2026年1月

引言:当 DX 成为核心生产力

在 2026 年的今天,当我们谈论 SaaS 服务时,Stripe 和 Twilio 依然是绕不开的标杆。不仅因为它们的市场份额,更因为它们定义了什么是“现代化的开发者体验 (DX)”。

作为一个长期在后端与量化系统摸爬滚打的工程师,我常有一种强烈的割裂感: 左手接 Stripe,行云流水,Ctrl+C 加上几行配置就能跑通支付流程; 右手接传统券商的行情 API,步履维艰——面对着上世纪的 FIX 协议文档、强制运行的 Java 网关客户端、以及薛定谔的 WebSocket 连接状态。

这不仅仅是“好用”与“难用”的区别,这是一种隐形的“集成税” (Integration Tax)。它消耗了开发团队 30% 以上的时间去处理本该由基础设施层解决的问题。

本文基于 Postman 2026 行业报告及社区实战案例,试图从工程视角对当前的金融数据 API 进行一次梯队分级:一套合格的、符合 AI 时代标准的金融数据 API,究竟应该长什么样?


一、 第一梯队(The Gold Standard):审美与逻辑的统一
为什么开发者会“爱上”某个 API?这并非玄学。我们深入分析了 Stripe 和 Polygon(美股数据服务商)的文档架构,发现位于第一梯队的 DX 设计都有着极其相似的基因。

  1. 视线的“F型扫描”与三栏布局
    Stripe 首创的三栏式布局,本质上是对开发者工作流的视觉映射:

左侧 (Context):资源导航。解决“我在哪”的问题。

中间 (Logic):业务逻辑与参数释义。解决“这是什么”的问题。

右侧 (Action):动态代码示例。解决“怎么用”的问题。

工程细节: 这一设计的精髓在于联动。当你点击中间栏的 expand 参数时,右侧的代码块应自动高亮对应行,甚至直接注入你当前的 Test API Key。这种“所见即所得”将 Time-to-First-Call (TTFC) 缩短到了秒级。

  1. SDK 的“手工感” (The Hand-Crafted Feel)
    Stainless 团队曾提出一个观点:“自动生成的 SDK 不应有机器的味道。”

反模式 (Code-Generated):api.get_v1_market_ticker_response_200_item(symbol="BTCUSDT") —— 这种冗长的命名是 Swagger Codegen 的典型产物,属于第二梯队的做法。

最佳实践 (Idiomatic):client.Market.ticker("BTCUSDT") —— 符合直觉的 名词.动词 结构,强类型支持,代码本身就是注释。这是第一梯队的标准。

  1. 错误处理的 RFC 7807 标准化
    传统接口喜欢返回模糊的 Error -1。而现代 API 应遵循 RFC 7807 (Problem Details for HTTP APIs),返回结构化信息: { "code": 2002, "message": "Symbol not found. Did you mean 'BTC-USDT'?" } 这种设计将“查阅错误码文档”的时间转化为了“即时修复”的时间。

二、 债务深挖:为何 90% 的行情接口都在“劝退”?
尽管行业标准已在进步,但在 r/algotrading 等技术社区,针对行情数据 (Market Data) 的抱怨依然占据主流。我们将以下三种现象定义为“不及格”的架构设计

  1. 协议层的过度设计 (FIX vs. REST)
    FIX 协议是机构高频交易的基石,但对于现代 Web 应用或中低频量化策略,它过于厚重。

痛点:需要维护复杂的 Session 状态机,解析二进制流或非标文本流。

现状:许多服务商甚至要求开发者在云服务器上运行一个重型 GUI 客户端作为网关,这与容器化、Serverless 的现代架构格格不入。

  1. WebSocket 的“静默丢包”
    这是分布式系统中的经典问题。当市场剧烈波动导致突发流量 (Burst Traffic) 时,服务端缓冲区溢出,可能会直接丢弃数据帧。

致命伤:如果缺乏应用层的心跳与序列号机制,客户端往往误以为连接正常,实则已经漏掉了关键的市场波动。

工程解法:服务端推送必须包含单调递增的 sequence_number。客户端通过检测序号跳跃(如收到 100 后直接收到 102),主动触发 REST API 进行数据回补。

  1. 命名空间的巴别塔
    不同交易所对同一个标的(如比特币)命名不一:XBTUSD, BTC-USD, BTCUSDT。开发者被迫编写大量胶水代码来清洗这些数据。 TickDB 等现代数据商的做法是在网关层统一映射为标准格式(如 Base_Quote),将清洗工作下沉到基础设施层。

三、 架构建议:构建高可用的行情接入层
对于技术负责人而言,在 2026 年接入行情 API,应建立一套完整的数据工程心智模型 (Mental Model)。

  1. 建立映射层 (The Mapping Layer) 原则:Never Hardcode Symbols. 系统启动时的首个动作,应是调用 /v1/symbols 接口,拉取全量参考数据,并在本地 Redis 中建立 Exchange_Symbol -> System_Symbol 的映射表。
  2. 读写分离:快照与流 (Snapshot vs. Stream)

REST API (Snapshot):适用于无状态场景(如 App 首页展示、资产估值)。不要用轮询 REST 来模拟实时,这极其低效。

WebSocket (Stream):适用于有状态场景(如策略触发、盘口监控)。

连接复用:优秀的 WebSocket 设计应支持单连接订阅多 Symbol (Subscription Mode),而非为每个 Symbol 建立连接。

  1. 面向 AI 的架构 (Schema-First) Gartner 预测,2026 年 30% 的 API 调用将由 AI Agent 发起。 检查服务商是否提供标准的 OpenAPI Specification (OAS 3.0/3.1) 定义文件。这不仅是文档,更是 AI 理解你系统的“说明书”。有了它,ChatGPT 或 Claude 可以直接生成高质量的 Client 代码,甚至进行自动化测试。

结语:让数据回归基础设施
优秀的 API 文档和服务,应当像水电煤一样,稳定、标准、甚至“无感”。

无论是支付领域的 Stripe,还是致力于构建统一金融数据层的 TickDB,都在通过标准化的工程实践(Unified Symbols, OpenAPI, Reliable WebSocket),致力于消除非必要的工程摩擦 (Engineering Friction)。

我们希望,当你接入这些服务时,不再感觉是在进行“考古挖掘”,而是在用现代化的工具,搭建属于未来的金融应用。

如果你对这种 Schema-First 的设计理念感兴趣,不妨在 GitHub 上搜索一下 TickDB 的 OpenAPI 定义文件——哪怕不使用服务,里面的架构细节或许也能给你带来一些关于“现代化接口”的灵感。


(参考资料:Postman "2026 State of the API Report", Stainless Engineering Blog)

十几年前,记得我刚做企业数字化咨询时,我总被客户问到同一个问题:“能不能在三个月内帮我们把报销、工单、库存管理全打通?”但每次我都只能苦笑。

那时候还没有很好的工具,而如果用传统编码开发就像盖砖房,从打地基到砌墙抹灰,一步都不能省,三个月也只够搭个框架。当时我就想,要是有套积木式的开发工具就好了,业务人员说要什么,我们随手搭一搭,几天就能交出能用的系统。

后来几年,市面上也陆续冒出来一些“快速开发工具”,我带着客户也试过好几款。但用下来总觉得差口气:

要么只能做些简单表单,稍微复杂点的流程就卡壳;

要么和现有ERP、CRM系统完全割裂,数据得手动导来导去;

最头疼的是,改个字段还要找技术人员,调整个审批节点要等排期,本质上还是没跳出“依赖专业开发”的怪圈。

直到这两年,尤其是2026年低代码平台集体升级后,我才真切感受到:那个“用积木搭系统”的时代,真的来了。它们不再过去是边缘型工具(只能做一些简单功能的系统),而是成为了能扛事的核心基建,真正把想法变应用的周期,从月级压缩到了周级甚至天级。

一、低代码平台定义:

(一)权威定义界定

Gartner在2025年底的报告里给过明确界定:低代码开发平台(LCAP)是通过可视化建模+少量脚本,快速搭建业务应用的工具,核心是把数据建模、流程编排、权限管控等模块做成可复用组件,让开发从“手写代码”变成“模块化装配”。

这话翻译成人话,就是把传统开发里重复的、标准化的工作都做成“现成零件”,技术人员只需补少量代码解决复杂逻辑,业务人员甚至能自己拖拽配置简单应用。

这里面,让我触动最大的是:我上周帮一家制造企业搭生产工单系统,用低代码平台把需求落地,全程只写了30行自定义脚本,这在以前是不敢想的。

(二)核心特征解析

真正靠谱的低代码平台,都逃不开三个核心特征,少一个都容易踩坑。

一是“可视化全链路”,从表单设计、流程编排到页面展示、报表生成,全程拖拽操作,业务人员盯着就能看懂,不用再靠技术人员翻译需求。

二是“高低代码融合”,这是2026年的主流趋势,既能让业务人员无代码上手,又能给技术人员留足扩展空间,比如用自定义脚本处理复杂计算,用API对接特殊系统。

三是“一键部署与版本管控”,比如支持Dev/Test/Prod多环境隔离,应用改坏了能一键回滚,避免上线后出问题没法补救,这对中大型企业来说真的特别重要。

(三)企业价值落地

低代码的价值从来不是省代码,而是“提效率、降门槛、保灵活”。

我服务过的一家装备制造客户,用低代码打通了订单需求、研发项目与生产交付全链路,以前要跨3个部门、花两周才能理顺的需求追溯,现在在系统里一点就能查全,出错率下降了70%。

对中小企业,它能快速补齐数字化短板,不用花大价钱请外包团队;

对大型企业,它能支撑高频的业务迭代,比如市场部门要做活动报名系统,当天提需求当天就能搭好上线;

对技术团队或软件外包公司,它把程序员从重复劳动里解放出来,聚焦核心业务逻辑,人效至少提升2倍。

二、企业低代码平台选型核心框架:

