之后，你就要和人力资源部门谈话了。 所以，相反，让任务结束时所有这些东西滚过去，训练你的眼睛忽略它，然后只测试它是否按预期工作。Claude Code 不再是我的伙伴，它现在只是一个工具。理智恢复了。

没有上下文。为一门新的编程语言起什么名字好呢？