本手册提供了一种实用、循序渐进的方法，使用 Golang 构建一个基于日志结构合并树（LSM 树）的存储引擎。它首先识别了传统数据库设计面临的挑战，尤其是在写密集型工作负载方面。然后，本教程逐步介绍并实现了 LSM 树的核心组件：用于内存存储的 MemTable（内存表）、用于持久化和不可变磁盘存储的 SSTable（排序字符串表），以及用于崩溃恢复的 WAL（预写日志）。作者强调了每个组件背后的设计理念，例如 SSTable 的不可变性简化了并发性并带来了可预测的读/写路径，以及 WAL 的顺序只追加特性实现了高效的磁盘写入。文章使用地道的 Go 语言（包括泛型），并提供代码示例进行演示，最终旨在让读者理解如何构建高性能的现代数据库。
本文深入探讨了防火墙在当代网络安全中经久不衰的重要性。它驳斥了防火墙已过时的错误观念，强调其作为主要防御机制的关键功能，如同根据预设规则控制网络流量的“安全卫士”一般。文章讨论了防火墙如何通过限制暴露来减少攻击面，通过网络分段保护内部网络，并满足合规性要求。作者提供了使用 UFW 在 Linux 上设置防火墙的实际示例，以图解其功能。此外，文章还阐述了防火墙如何适应云和混合环境，通常以托管服务的形式提供。它澄清了常见的误解，强调防火墙是分层安全策略的基础层，而非独立解决方案，对于所有网络抵御现代网络威胁都至关重要。
文章指出，由于 AI 模型的响应可能发生不可预测的变化，传统的确定性测试方法对于基于概率生成输出的 AI 应用而言存在不足。为此，本文提出“评估飞轮”这一系统性的持续改进方法。该飞轮包括：收集实际测试用例、运行自动化与手动评估、识别故障、改进 AI 系统的配置（提示词、检索、模型），并持续重复此循环。文章将 AI 评估与单元测试、CI/CD 等熟悉的软件工程实践进行了类比。以客户支持聊天机器人为例，详细阐述了创建和实施评估飞轮的五个步骤，强调了测试用例版本控制、设置质量门槛以及自动化流程以实现持续集成的重要性。此外，文中还推荐了适用于 LLM 和传统机器学习评估的多种工具与框架，总结认为此方法能有效揭示潜在故障并推动迭代优化，从而避免生产环境中的“静默失败”。
文章深入探讨了模型上下文协议（MCP），这是一个由 Anthropic 开发的开源标准，旨在克服 AI 模型（特别是大型语言模型 LLM）在与真实世界数据交互和执行操作方面的局限性。它强调了“MxN 问题”，即每个模型与工具的组合都需要自定义集成，这导致了像 OpenAI 的函数调用（亦称：工具调用）这类专有解决方案的供应商锁定。MCP 提供了一个标准化的客户端-服务器架构，允许 AI 应用程序（主机）连接到暴露工具、资源（只读数据）和提示的外部系统（服务器）。其工作流程包括工具发现、大型语言模型 LLM 理解用户需求并规划操作、寻求用户对外部任务的许可、通过 MCP 服务器执行操作，最后提供自然语言响应。文章将 MCP 与 RAG（用于检索知识）和 A2A（用于代理到代理通信）区分开来，将 MCP 定位为代理到工具交互的关键。它强调了 MCP 在将 AI 从孤立的对话工具转变为能够安全、基于权限与多样化数字数字生态系统交互的多功能生产力伙伴方面的作用。
本文提供了一份实用的指南，旨在利用 eBPF 追踪技术有效调试 Kubernetes 应用程序，尤其是在传统日志记录和指标不足以解决问题时。文章阐明了 eBPF 无需修改代码即可观察内核级活动的能力，例如系统调用、网络数据包和进程执行。这为服务瞬态且不断变化的动态容器化环境提供了通用的、至关重要的可见性。文章强调了 eBPF 相较于传统仪表化的显著优势，它克服了代码更改、语言特异性及固有盲点等限制，这在复杂的 Kubernetes 设置中尤为关键。文中通过 `Inspektor Gadget` 和 `Traceloop` 提供了动手教程，用于追踪 HTTP 请求、解释网络流，以及诊断性能瓶颈和那些难以捉摸的错误。真实场景展示了 eBPF 如何精确识别缓慢的端点、追踪应用层之下发生的失败请求，以及准确映射服务依赖关系，从而揭示真实的运行时架构。对于寻求高级诊断能力并希望从内核视角深入了解系统行为的 DevOps 和 SRE 专业人员来说，这份资源弥足珍贵。