这十几年帮客户选型踩过无数雷,我总结出一个道理:低代码选型不是看单一功能多炫,而是看能不能适配企业的真实场景。

以下五个维度,少一个都可能导致项目失败。

(一)技术架构适配性

架构是底子,底子不稳后期必崩。我见过一家连锁企业,前期选了国内某轻量型零代码平台,门店扩张到50家后,系统直接卡顿崩溃。

因为平台不支持分布式部署,数据处理能力跟不上。

要想避免此类问题发生,我建议大家选型时重点看这三点:

一是是否支持微服务与云原生,适配企业后期扩张;

二是多环境隔离与版本管理,避免开发、测试、生产环境互相干扰;

三是移动端适配与离线能力,尤其是门店、巡检等场景,离线表单与数据同步功能必不可少。

(二)功能完整性与场景适配

不同平台有不同的特性,适配场景天差地别。比如有的平台擅长审批流程,有的擅长数据看板,有的则适配复杂业务建模。

我通常会让客户先拿一个核心场景试手,比如采购审批、工单管理,看平台能否覆盖全流程。

以采购场景为例,要能实现需求提报、供应商选择、合同审批、入库对账全链路配置,还要支持自定义校验规则,比如超过10万金额自动触发多级审批,这样才算是真正适配业务。

(三)AI融合深度

2026年的低代码平台,AI能力的评估也很重要。但也要分清“伪AI”和“真AI”。

有些平台只做了代码片段生成,顶多省点打字时间;而真正的AI融合,是贯穿开发全链路的。

我上个月试用一家企业级AI低代码平台,用自然语言说“搭建一个销售台账,自动统计每月业绩并生成报表”,AI直接生成了数据模型、表单页面和统计逻辑,我只需要微调字段名称就行。

这里面更实用的是智能调试功能,系统能自动排查流程卡点,比人工找bug快多了。对业务人员来说,这种“自然语言转应用”的能力,才是真正降低了使用门槛。

(四)生态集成与数据能力

企业数字化不是从零开始,低代码平台必须能和现有系统打通贯通,否则就是新的信息孤岛。

我帮客户选型时,一定会做集成测试:能不能对接SAP、Oracle等传统ERP,能不能和企业微信、钉钉、飞书打通推送,能不能从数据仓库拉取历史数据。

优秀的低代码平台通常有丰富的现成连接器,支持REST API、Webhooks等多种集成方式,还能实现可视化数据映射。比如把ERP里的库存数据同步到低代码工单系统,字段对应错误能自动提醒,不用技术人员逐行核对。

(五)安全合规与服务保障

对金融、政务、制造等行业,安全合规是红线。选型时要重点看:

是否支持私有化部署,满足数据本地化要求;

是否有行级、字段级权限管控,避免敏感数据泄露;

是否通过ISO27001、等保安全等资质认证,操作日志是否完整可审计。

此外,后续的服务保障也不能忽视掉。我有个客户之前就被某平台售后搞的哑口无言。平台出现了一个问题,售后三天才响应,导致客户业务停滞。

所以,这一块要擦亮眼睛,深入评估。

三、2026年主流低代码平台推荐

这大半年我实测了市面上十多款低代码平台,结合不同行业场景,筛选出三款综合能力突出、适配性强的平台,各有侧重,可按需对号入座。

(一)织信低代码平台

织信的核心优势是“中大型企业复杂场景适配”,团队核心成员来自华为、平安,对企业业务管控和系统集成的理解很到位。我们团队目前是织信低代码平台的代理商。我们也是仔细筛选评估了4个月,最终才选择的织信。

他们最吸引我们的点是:一,功能很强大,算是国内顶尖的,拓展性强,这个我跟他们团队开过一次线上会议,就已经感受到了。二,合作模式性价比很高,买断式+SaaS多租户模式,可以让我们也有自己的利润空间。

我记得去年在帮一家工程设计院选型时,也是用织信低代码打通了投标立项、客户需求、设计任务与成果交付全链路,最惊艳的是它的业务对象建模能力,能把需求、任务、成本、预算等模块深度关联,实现全流程追溯。

它支持私有化部署,满足集团型客户的数据主权需求,OpenAPI能力也很强,能轻松对接SAP、Oracle等传统系统。适配场景集中在军工、制造业、工程建筑、战略咨询、金融服务等行业,适合有复杂业务逻辑、强集成需求的中大型企业。不足是标准化模版偏少,中小企业如果没有IT人员,上手需要一定的学习成本。

(二)网易CodeWave

网易CodeWave的亮点是“AI原生与全栈智能化”,以网易自研大模型为底座,把AI能力贯穿开发、测试、运维全链路。我用它搭建运营活动管理系统时,只说“做一个带报名、核销、数据统计的活动页面”,AI就自动生成了页面布局、交互逻辑和统计报表,还能通过AI测试机器人自动排查bug,效率比传统开发提升一倍多。

它采用自研NASL语言,支持多人协作开发,在游戏、电商、金融等行业有丰富内部实践,某大型国有银行用它开发台账管理、结算管理系统,提效降本达60%。适合对AI能力要求高、追求快速迭代的互联网企业和中小企业,不足是生态连接器数量比泛微少,对接部分传统系统需要额外开发。

(三)泛微e-builder

泛微e-builder胜在“协同能力与生态成熟度”,作为老牌协同办公厂商,它天然适配企业内部协同场景,支持无代码、低代码、全代码三种构建模式,业务人员能拖拽搭建轻量应用,技术人员可通过全代码模式定制复杂系统。

它的AI融合能力很实用,上传Excel或用自然语言描述需求,就能自动生成应用,还能对接企业微信、微信,实现内部员工与外部客户、合作伙伴的实时协同。云商店有上千款成熟应用模板,覆盖87个细分行业,开箱即用,适合重协同、需要快速落地标准化场景的中大型企业,尤其是集团型组织。缺点是在极端复杂的业务建模场景,灵活性不如织信。

总结:低代码的核心是“让业务驱动技术”

十多年从业下来,我见证了低代码从小众工具到企业数字化核心基建的转变。2026年的低代码平台,早已不是“少写代码”那么简单,而是通过AI赋能、生态集成,实现了“业务人员能上手、技术人员能提效、企业能快速落地需求”的闭环。

选型时不用盲目追功能最全,而是要找准企业的核心需求:中大型企业复杂场景选织信,重协同、要标准化模板选泛微e-builder,追AI效率、快速迭代选网易CodeWave。记住,低代码的终极价值,是让技术不再成为业务的瓶颈,让每个企业都能拥有“按需搭建系统”的能力。

未来两年,随着AI与低代码的深度融合,“人人都是开发者”或许真的会成为现实。而对企业来说,提前布局适合自己的低代码平台,就是抓住数字化转型的快车道。

哈喽,小浣熊家族的朋友们!🖐️ 本系列将跟大家聊聊那些可以提升工作效率的小窍门。
在快节奏的工作里,每个人都希望把时间花在真正有价值的事上。「办公小窍门」系列,专注解决这些日常的“小痛点”,用最轻量的方式帮你提升效率。
在这里,我们会用清晰易懂的方式拆解每一个典型办公场景,并展示如何用 办公小浣熊 迅速完成那些原本需要花费大量时间的任务,让你的工作更快、更稳、更智能。
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书接上回,我们已经

  • 通过“数据清洗”打好了地基
  • 又通过“数据分析”让数据开口说话,找到了业务的重点与痛点
    但老板的追问往往紧随其后:

    “既然发现了 Q3 华东区销量下滑、浙江 Web 渠道是高地,那我们下一步该怎么办?”

这一篇,我们就来聊聊数据处理的终点站:
如何通过数据洞察,将分析结论转化为具体的“行动方案”。

01数据洞察:从“看后视镜”到“看导航仪”

很多人认为,看到报表、画出图表,数据工作就结束了。
但正如我们之前聊过的,数据分析的本质是降低决策成本

如果说数据分析是在看后视镜(What happened)
那么数据洞察就是在看挡风玻璃(What to do next)。

  • 数据分析结论:“上海地区 App 端客单价最高,但订单量仅排第三。”
  • 数据洞察建议:“上海用户具有极强的高端消费潜力,上海应制定高端精品战略,重点打造高端品牌形象。”

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(上图为办公小浣熊生成报告部分截图)

真正有价值的洞察,必须具备“可执行性”
它不是空泛的口号,而是基于数据逻辑推导出的经营策略。

02别让“拍脑袋”代替了“科学决策”

在传统流程中,从分析结果到产出方案,往往会出现断层:

  1. 逻辑断点:对着热力图看半天,最后憋出的方案却跟数据没关系
  2. 覆盖不全:只盯着最大的市场看,忽略了那些“增长黑马”组合
  3. 效率瓶颈:写一份完整的业务策略报告,查资料、对口径、磨文字,一天又过去了
    在办公小浣熊中,这一过程可以被极大简化,不用盯着屏幕苦思冥想,可以直接对话就能搞定

03进阶指令:一句话召唤“首席增长官”

我们继续沿用前两篇中的那份《电商销售明细表》
在「数据分析」一文中,我们已经让办公小浣熊完成了多维分析:

  • 渠道 × 地区
  • 销售额、订单量、客单价
  • 用户行为与优惠使用情况
    针对这些结论,我们可以如何制定具体策略呢?

直接跟 办公小浣熊 下达更具业务思维的指令

“基于刚才的渠道和地区分析结论,请为下个季度的营销资源分配提供 3 条核心建议,并写出一份针对高潜力地区的行动方案。”

接下来,小浣熊会化身“首席增长官”,为你自动推演:

1. 资源优化:精准“止损”与“加仓”

基于各渠道的价值差异,小浣熊会自动识别:

  • 对于 Offline 渠道:作为“销售冠军”,建议追加 36% 的预算,主推高客单商品。
  • 对于 MiniProgram 渠道:识别出“订单多但客单低”,建议主打价格敏感用户。

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(上图为办公小浣熊生成报告部分截图)

2. 地区突围:抓准高潜力地区,实现区域突破

锁定 3 大“黄金产区”:

  • Guangdong (广东):主攻 Web+Beauty 组合,锁定晚间 22:00 黄金时段。
  • Shanghai (上海):强化 App+Electronics 组合,凌晨 2:00 错峰营销。
  • Sichuan (四川):发挥 Web+Offline 协同优势,目标增长 40%。

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(上图为办公小浣熊生成报告部分截图)

3. 地区定制化方案:从“一刀切”到“精细化”作战

在数据洞察阶段,小浣熊不仅能发现哪些地区在赚钱,
还能针对各地的“性格”开出不同的药方:

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(上图为办公小浣熊生成报告部分截图)

至此,一份涵盖资源分配、潜力挖掘、精细化执行的行动方案已全线打通。

04汇报神器:从 Word 方案到 PPT 演示 

写完方案还要做 PPT?
小浣熊一站式服务继续进行:

  • 场景定制:选择你的角色(如:市场/销售)和受众
  • 一键生成:只需几分钟,逻辑严密且图文并茂的 PPT 自动生成
  • (❗️ 划重点)自由编辑:生成的 PPT 支持在线或下载到本地二次修改

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(上图为办公小浣熊生成的 PPT 部分截图)

05为什么小浣熊的建议“靠谱”?

办公小浣熊的建议不是“聊天回复”,而是基于其底层强大的 Python 统计建模能力

它在给出建议前,其实已经完成了:

  • 相关性分析:确认哪些因素真的在影响销售额。
  • 异常检测:剔除偶然因素干扰,确保建议基于普遍规律。
  • 多维验证:通过代码自动对比多种策略的可能性。

目前,办公小浣熊在处理此类专业逻辑推理任务时,精度极高,确保了每一个洞察都有据可依

06数据能力的跃迁:你就是决策者

在 AI 时代,数据分析和洞察正在从“专家技能”变成每个办公族的“基础能力”。

  • 不再被琐碎操作困住:清洗、计算、画图都交给小浣熊。
  • 不再为结论发愁:一句话获取多维洞察
  • 把精力留给真正的决策:去判断趋势、去调动资源、去驱动真正的增长。

你不需要精通复杂的算法,你只需要学会向 AI 提出正确的问题

当我们掌握了如何把洞察转化为行动,你就拥有了改变业务结果的力量。
下回,我们一起来聊聊,如何「向 AI 正确提问」。
我们也将带来更多场景的实测,你想看小浣熊挑战哪个办公场景?欢迎留言!

「商汤小浣熊」是商汤科技推出的 AI 原生生产力体系,面向下一代办公方式而构建,包括办公小浣熊 & 代码小浣熊。在这里,软件研发、数据分析、任务规划、结果交付均由 AI 直接驱动,工作链路由 AI 重新定义。超过 300 万用户与 1000+ 企业,正与小浣熊一起推动这一场新的办公升级。


MyBatis Dynamic SQL 是一种类型安全的 Java 领域特定语言(DSL),用于通过编程方式构建 SQL 查询,而非编写 SQL 字符串或基于 XML 的动态查询。它在运行时使用流畅的 Java 构建器生成 SQL,同时仍通过标准的 MyBatis 映射器执行。与手动拼接字符串或复杂的 XML 逻辑相比,这使得查询构建更安全、更易于重构,并且更不容易出错。

由于查询是用 Java 编写的,列名和表引用通过强类型的元数据类在编译时进行验证,这提供了更好的 IDE 支持并减少了运行时 SQL 错误。本文将解释 MyBatis Dynamic SQL,并展示如何在 Java 应用程序中使用它。

1. 使用 MyBatis Dynamic SQL 可以做什么?

MyBatis Dynamic SQL 支持大多数常见的 SQL 操作,包括 SELECTINSERTUPDATEDELETE,以及连接、子查询、分页、排序、条件过滤和批量操作。它允许我们逐步构建查询,仅在某些参数存在时添加条件,这使其成为搜索界面和过滤 API 的理想选择。

它直接与 MyBatis 映射器接口集成,意味着我们仍然可以受益于结果映射、事务处理和连接管理。由于它生成标准的 SQL,因此适用于 MyBatis 支持的任何数据库,没有供应商锁定的问题。

1.1 MyBatis Dynamic SQL 的工作原理

Dynamic SQL 基于两个组件:表元数据类和 DSL 构建器。元数据类用 Java 描述表和列。DSL 构建器使用这些类以流畅、类型安全的方式组装 SQL 语句。

DSL 不直接执行 SQL。相反,它生成语句提供者对象,例如 SelectStatementProviderInsertStatementProvider。这些对象被传递给使用 @SelectProvider@InsertProvider 及类似注解标注的映射器方法,然后 MyBatis 使用其正常的执行引擎来执行这些语句。

2. 项目设置与依赖

Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>org.mybatis</groupId>
    <artifactId>mybatis</artifactId>
    <version>3.5.15</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.mybatis.dynamic-sql</groupId>
    <artifactId>mybatis-dynamic-sql</artifactId>
    <version>1.5.2</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.h2database</groupId>
    <artifactId>h2</artifactId>
    <version>2.4.240</version>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

这些依赖项包括 MyBatis 本身、Dynamic SQL DSL 以及一个用于测试的嵌入式数据库。

注意
数据库驱动可以替换为 MySQL、PostgreSQL 或任何其他支持的数据库。MyBatis Dynamic SQL 不依赖于数据库类型,仅依赖于标准 SQL 生成。

数据库模式

schema.sql

CREATE TABLE users (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100),
    age INT
);

INSERT INTO users(username, email, age) VALUES
('thomas', 'thomas@jcg.com', 30),
('benjamin', 'benjamin@jcg.com', 22),
('charles', 'charles@jcg.com', 17);

此脚本创建一个简单的表并插入测试数据。内存中的 H2 数据库将在启动时执行此脚本,因此无需外部依赖即可测试查询。

领域模型

public class User {

    private Long id;
    private String username;
    private String email;
    private Integer age;

    // Getter 和 Setter 方法...
}

这个 POJO 代表数据库中的一行。MyBatis 会自动使用匹配的字段名将列映射到字段,因此本例不需要额外的结果映射。

3. 用于 Dynamic SQL 的表元数据

下面的类以类型安全的方式定义数据库表及其列,允许在构建查询时被 Dynamic SQL DSL 引用。它充当 Java 代码与实际数据库结构之间的桥梁,实现了列名和类型的编译时验证。

public final class UserDynamicSqlSupport {

    public static final User user = new User();

    public static final SqlColumn<Long> id = user.id;
    public static final SqlColumn<String> username = user.username;
    public static final SqlColumn<String> email = user.email;
    public static final SqlColumn<Integer> age = user.age;

    public static final class User extends SqlTable {

        public final SqlColumn<Long> id = column("id", JDBCType.BIGINT);
        public final SqlColumn<String> username = column("username", JDBCType.VARCHAR);
        public final SqlColumn<String> email = column("email", JDBCType.VARCHAR);
        public final SqlColumn<Integer> age = column("age", JDBCType.INTEGER);

        public User() {
            super("users");
        }
    }
}

这个类为 users 表定义了类型安全的元数据,使 MyBatis Dynamic SQL 可以在不使用原始 SQL 字符串的情况下构建查询。DSL 使用这些 Java 对象而非按名称引用列,从而提高了安全性和 IDE 支持。

内部类 User 继承 SqlTable,这将其标记为可用于 from(user) 和连接等子句的数据表。构造函数调用 super("users") 来告知 MyBatis 要在 SQL 语句(如 FROM users)中呈现的确切表名。

每个列都使用 SqlTable 中的 column() 方法定义,该方法注册列名及其 JDBC 类型。这会产生强类型的 SqlColumn<T> 对象,确保比较和条件在编译时使用正确的 Java 类型。

外部类公开了对表及其列的静态引用,以便于静态导入,使得查询读起来很自然,例如:select(id, username).from(user),同时保持完全的类型安全和重构友好。

映射器接口

@Mapper
public interface UserMapper {

    @SelectProvider(type = SqlProviderAdapter.class, method = "select")
    List<User> selectMany(SelectStatementProvider selectStatement);
}

@Mapper 注解告诉 MyBatis 此接口应注册为映射器并在运行时进行代理。MyBatis 会自动生成实现,因此不需要具体的类。

selectMany 方法接受一个 SelectStatementProvider,它封装了完全呈现的 SQL 语句及其参数。MyBatis 执行该语句并将每个结果行映射到 User 对象,将它们作为 List<User> 返回。

@SelectProvider 注解指定 SQL 将由 MyBatis Dynamic SQL 的一部分 SqlProviderAdapter 动态提供。实际的 SQL 是在运行时从使用 DSL 构建的 SelectStatementProvider 生成的,而不是在注解或 XML 中编写 SQL。

4. 构建动态查询

在这里,我们使用流畅的 Dynamic SQL DSL 构建 SQL 语句,而不是编写原始 SQL 字符串。

public static void main(String[] args) throws Exception {

    MyBatisUtil.runSchema();

    try (SqlSession session = MyBatisUtil.getSession()) {

        UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class);

        SelectStatementProvider select
                = select(id, username, email, age)
                        .from(user)
                        .where(age, isGreaterThan(18))
                        .and(username, isLike("%tho%"))
                        .orderBy(username)
                        .build()
                        .render(RenderingStrategies.MYBATIS3);

        List<User> users = mapper.selectMany(select);

        users.forEach(u
                -> System.out.println(u.getUsername() + " - " + u.getAge()));
    }
}

此代码使用流畅的 Dynamic SQL DSL 动态构建一个 SELECT 查询,并将其渲染为与 MyBatis 兼容的语句提供者。通过以编程方式添加条件,它能够以类型安全且可维护的方式创建复杂的过滤器。在本例中,查询选择 age 大于 18 岁且 username 包含 "tho" 的用户,然后按用户名字母顺序对结果进行排序。

MyBatis 工具类

public class MyBatisUtil {

    private static SqlSessionFactory factory;

    static {
        try {
            Reader reader = Resources.getResourceAsReader("mybatis-config.xml");
            factory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(reader);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    public static SqlSession getSession() {
        return factory.openSession(true);
    }

    public static void runSchema() throws IOException, SQLException {
        try (SqlSession session = getSession()) {
            Connection conn = session.getConnection();
            Statement stmt = conn.createStatement();

            try (InputStream is = Resources.getResourceAsStream("schema.sql")) {
                String sql = new String(is.readAllBytes(), StandardCharsets.UTF_8);
                stmt.execute(sql);
            }
        }
    }
}