本文提供了一份关于如何使用 LangChain 和 LangGraph 构建功能性 AI 智能体的全面指南。它展示了如何从无状态聊天机器人过渡到能够进行工具交互和互联网搜索的自主智能体。文章强调了通过 Zod 模式定义结构化数据的重要性，以及如何将其解析为 AI 可理解的内容，并将数据总结为人类可读文本供 LLM 提示使用。本文还涵盖了为智能体创建自定义工具、使用 LangGraph 节点编排工作流、编译工作流图，以及使用 MongoDB 持久化管理对话历史。星巴克咖啡师 AI 的实际示例展示了如何将推理、工具执行和记忆整合到单个智能体中，这对于对高级 LLM 应用开发感兴趣的开发者来说非常有价值。
本文重点介绍了 Supabase，一个开源的后端即服务（BaaS）解决方案，旨在简化应用程序开发。它主要关注 freeCodeCamp 的 YouTube 频道上一个长达 5 小时的视频教程，该教程演示了如何构建一个 React.js 销售仪表板。此仪表板具备核心功能，例如带基于角色访问的身份验证、聚合销售数据的实时可视化以及安全的用户管理。本教程涵盖了关键方面，例如使用相关表设计 Supabase 项目、配置用户注册/登录的身份验证、处理数据操作（包括查询、用于可视化的聚合以及使用订阅实现实时更新）。它还展示了如何使用数据库触发器创建可扩展的用户配置文件，以及通过基于权限的过滤来保护数据，最终构建出一个可用于生产环境的商业应用程序。
本教程详细介绍了如何构建一个实时 AI 健身伴侣，它能监测运动、计数重复次数，并针对深蹲、俯卧撑、弓步等训练动作的姿势，提供即时语音反馈。该系统利用 Vision Agents 进行低延迟视频推理，集成 Gemini 或 OpenAI 进行实时 LLM 处理，并使用 Stream.io 作为视频/音频基础设施。文章内容涵盖了如 Python 3.13+ 和 API 密钥等先决条件，以及项目设置，包括使用 `uv` 安装依赖项和配置 API 密钥的环境。关键组件包括用于代理设置和调用逻辑的 `gym_buddy.py` 文件，以及包含各种练习详细指导说明的 `gym_buddy.md` 文件。该代理使用基于 YOLO 的姿态检测，并将检测到的姿态与 Markdown 说明进行比较，以生成自然语言反馈。本教程最后提供了如何运行应用程序的说明，展示了其实时功能、交互式用户界面，以及通过简单编辑 Markdown 文件即可更新指导方针的能力，突出了实现类人交互的 AI 应用的潜力。
本文提供了一份详细的、分步教程，介绍如何在 Go 中创建 HomeKit 虚拟灯配件。文章首先解释了 HomeKit 的核心组件（HAP 协议、安全模型和生态系统），并将其与 Matter 进行了比较。作者随后深入探讨了技术细节，包括 HomeKit 设备如何通过 mDNS 进行发现，扫描二维码时强大且基于 SRP 的配对过程，以及 HomeKit 设置 URI 的结构。其中一个关键章节解释了开关灯时的加密通信流程，展示了类似 HTTP 的 HAP 请求和响应。文章还详细介绍了配件数据库模型、配对数据的持久化以及用于实时更新的事件通知。本文最终提供了一个完整的 Go 实现，让读者可以构建并试验自己的虚拟 HomeKit 设备，从而深入了解 HomeKit 的本地特性、强大安全性以及类似 HTTP 的协议。
freeCodeCamp 发布了一项新的免费关系型数据库认证，旨在教授 Bash 脚本、SQL 和 Git 等核心概念。该认证包含数百小时的交互式课程、工作坊、实验和测验，以模块形式组织，并设有理解检查和复习页面。学习者将在虚拟 Linux 环境（GitHub Codespaces、本地或 Ona）中完成五个认证项目，然后才有资格参加 50 道题的考试。考试采用了一种新的开源环境，旨在防止作弊同时尊重用户隐私，措施包括问题随机化、每周尝试次数限制以及对通过考试的手动复核。freeCodeCamp 强调所有服务保持免费和可访问性，并不断努力提高残障用户的可访问性。