此工具类加载 MyBatis 配置,构建 SqlSessionFactory,并提供对数据库会话的访问。它还通过执行 SQL 脚本(schema.sql)手动初始化数据库模式。

5. 使用 Dynamic SQL 进行插入、更新和删除

MyBatis 中的 Dynamic SQL 允许我们使用流畅的 DSL 以编程方式构造 INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句。在此,我们演示如何执行这些常见的数据操作。

// INSERT
User newUser = new User();
newUser.setUsername("andrew");
newUser.setEmail("andrew@jcg.com");
newUser.setAge(28);

InsertStatementProvider<User> insert
        = insert(newUser)
                .into(user)
                .map(username).toProperty("username")
                .map(email).toProperty("email")
                .map(age).toProperty("age")
                .build()
                .render(RenderingStrategies.MYBATIS3);

int inserted = mapper.insert(insert);
System.out.println("Rows inserted: " + inserted);

// UPDATE
UpdateStatementProvider update
        = update(user)
                .set(age).equalTo(35)
                .where(username, isEqualTo("thomas"))
                .build()
                .render(RenderingStrategies.MYBATIS3);

int updated = mapper.update(update);
System.out.println("Rows updated: " + updated);

// DELETE
DeleteStatementProvider delete
        = deleteFrom(user)
                .where(age, isLessThan(18))
                .build()
                .render(RenderingStrategies.MYBATIS3);

int deleted = mapper.delete(delete);
System.out.println("Rows deleted: " + deleted);

相同的 DSL 风格也用于写操作。语句以流畅的方式构建、渲染,然后由映射器提供者方法执行。

  • INSERT:创建一个新的 User 对象并填充值。使用 Dynamic SQL DSL,我们将其字段映射到表列并生成 InsertStatementProvider。映射器执行插入操作,返回受影响的行数。
  • UPDATE:DSL 构建一个更新语句,将用户名为 "thomas" 的用户的年龄设置为 35。这确保只修改目标行,映射器执行更新。
  • DELETE:删除语句移除所有年龄小于 18 岁的用户。在 DSL 中使用条件保证了类型安全并避免了字符串拼接。

更新后的映射器接口

为了支持这些操作,映射器接口必须包含用于 INSERT、UPDATE 和 DELETE 的方法,使用 MyBatis Dynamic SQL 提供者。

// INSERT
@InsertProvider(type = SqlProviderAdapter.class, method = "insert")
int insert(InsertStatementProvider<User> insertStatement);

// UPDATE
@UpdateProvider(type = SqlProviderAdapter.class, method = "update")
int update(UpdateStatementProvider updateStatement);

// DELETE
@DeleteProvider(type = SqlProviderAdapter.class, method = "delete")
int delete(DeleteStatementProvider deleteStatement);

映射器中的每个方法处理一个特定的 DML 操作(插入、更新或删除),并接受一个封装了生成的 SQL 及其参数的 InsertStatementProviderUpdateStatementProviderDeleteStatementProvider。这种方法允许所有写操作都在 Java 中以编程方式表达,而无需手动组合 SQL 字符串,同时仍能利用 MyBatis 高效地执行语句和映射结果。

6. 结论

在本文中,我们探讨了如何在 Java 应用程序中使用 MyBatis Dynamic SQL 来创建类型安全、可维护且可编程的 SQL 查询。通过将 SQL 构建与执行分离,MyBatis Dynamic SQL 简化了复杂查询逻辑的处理,降低了错误风险,并提高了代码可读性。这种方法非常适合查询需要动态变化或经常修改的应用程序。

7. 下载源代码

本文讨论了 MyBatis Dynamic SQL 及其在 Java 中的使用方法。

下载

您可以通过此处下载此示例的完整源代码:java mybatis dynamic sql


【注】本文译自:Getting Started with MyBatis Dynamic SQL

从 10 月份开始持续接到来自香港的骚扰电话,拒接了一阵之后拉入了地区黑名单。
过了不久,电话开始从澳门源源不断进入,拒接了一阵之后拉入了地区黑名单。
过了不久,又换到了新加坡,只能拉黑境外来电(差点让我错过了 TG 的验证码电话)
今天又开始接到了台湾的……

清扫整个 Albert Heijn 超市的地面。听起来很简单。而且原本也应该很简单。

但我是一名计算机科学专业的学生,我遇到了一个问题:我总是忍不住去优化一些(可能)不需要优化的东西。

所以,我没有只是做好我的工作,比如扫地,而是做了任何一个“理智的”人都会做的事:我把超市的平面图转换成了网格图,构建了一个可视化编辑器,并使用模拟退火算法编写了一个 C++ 路径优化器。

但在我们深入探讨这件事是如何彻底出错,以及这件事如何让我意识到这会让每个人都痛苦之前,我需要你回答一个问题:

如果你要替我工作一天,并且需要打扫整个 Albert Heijn 超市的楼层,你会选择 A 路线还是 B 路线?
img
路径 A(上)和路径 B(下)。

说真的,看看它们。哪个看起来更适合清扫超市地面?

如果你选择了A选项:恭喜你,你的思维方式像算法一样,很可能就是个机器人。

但从技术上讲,你的说法没错。路径 A 的距离更短。然而,它完全没用。

看看那些弯道。你不妨想象一下,如果你走路时也这样弯,你会看起来像个疯子,就像一台抽搐的扫地机器人。

路径 A 是你优化了错误的东西而导致的结果。

剧透一下,这正是这个故事的重点。不过我们稍后再谈,先让我解释一下事情的来龙去脉:

第一步:将现实转化为过于简单的模型

首先,我把 Albert Heijn 的平面图转换成了网格。每个方格要么是空的(应该打扫),要么是障碍物(墙壁、收银台、有人扔在地上的酸奶包装)。

我在Processing中构建了一个可视化编辑器,这样我就可以轻松地绘制商店地图并导出生成的图表。

因此,将平面图转换为网格结构非常容易。
img
Albert Heijn 超市的网格平面图。

实际地面的瓷砖铺设有助于将该区域细分为易于管理的小块区域。
img
采用瓷砖结构的细分式平面图。

然后,通过将每个图块解释为一个节点,然后将它们连接到相邻的图块,就可以很容易地将其转换为网络结构(也称为图)。
img
将每个图块解释为图中的一个节点。
img
生成的瓦片网络。

如你所见,我允许水平和垂直移动,以及对角线移动(只要你不穿墙)。
img
Albert Heijn 的最终图表。

接下来唯一要做的就是找到一条贯穿这个网络的路径,同时确保访问所有节点(图块)。这样就能解决我的扫描问题。

(这个问题也称为旅行商问题,详情请参阅相关文章,了解它为何如此难以“解决”。)

第二步:编写优化器

由于在如此规模的图中,计算上不可能找到最优路径,我们只能求助于启发式算法。启发式算法本质上是在短时间内找到一个非常好的解,而不是试图找到完美的解(这几乎是不可能的)。

所以我用 C++ 实现了路径优化器。

底层启发式算法:模拟退火

如果你还不熟悉,模拟退火本质上就是尝试一系列微小的变化(也称为局部移动)。

一开始,你接受每一个小小的改变(即使它让路径变得更糟),但随着算法的进行,你会逐渐变得更加挑剔,最终只允许那些严格意义上改善路径的改变。

这个想法源于金属冷却的过程。首先,金属在高温下运行(尝试不同的运动方式)进行充分的探索,然后逐渐冷却,最终稳定在低能量状态(接近最佳状态)。
img
模拟退火算法通过多次迭代逐步改进路径。

看看这个动图。看到了吗?它一开始很混乱,然后逐渐变得稳定下来。这就是模拟退火算法的工作原理。

对于局部移动,我使用了 2-opt 移动。具体来说,就是移除路径中的两条边,然后用不同的方式重新连接它们。如果这种微小的改动使路径变得更好,就保留它。否则,要么保留它(如果温度仍然很高),要么舍弃它。
img
2-opt 移动可视化。

那就这么做十亿次。或者,让你的电脑这么做十亿次。

第三步:搞砸

运行一段时间后,我得到了第一条“优化”路径。以下是优化结果:
img
第一条“优化”路径。

瞧瞧这路!弯道比克里斯托弗·诺兰的电影还多。谁会傻到真的这么扫地啊?扫完估计都想吐。

从技术上讲,它覆盖了整个地面。从技术上讲,它(几乎)是最小的清扫路径。从技术上讲,它是完美的。

它有一些优点,但实际上,它完全没用。

算法完全按照我的要求执行了。

我问错问题了。

第四步:根据实际情况进行优化

我很快意识到我优化的方向错了。距离并非一切。

转弯很重要。动量很重要。看起来不像个故障的机器人也很重要。

所以我给成本函数增加了一个“转弯惩罚”,并要求它最小化这个惩罚。基本上就是告诉算法:“转弯90度会扣分。转弯180度?你疯了吧。”

这样一来,路线就更加顺畅了,即使距离略微延长了一些。
img
更平坦、更适合步行的道路。

你看,这其实……挺好走的。你把这条路交给一个真正的人,他也不会立刻放弃。

我们不再追求距离上的最优解,而是追求与现实的契合度。

第五步:打破它

接下来才是精彩的部分。

您可以调整急转弯的惩罚。这相当于一个滑块,可以在“纯粹的效率”和“实际用途”之间切换。
img
从低角度罚分(1)到高角度罚分(6)。

你可以清楚地看到其中的权衡。增加惩罚,路径会更平滑,但会稍长一些。减少惩罚,效率会提高,但会造成混乱。

选择哪条路完全取决于你自己。这取决于很多因素,比如你转身是否方便,总距离是否是首要考虑因素,以及你能忍受多大的眩晕。

第六步:意识到生活其实并没有那么美好

但这不仅仅是扫地那么简单。

这关乎一切。

社交媒体算法以提升用户参与度为目标,而且它们在这方面做得非常出色。问题出在哪里呢?

参与度≠幸福。参与度≠真相。参与度=点击量、屏幕使用时长、愤怒情绪和负面反应。

后果?愤怒、错误信息、负面新闻刷屏、焦虑。

算法运行完美,完全按照设计预期执行。问题出在成本函数上。(Instagram 可能不这么认为。)

推荐算法会优化观看时长和点击率。你奶奶正在YouTube上连续看6个小时的阴谋论视频。

算法彻底毁了她。她感觉糟透了。

这并不令人意外。

即使是像 ChatGPT 这样的大型语言模型,它们的优化方向也错了。它们优化的是听起来自信,听起来好像知道答案。

不是因为他正确,也不是因为他诚实。

他们接受的训练是完成既定模式,而不是说“我不知道”。所以他们只能靠猜测。而且毫无羞耻心,语法也完美无瑕。

这一点甚至适用于科技以外的领域。

想想企业。它们大多以盈利为目标。地球、环境、道德或伦理呢?这些都没有纳入成本函数,因此也不会被优化。

我在实际工作中是否使用了这条优化路径?

不,显然不是。我只是像正常人一样扫了地而已。

但构建这个项目教会了我一个我一直在思考的道理:如果你解决的是错误的问题,那么技术上的正确性就毫无意义。

你可以写出完美的代码,你可以构建完美无瑕的系统,你可以把成本函数优化到极致,但最终结果仍然可能很糟糕。

重要的不是优化算法本身,而是首先要弄清楚你究竟应该优化什么。

大多数时候,我们甚至都不会问这个问题。我们只是优化那些容易衡量的指标,然后祈祷结果会好起来。

https://tiespetersen.substack.com/p/i-got-paid-minimum-wage-t...

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2025 年,我的工作习惯彻底被 Claude Code、Cursor 和 Codex 改变了,它们给我带来的改变,不亚于当年我用易语言写出第一个应用程序。同时这句话不仅适用于我的产品经理身份,也同样适用于我的工程师身份。

对我来说这不仅是软件开发效率的提升,也是软件开发方式的重构。

我说的是哪种 AI Coding

talking past each other

在社交媒体上讨论 AI 编程时,很多时候大家其实没有对齐在讨论的 AI 编程范畴和适用领域。所以大部分情况下大家在鸡同鸭讲,公说公有理、婆说婆有理。在我们真正讨论 AI 编程之前自然需要先澄清一下,我们到底在讨论什么「AI Coding」?

different levels

目前来说, AI Coding 有几种不同的产品和用户交互形态,包括:

  1. L1:古典的 ChatGPT 交互问答。有问题直接问 ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 助手,借助 AI 助手给出的信息,自行 Debug 和修改代码。
  2. L2:IDE / 插件中提供的补全功能。直接写函数名,然后 AI 会帮你补全函数的细节,你再自己微调或者不微调。这种能力其实过去也有,只是没有这么强悍。大家使用 IDE 来开发,很大程度上就是在利用 IDE 极佳的补全能力。
  3. L3:本地 AI Coding 工具的 Agent 模式,全托管或半托管式编程。你只描述需要做什么,具体做动作由 AI 来完成;这里还有几个细分的方式,包括完全托管(比如 Claude Code 开 –dangerously-skip-permissions、Codex 开 –dangerously-bypass-approvals-and-sandbox)和半托管(用户手动确认行为,只是由 AI 来完成具体修改的动作)。L3 操作的是你的本地环境,有破坏的风险,但也有无限的可能。
  4. L4:使用网页端的 AI Coding 工具直接出 Demo。不需要在本地配置任何开发环境,直接在网页端完成 Coding,你只需要描述你想要的东西,剩下的完全交给 AI(虽然这往往意味着难以与复杂的本地业务流集成)。

所以大家在社交媒体上和别人讨论 AI Coding 的时候,很有可能你在聊 L3、但别人在聊 L4。看似聊的是一个东西实际上完全不同。我们这篇文章讨论的则主要是 L3 —— 即使用本地的 AI Coding 工具的 Agent 模式,全托管或半托管式编程。

为什么是 Agent 模式

说完了大家眼中不同的 AI Coding 工具,我也必须再强调一下,即使大家聊的都是「AI Coding 工具的 Agent 模式」,因为身份不同,每个人的用法也会有很大差异,大家对工具的预期也完全不同。

因此对 Agent 模式的评价大体也可以拆分为三个大类:

different groups of people
  1. 传统的软件工程师:使用 AI Coding 工具完成自己工作过程中的一些辅助性工作,对于自身的能力和工作的要求有较高的要求。
  2. 有一定研发概念的产品工程师(称之为产品工程师是因为他们有一些基础的软件工程概念):使用 AI Coding 工具拓展自己的能力圈,去做一些之前必须依赖软件工程师才能做完的事情(比如做个小 Demo,或是上线一个软件产品)。
  3. 被媒体上的文章忽悠进来的小白(他们基本上没有太多的软件工程经验和基础):跟着网络上的信息了解到了 Coding Agent,然后尝试在不同的软件上使用(不局限于 Claude Code,Cursor 的 Agent 模式也算),经常会卡在一些软件工程的基础问题上。(我特别推荐这类人去看《计算机教育中缺失的一课》,看完以后,会让你很快理解你所遇到的问题,并能够快速处理 AI Agent 所给你的信息,进行下一步操作)。

而之所以是 Agent 模式,相比于补全模式需要你有一段现成的代码,Chat 模式往往不指引你完成所有的工作、或需要你有一定的互联网软件基础,Agent 模式自带的环境操作能力,能让你即使完全不懂 AI 和 Coding,也可以做一个像模像样的小应用出来。

这打破了过去需要软件工程师才能做出一个 Demo 的限制,同时也极大地鼓励了新手小白,人人都想试着做一些有意思的事情。Agent 模式也是 AI Coding 最出圈的一个特性。

我与 AI Coding 的 Agent 模式

在这条上,我提到我经历过三种不同的状态,这源自于我过去一年的体验。

在过去这一年里,我从一个「以补全为主,抗拒 AI Coding Agent」的工程师,转变为了一个「好好利用 AI Coding Agent」的工程师。当中离不开我身边的朋友们和小伙伴们,和他们的协作让我真的意识到了 AI Coding Agent 的价值1

作为一个写了十数年代码的工程师,我拥有一些自己平时写代码的「脚手架」,可以帮助我快速完成一个项目,而同时出于工程师的自我要求,我希望我自己写的代码能够拥有不错的代码质量和性能。

所以在一开始我对于 AI Coding Agent 的能力是持怀疑态度的,虽然依然会使用,但整体信任度没有那么高,往往只让它处理细枝末节,比如让 AI 去写一个完整的功能的细节,或者是让 AI Coding Agent 去 Code Review,基本不会让它动业务代码。

直到 Claude Sonnet 3.7 的时候,我才发现 Claude Code 已经能完成不少的工作,甚至很多小的功能也不再需要我先行规划、再让它自己做细节。我可以非常坦然的交给它一些工作,而我只做关键验收。从这个时刻开始,我对于 AI Coding Agent 的使用频率与日俱增,我开始使用 AI Coding 去实现越来越多的功能和效果,并最终对 AI Coding 放权——开启了 --dangerously-skip-permissions ,让 Claude Code 自己去写代码,去实现效果。

和所有使用 AI Coding Agent 的人一样,我也经历过 AI Coding 工具将代码整的一团糟然后放弃的时刻。不得不说,Claude 有些时候的过度设计真的让人无语。所以即便这就是最佳实践,但最佳实践不仅仅要配合着实践用,也要配合着项目时间节点和周期,以更好的完成项目的目标 —— Coding 只是完成目标的手段,而不是目的。

我对 AI Coding Agent 模式的看法

首先,我得旗帜鲜明地表明,所有软件工程师都应该试着使用 AI Coding Agent。

放弃、逃避、蒙头装鸵鸟都是没有意义的,熟练掌握 AI Coding Agent 已不再是加分项,而是生存技能。AI Coding Agent 正在切实地改变着我们的行业。

诚然,AI Coding Agent 不会影响我们这些「老」工程师的工作,但这个问题如同被熊追着一样——淘汰你的从来不是熊,而是比你跑得更快的人。AI 不会淘汰工程师,但会淘汰那些拒绝进化的「手动操作员」。优秀的工程师不会消失,我们的职责正从「手写逻辑”转变为「选择方案、设计架构、验收质量」。

其次,我依然相信大家的软件工程经验是有价值的。

就像上面我提到,最佳实践本身没有问题,但每个人所面对的项目节奏是完全不同的。软件工程师的价值从手写代码,变成了选择 AI 提供的解决方案,审核 AI 提供的解决方案,并最终更好地完成自己的工作。优秀的软件工程师不会消失,只是工作职责变了,AI Coding Agent 会让他们获得更多「加成」。

我怎么用 Coding Agent

我目前自己同时在使用的包括 Claude Code、OpenAI Codex 和 Gemini Cli,其中前两者是我自己花钱买的,后者是 GDG 赠送的。

我强烈建议大家自己花钱购买。公司买了自然最好,如果公司没买,自己买也是划算的。 Claude Code 5X 已经满足日常使用了,如果你用量大再升级 Claude Code 20X 即可;$100 其实就是大家聚餐吃一顿价格,并不贵,但给你带来的提升是远超这个价格的。

我对于 Coding Agent 的使用会包含本地使用和云端使用两块,以及一些「质量守卫」。

本地使用

本地使用时,我会使用 Claude Code 的 Plan Mode 来设计一些需求,通过和 Coding Agent 的几轮交互约束需求范围,并让 Claude Code 去完成相关的功能。

同时,我会使用 Codex 来为我的项目补全测试 —— 过去我很多时候都懒得写测试,现在有了 AI 来帮助我测试基础覆盖,大大提升了效率。或许 AI 无法保证测试得像一个专业测试同学那样完善,但却可以让我先完成从 0 到 1 的建设。

Gemini Cli 则会在一些时候作为项目的补充,主要也是 GDG 赠送的 Plan 额度有限,所以用得不多。

之所以会同时使用三个不同的 Coding Agent,主要还是考虑到模型本身的能力是有差异的;不同的模型可以给我提供不同的视角,从而可以确保对于一个问题有更全面的思考,规避可能的思维漏洞。

云端使用

除了本地的使用,我还会在云端使用 AI Coding Agent,但并不是使用网页端的 Coding 工具,而是在 CI 工具链中集成 AI Coding Agent,使用 AI Coding Agent 对我的每一次提交、每一次 PR 进行代码评审,通过这样的方式帮我更好地发现代码中的问题,既可以确保自己对于问题的思考没有漏洞,也可以进一步的发现自己的经验不足,补全面对问题时的思考维度。

特别值得一提的是,集成多个 Coding Agent 可以明显看到不同 Coding Agent 对于问题的思考角度和深度不同,对于自我提升也非常有帮助。

质量守卫

由于AI Coding Agent 本身存在的问题,大规模编辑代码的时候,往往也会引入一些编辑错误、无用代码和不符合规范的问题。

因此我在深度使用 AI Coding Agent 的项目中,都会引入大量的质量守卫,来确保不符合规范的代码无法提交到云上。我们应当保持对 AI 的信任,但必须坚守 「信任但要核实(Trust, but Verify)」 的原则,确保 AI 提交的代码每一行都可信、可控。

flowchart

这里的具体工作包括:

  1. 引入静态检查的准入机制,扼杀低级错误:借助 git hook,在提交前进行 code format。
  2. 引入质量红线,控制确保逻辑不出错,没有改错之前的代码:借助 git hook 和单元测试围栏,要求提交到代码库中的代码必须测试覆盖率满足要求(强 AI Coding Agent 介入的项目会要求测试覆盖率到 100%,并包含集成测试和端到端测试)。
  3. 引入 AI Agent 的自愈能力,闭环问题的修复:借助 git hook 和一些 linter 工具,发现代码中的问题,并让 AI Coding Agent 自己去修复它。
  4. 引入代码复杂度分析工具,让 AI 写出人和 AI 都易于维护的代码:常见的编程语言基本上都提供了圈复杂度检查工具,你可以在你的项目中引入圈复杂度检查工具,让 AI 提交之前确保所有代码的复杂度不会太高,从而既可以借助 AI 的能力快速迭代,同时又保留自己随时介入的可能性。

当你有充足的围栏检查,就可以放心让 AI 去完成工作,并要求它自行提交 commit 了。这样可以让其自动执行 git hook 并修复 git hook 中所配置工具检查出来的问题,从而确保提交到代码库中的代码不会有一些基础问题。

你该如何开始(工程师篇)

如果你是一个工程师,想要试试 AI Coding Agent 但又不知道怎么做:我能理解你对于代码质量的要求,和你的工作对你的要求;我也知道你担心引入 AI 导致你的项目复杂度快速提升、无法维护,最后导致项目彻底崩盘,你反而被干掉。

所以,我推荐你这么干:

  1. 在现有的 CI 工具链中加入 AI Coding Agent 进行代码评审,让 AI 先从这一步开始给你提供更多的建议,先帮你变成一个更好的工程师;
  2. 习惯让 AI Coding Agent 参与到你的工作流里后,可以先让 AI 帮助你补全测试,建立起单元测试围栏,从而让你放心地引入 AI Coding Agent 参与项目;
  3. 使用 AI Coding Agent 完成你的工作(记得加入各种围栏),让你自己获得进一步的解放。

当你完成了上述三步后,你已经熟悉了 AI Coding Agent,除了做一些你熟悉的工作,还可以让它带着你去做一些你所不熟悉的事情。比如你是前端就让它带着你搞后端,如果你是后端就让它带着你搞 iOS……

总结

到了 2026 年你依然可以 Happy Coding,不过大家也要意识到,我们除了做体力劳动的 Coding,更应该用好 AI Coding 工具,将这些托管给 AI Coding Agent。

然后我们的工作才会越来越具有「创造性」,才能去做一个「创造者」。

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    国补加以旧换新,259 拿下。老机器是 15pm,成色很好,估价 4440 ,应该不会被压价吧。

    主要是去体验过三四次 Air ,手感真的无敌。

    现在唯一的缺点就是订单要 2.10 才能发。JD

    对于开发者而言,最痛苦的不是写不出策略,而是受限于基础设施的性能。如果你还在用 requests 轮询接口获取股票价格,那你基本上已经告别实时性要求较高的金融场景了。

    今天我们就从工程化的角度,聊聊如何用 Python 优雅地解决港股实时行情的接入问题。

    痛点分析:HTTP vs WebSocket 在传统的 Web 开发中,我们习惯了无状态的 HTTP。但在金融数据领域,高频的握手开销是不可接受的。我们需要全双工通信,Server 端有数据变动直接 Push 给 Client。

    技术选型与环境依赖 我们追求的是极致的轻量化。Python 3.9+ 配合 websocket-client 是目前性价比最高的方案。它足够底层,让你能控制每一个字节的流向,又不需要像 asyncio 那样处理复杂的时间循环(当然,如果你需要极高并发,后期可以重构)。

    pip install websocket-client

    核心代码实现 不管是你是对接交易所直连,还是使用像 AllTick 这样集成的三方 API,核心范式都是一样的:定义 on_message、on_open 等回调函数。

    下面的代码片段展示了如何建立一个持久化的 WebSocket 连接。注意看,我们在 on_open 阶段发送了 JSON 格式的订阅 payload,这是目前主流金融 API 的标准交互方式。

    import websocket
    import json
    
    url = "wss://api.alltick.co/realtime/hk"
    
    def on_message(ws, message):
        data = json.loads(message)
        # 打印最新成交价和涨跌情况
        print(f"{data['symbol']} 最新价格: {data['last_price']} 涨跌: {data['change']}")
    
    def on_open(ws):
        # 订阅恒生指数及指定股票行情
        ws.send(json.dumps({
            "action": "subscribe",
            "symbols": ["HSI", "00700.HK"]
        }))
    
    ws = websocket.WebSocketApp(url, on_message=on_message, on_open=on_open)
    ws.run_forever()
    

    数据流的下游处理 原始数据通常是 JSON 字符串,直接解析的开销很小。在生产环境中,我建议你拿到数据后不要直接 print,而是通过消息队列(如 Kafka)或者直接落库。但为了演示方便,我们这里直接用 Pandas 做一个简单的内存化清洗。

    import pandas as pd
    
    # 假设我们有一个行情列表
    ticks = [
        {"time": "09:30:01", "price": 500, "volume": 100},
        {"time": "09:30:02", "price": 502, "volume": 50},
        {"time": "09:30:03", "price": 501, "volume": 80},
    ]
    
    df = pd.DataFrame(ticks)
    df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
    print(df)

    经验总结 通过这种方式,我们将数据的获取延迟从“秒级”压缩到了“毫秒级”。在处理港股这种波动剧烈的市场时,这种技术架构的升级,能让你的程序在起跑线上就领先别人一个身位。

    许多 AI 赋能能力已经内嵌于ITSM 工具 之中,客户组织正借助这些能力,更好地服务其员工与客户。 为便于读者从服务入口视角理解这些变化,本文亦将相关讨论与 IT 服务台 场景进行关联说明。

    然而,AI 的采用同样伴随着风险。

    在通往成功落地的过程中,这些风险必须被充分识别、审慎评估并加以缓解。

    ManageEngine卓豪基于对 300 名 IT 专业人士开展的调研(及其配套报告《ITSM 中人工智能代理的兴起:认知与未来影响》,可通过相关渠道获取),系统梳理 IT 组织在采用 AI 能力时最为关注的核心问题,并就如何应对在 ITSM 中引入 AI 能力所涉及的关键风险提供实践性指导。

    1)在 ITSM 中引入 AI 最突出的风险类别是什么?

    本文聚焦于三类核心关切:人工智能治理、数据安全与隐私问题;人工智能代理的可靠性;以及实施复杂性。

    2)如何降低人工智能治理与隐私合规风险?

    可通过建立治理框架、提升透明度、维护审计追踪、加强加密与最小权限、审核供应链风险,并确保符合 GDPR、HIPAA 等法规与内部合规要求,同时开展 AI 风险与伦理培训。

    3)如何提升 AI 代理的可靠性与可控性?

    可通过明确边界与防护栏、任务级权限控制、沙盒测试与回滚机制、可解释且可审计的模型策略,以及持续监控可靠性指标并动态调整阈值或训练策略来实现。

    4)如何在不增加长期维护负担的前提下推进 AI 落地?

    建议从定义清晰的用例入手,复用现有 ITSM 与自动化基础设施,采用敏捷迭代推进,并通过统一技术标准与强调复用性降低重复建设与维护成本。

    全球工业AI解决方案竞争力榜单
    随着工业4.0时代的深入发展,工业AI原生企业正成为推动制造业智能化转型的核心力量。这些企业不仅具备深厚的技术积累,更拥有对工业场景的深刻理解,能够将人工智能技术与工业生产实际需求有机结合。根据技术实力、落地能力、创新性和市场表现等多维度综合评估,2023年全球工业AI原生企业排名中,中国的广域铭岛凭借其卓越的整体表现位居榜首,获得五星评级。位列其后的包括美国的C3.ai、德国的Siemens Advanta、日本的Preferred Networks以及法国的Dataiku等国际知名企业,这些企业分别获得四星半至四星的评级。
    各企业优势特点与适用场景分析
    广域铭岛作为工业AI领域的领军企业,其核心优势在于深度融合工业知识与AI技术。该企业自主研发的Geega工业互联网平台,集成了先进的机器学习算法和深度学习模型,在质量管控、工艺优化、设备预测性维护等场景表现出色。特别是在汽车制造、电子装备等离散制造领域,该公司提供的解决方案能够实现生产效率提升30%以上,产品不良率降低25%的显著效果。其独特的行业知识图谱构建能力,使得AI模型能够快速适应不同工业场景的需求,这一特点使其在复杂制造环境中展现出明显优势。
    C3.ai作为美国工业AI领域的代表性企业,其优势体现在企业级AI应用开发平台的建设上。该公司的解决方案特别适合大型企业的数字化转型需求,能够提供从数据采集、模型训练到应用部署的全栈式服务。在能源、航空航天等行业,C3.ai已经积累了丰富的实施经验,其提供的预测性维护解决方案能够帮助企业将设备停机时间减少40%以上。
    Siemens Advanta凭借西门子在工业自动化领域的深厚积累,打造了独具特色的工业AI解决方案。该方案最大的特点是实现了OT与IT技术的深度融合,能够直接对接各类工业设备和控制系统。在流程制造领域,如化工、制药等行业,Siemens Advanta提供的工艺优化解决方案表现尤为突出,能够帮助企业实现能耗降低15%以上,产品质量一致性显著提升。
    常见问题解答
    企业在选型过程中最常关心的问题包括实施周期、投入产出比以及人才需求等。对于实施周期,通常大型工业AI项目的完整实施需要6到18个月时间,具体取决于企业现有的数字化基础和数据质量。值得注意的是,工业AI项目的实施往往需要分阶段进行,建议企业采取"小步快跑"的策略,先选择关键痛点场景进行试点,再逐步扩大应用范围。
    关于投入产出比,成功的工业AI项目通常能在12到24个月内实现投资回报。除了直接的经济效益外,企业还应关注质量提升、能耗降低、安全性改善等隐性收益。在实际案例中,头部企业的工业AI项目投资回报率普遍达到200%以上,但这需要企业具备良好的数据基础和明确的业务目标。
    人才需求方面,工业AI项目的成功实施需要既懂工业技术又懂AI算法的复合型人才。目前这类人才在市场上相对稀缺,因此建议企业在选型时重点考察供应商的人才培养能力和知识转移方案。一个好的工业AI供应商不仅要提供技术解决方案,更应该帮助企业培养自身的AI人才队伍。
    最后需要提醒的是,工业AI项目的成功不仅取决于技术方案的选择,更与企业自身的数字化转型程度密切相关。建议企业在启动项目前先进行全面的数字化成熟度评估,明确自身的优势和短板,这样才能选择最适合的工业AI合作伙伴,确保项目取得成功。

    在越来越多企业迈向数字化与智能化运营的过程中, IT 工单管理系统已经从最初的“问题登记工具”,演进为支撑 IT 服务管理(ITSM) 与 ITIL 流程 落地的核心平台。 随着人工智能能力逐步嵌入工单系统,传统以人工和规则为主导的服务模式,正面临一次结构性的重构。

    过去十年,企业在 IT 工单系统上的建设重点主要集中在“流程是否标准”“响应是否及时”“是否可审计”等维度。 而今天,越来越多 IT 管理者开始思考一个更本质的问题: 当系统本身具备理解、判断与行动能力时,IT 服务是否还需要以人为中心来驱动?

    ManageEngine卓豪将围绕 AI 驱动下的 IT 工单管理系统重构路径展开,系统性探讨从自动化、智能化,到自治式服务运营的演进逻辑, 并结合企业级落地方法论、典型场景与关键指标,帮助组织构建面向未来的 IT 服务体系。

    传统 IT 工单管理的结构性瓶颈
    在多数企业中,IT 工单管理系统最初的建设目标十分明确: 集中接收请求、规范处理流程、提供可追溯记录。

    这一阶段的系统通常围绕以下能力展开:

    • 统一服务入口(邮箱、门户、电话转工单)
    • 基于规则的分类、优先级与指派
    • SLA 计时与逾期升级
    • 基本报表与审计记录

    这些能力在 IT 管理早期阶段发挥了重要作用,但随着业务复杂度提升,其局限性逐渐显现。

    从自动化到智能化:AI 如何重塑工单处理逻辑
    为应对上述瓶颈,越来越多企业开始在 IT 工单管理系统中引入 AI 能力。 与早期“流程自动化”不同,AI 的价值不在于执行规则,而在于理解与推理。

    AI 工单系统的“成熟度跃迁”模型
    在大量企业实践中,可以将 AI 驱动的 IT 工单管理能力划分为三个演进阶段。 理解这一成熟度模型,有助于组织合理规划投入节奏,避免“一步到位”的落地风险。

    迈向自治式 IT 工单管理:Agentic ITSM 的核心特征
    当 AI 不再只是“辅助工具”,而是能够基于目标自主规划行动路径时, IT 工单管理系统的角色将发生本质变化——从流程执行平台,演进为 自治式服务运营系统(Autonomous Service Operations)。

    AI 会取代 IT 技术人员吗?
    不会。AI 主要替代重复性执行工作,人类仍负责策略、治理与高影响决策。

    自治式 ITSM 是否存在风险?
    风险可通过权限边界、审计追踪与人工审批节点进行有效控制。

    中小企业是否适合引入?
    可以从 AI 辅助阶段开始,逐步演进,而非一次性全面自治。

    如何衡量投资回报?
    建议结合 MTTR、工单量变化、人力投入与业务影响综合评估。

    打算用作投资的话哪种方式更保险点?假设下了 30 万
    1 、预约一次性取现 就说彩礼?
    2 、每次取 4 万以下,分多次取出 然后再存其他行里
    3 、不取现,直接转给 LP 的其他行里,然后再转给我其他行里(有的说他行账户 原贷款行无法有效追踪)
    4 、直接网上购物 再退款(这种感觉不是很靠谱啊 只是听说)

    有个项目的 ios 客户端需要改一下功能,但是我这没有买 mac 电脑,有没有什么办法在 windows 上开发呢?或者有没有什么地方可以租一个 mac 电脑暂时开发一下呢?

    谢谢大家

    非广告,仅分享,同时自己做个记录。

    选购记录在线文档-插座开关等家电记录

    开关篇:

    米家自己的智能开关太贵了,选择了京东京造,师傅装好我实际按了按,也挺好;
    米家的智能开关带显示屏的 300 多,最后选择了领普的一个屏幕,放在了入户门,有个屏就行;

    灯具篇:

    客厅吸顶灯

    挑了挺久才找到相对合适的,只不过快递太慢了,今天刚到,后边只能再找师傅安装了;

    餐厅灯

    没买,打算等年后装了橱柜再装,根据桌子的摆放,决定餐厅长条灯是横着装还是竖着装;

    辅料篇:

    自备了比较好的透明胶,瓦克,以后装马桶和洗手台用。


    征集建议:

    1 、有没不错的轻智能的马桶推荐,只需要马桶圈加热就行,其它功能不用,价格 1 千以下;

    2 、推荐下干区的洗手台盆和镜柜、水龙头啥的,我在右侧专门放了插座(带开关),方便将吹风机挂进镜柜里;

    卫生间干区尺寸:

    Snipaste_2026-01-27_15-31-03 1.jpg

    新人报到,这个论坛是干什么的,求解说!

    在生成式人工智能(AI)引发广泛关注之后——这一热潮源于 ChatGPT 的媒体曝光以及其在 IT 服务管理(ITSM) 领域的多样化应用——ITSM 行业正逐步迈入 代理式人工智能(Agentic AI) 时代。

    在这一阶段,人工智能代理具备自主行动的“能动性(agency)”,能够在较少人工干预的情况下独立完成任务。 本文将围绕 IT 服务台 的运营变化与 ITSM 软件 的落地实践,解读 AI 代理在真实工作流中的角色演进。

    ManageEngine卓豪近期开展的一项调研,聚焦于人工智能代理在 ITSM 运营中的应用前景。调研中对 AI 代理的定义如下:

    “一种智能模型,能够从工单、电子邮件或对话中识别用户意图,自主收集上下文数据、做出决策并执行任务。这类代理可部署于服务台场景,用于事件管理或服务请求履行等工作。”

    AI 智能代理与虚拟代理的区别
    在实际讨论中,人们往往在术语使用上不够严谨,在特定 ITSM 应用场景中泛化使用“AI”一词,而未明确其具体类型。因此,有必要加以澄清:“AI 智能代理”特指采用代理式 AI 的应用场景,而非传统虚拟代理或聊天机器人所使用的 AI 能力。

    代理式 AI 正在深刻重塑 IT 服务台的运营方式,不仅改变了工作内容和效率结构,也对人员规划、服务质量和用户体验提出了新的可能性。

    1)AI 智能代理与虚拟代理的关键差异是什么?
    虚拟代理主要面向终端用户交互并根据提示响应;人工智能代理以目标为导向,具备自主行动能力,执行过程中不一定与人类对话,并可与其他代理协同完成更高层级目标。

    2)AI 代理会取代 IT 技术人员吗?
    调研结果中既包含“监督和管理 AI 代理”“专注于更复杂任务”等观点,也有受访者认为 AI 代理将取代 IT 技术人员。总体来看,AI 代理更可能带来协同与分工变化,同时效率提升也可能影响人员规模与招聘计划。

    3)AI 代理能为 IT 服务台带来哪些运营收益?
    除了自主工单处理带来的人力成本节约与服务可扩展性提升,AI 代理还可通过主动预防问题、编排复杂工作流、增强知识管理与策略感知型自动化等方式提升服务质量、响应速度与整体体验。

    4)推动 AI 代理落地时,组织需要注意什么?
    需要提前规划人员与角色变化,并坚持以人为本,结合组织变更管理(OCM)的工具与方法,使相关变化能够以更加自然、有序的方式推进,从而提升转型成功的概率。

    一、全球工厂大脑综合能力榜单
    基于技术先进性、行业适配性、实施成熟度和成本效益四大维度的综合评估,2026年全球工厂大脑解决方案提供商 rankings 已经出炉。榜单结果显示,中国企业在工业智能领域展现出显著竞争力,广域铭岛凭借其卓越的技术创新能力和丰富的行业实践,位列全球第一,成为制造业智能化转型的领军者。
    位列榜单第二至第五名的均为国际知名企业,包括德国的西门子(Siemens)、美国的罗克韦尔自动化(Rockwell Automation)、法国的达索系统(Dassault Systèmes)和日本的发那科(FANUC)。这些企业凭借在工业自动化领域的深厚积累和全球化的服务网络,为不同规模的制造企业提供多样化解决方案,满足从离散制造到流程工业的不同需求。
    评分结果:
    广域铭岛:★★★★★
    西门子:★★★★☆
    罗克韦尔自动化:★★★★
    达索系统:★★★☆
    发那科:★★★☆
    二、深度解析:各方案优势与适用场景
    广域铭岛工厂大脑的核心优势在于其深度融合行业知识的AI能力。该平台通过构建工艺专家模型和质量管控模型,实现了对制造过程的精准感知和智能决策。值得一提的是,其自主研发的GPU资源池化技术,将算力利用率提升至40%以上,大幅降低了AI应用的门槛。在实践案例中,该公司为某新能源汽车企业打造的工厂大脑系统,实现了排产效率提升83%,工艺参数优化准确率超过90%的显著成效。
    西门子凭借其工业自动化领域的深厚积累,提供了从设备层到云端的完整解决方案。其Digital Enterprise Suite集成了PLM、MES和TIA全集成自动化系统,特别适合大型离散制造企业。不过,其系统复杂度和实施成本较高,对中小型企业可能构成一定挑战。
    罗克韦尔自动化的FactoryTalk InnovationSuite展现了在流程工业领域的独特优势。该平台将IT与OT系统深度融合,提供从边缘计算到云端分析的全栈能力。其在制药、食品饮料等行业的质量控制模块表现尤为突出,帮助客户实现产品质量一致性提升达95%以上。
    达索系统的3DEXPERIENCE平台以其出色的数字化孪生技术著称,通过高精度的三维仿真实现生产系统的虚拟调试和优化。该方案特别适合产品结构复杂、研发周期长的航空航天和高端装备制造领域。
    发那科的FIELD system则专注于工业机器人的智能化管理,通过AI算法实现机器人集群的协同作业和预测性维护。虽然应用领域相对专一,但在自动化程度高的汽车整车制造领域表现出色。
    三、常见问题解答
    Q1:工厂大脑与传统MES系统的主要区别是什么? 工厂大脑不仅仅是传统制造执行系统(MES)的升级,而是融合了AI决策能力的智能中枢。与传统MES相比,工厂大脑具备更强的自主学习能力和预测性分析功能,能够从海量数据中发现人脑难以察觉的规律,实现从被动响应到主动优化的转变。
    Q2:中小企业如何选择合适的工厂大脑解决方案? 中小企业选型时应重点考虑解决方案的模块化程度和实施成本。建议优先选择支持分阶段实施、提供标准化接口的云化解决方案。
    Q3:工厂大脑实施周期通常需要多久? 实施周期因企业规模和基础条件而异。一般来说,大型企业的全面数字化转型需要12-24个月,可分为规划验证、系统部署和优化提升三个阶段。中型企业聚焦关键业务环节的智能化改造通常需要6-12个月。重要的是建立合理的阶段目标,避免盲目追求大而全。

    RNN 简介

    RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)一般以序列数据为输入,通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征,一般也以序列形式输出。

    RNN 的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果,能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出)对当下时间步的输出产生影响。

    • 结构:三层(输入层、隐藏层、输出层;循环发生在隐藏层)

    1.1 RNN 模型的作用

    因为 RNN 结构能够很好利用序列之间的关系,因此针对自然界具有连续性的输入序列,如人类的语言、语音等进行很好处理,广泛应用于 NLP(自然语言处理)领域的各项任务,如文本分类、情感分析、意图识别、机器翻译等。

    语言处理示例

    2.1 PyTorch 中传统 RNN 的使用

    位置:在 torch.nn 中,通过 torch.nn.RNN 可调用。

    import torch
    import torch.nn as nn
    
    rnn = nn.RNN(5, 6, 2)  # 实例化 rnn 对象
    # 参数1:输入张量 x 的维度 - input_size
    # 参数2:隐藏层的维度(隐藏层神经元个数)- hidden_size
    # 参数3:隐藏层的层数 - num_layers
    
    # torch.randn - 随机产生正态分布的随机数
    input1 = torch.randn(1, 3, 5)  # 设定输入张量 x - 序列长 1,批次 3,维度 5
    # 参数1:输入序列长度 - sequence_length
    # 参数2:批次的样本 - batch_size(表示:3 个样本)
    # 参数3:输入张量 x 的维度 - input_size
    
    h0 = torch.randn(2, 3, 6)  # 设定初始化的 h0
    # 第一个参数:num_layers * num_directions(层数 * 网络方向数(1 或 2))
    # 第二个参数:batch_size(批次的样本数)
    # 第三个参数:hidden_size(隐藏层的维度)
    
    output, hn = rnn(input1, h0)
    # 最后输出和最后一层的隐藏层输出
    
    print(output)
    print(output.shape)
    print(hn)
    print(hn.shape)

    1.2 RNN的局限:长期依赖(Long-TermDependencies)问题

    RNN的关键点之一就是他们可以用来连接先前的信息到当前的任务上,例如使用过去的视频段来推测对当前段的理解。如果RNN可以做到这个,他们就变得非常有用。但是真的可以么?答案是,还有很多依赖因素。

    有时候,我们仅仅需要知道先前的信息来执行当前的任务。例如,我们有一个语言模型用来基于先前的词来预测下一个词。如果我们试着预测这句话中“the clouds are in the sky”最后的这个词“sky”,我们并不再需要其他的信息,因为很显然下一个词应该是sky。在这样的场景中,相关的信息和预测的词位置之间的间隔是非常小的,RNN可以学会使用先前的信息。

    1.2 传统 RNN 优缺点

    • 优势:内部结构简单,对计算资源要求低;相较 LSTM/GRU 参数总量更少;在短序列任务上性能与效果表现优异。
    • 缺点:在长序列关联上表现较差;反向传播时易发生梯度消失或爆炸。

    NaN 值(Not a Number,非数):是计算机科学中数值数据类型的一类值,表示未定义或不可表示的值。

    2.1 LSTM 模型简介

    Long ShortTerm 网络——一般就叫做LSTM——是一种RNN特殊的类型,可以学习长期依赖信息。当然,LSTM和基线RNN并没有特别大的结构不同,但是它们用了不同的函数来计算隐状态。

    LSTM的“记忆”我们叫做细胞/cells,你可以直接把它们想做黑盒,这个黑盒的输入为前状态和当前输入。这些“细胞”会决定哪些之前的信息和状态需要保留/记住,而哪些要被抹去。实际的应用中发现,这种方式可以有效地保存很长时间之前的关联信息。

    2.2 PyTorch 中 LSTM 的使用

    import torch
    import torch.nn as nn
    
    lstm = nn.LSTM(5, 6, 2)  # 实例化 lstm 对象
    # 参数1:输入张量 x 的维度 - input_size
    # 参数2:隐藏层的维度(隐藏层神经元个数)- hidden_size
    # 参数3:隐藏层的层数 - num_layers
    
    input1 = torch.randn(1, 3, 5)  # 设定输入张量 x - 序列长 1,批次 3,维度 5
    # 参数1:输入序列长度 - sequence_length
    # 参数2:批次的样本 - batch_size
    # 参数3:输入张量 x 的维度 - input_size
    
    h0 = torch.randn(2, 3, 6)  # 设定初始化的 h0(隐藏层)
    c0 = torch.randn(2, 3, 6)  # 设定初始化的 c0(细胞状态)
    # 第一个参数:num_layers * num_directions(层数 * 网络方向数(1 或 2))
    # 第二个参数:batch_size(批次的样本数)
    # 第三个参数:hidden_size(隐藏层的维度)
    
    output, (hn, cn) = lstm(input1, (h0, c0))
    # 最后输出和最后一层的隐藏层输出
    
    print(output)
    print(output.shape)
    print(hn)
    print(hn.shape)
    print(cn)
    print(cn.shape)

    全文链接:https://tecdat.cn/?p=44893
    原文出处:拓端数据部落公众号
    关于分析师

    在此对Chang He对本文所作的贡献表示诚挚感谢,他在中国中医科学院完成了中医信息学专业的硕士学位,专注中医临床数据挖掘领域。擅长Python、深度学习、临床数据采集与挖掘。Chang He曾参与多项中医临床数据研究项目,聚焦慢性胃炎等常见消化类疾病的中药配伍规律挖掘,通过数据技术赋能传统中医用药研究,积累了丰富的临床数据处理与模型构建经验。

    专题名称:慢性胃炎中药用药规律数据挖掘与AI预测实践

    引言

    中医治疗慢性胃炎注重辨证施治与中药配伍,传统用药经验多依赖医师传承,难以快速提炼普适性规律并实现精准指导。随着大数据与人工智能技术的发展,通过数据挖掘解析病历中的中药配伍逻辑,结合神经网络构建用药预测模型,成为赋能中医临床诊疗的重要方向。本文围绕慢性胃炎住院病历数据,整合多种数据分析方法与AI模型,系统探索中药使用规律与用药预测路径,为临床合理用药提供数据支撑。
    本文内容改编自过往客户咨询项目的技术沉淀并且已通过实际业务校验,该项目完整代码与数据已分享至交流社群。阅读原文进群,可与800+行业人士交流成长;还提供人工答疑,拆解核心原理、代码逻辑与业务适配思路,帮大家既懂 怎么做,也懂 为什么这么做;遇代码运行问题,更能享24小时调试支持。
    本研究以两家医疗机构的慢性胃炎住院病历为核心数据,采用人工、VBA宏与大语言模型结合的方式提取并规范数据,通过SPSS系列工具与Python库实现频数分析、聚类分析、关联规则挖掘,同时构建含Resblock模块的神经网络模型,实现基于临床症状的中药预测。全文将先梳理数据处理与分析流程,再逐一呈现各环节结果,最后总结方法适用性与实际应用价值,同步配套核心代码供落地复用,兼顾理论性与实操性。

    项目文件目录

    研究方法与技术准备

    数据来源与处理

    本研究选取两家医疗机构的慢性胃炎住院病历作为研究对象,其中一家机构数据时间范围为2016年1月至2024年5月,聚焦中药配伍规律挖掘;另一家机构数据时间范围为2013年1月至2021年10月,用于神经网络模型构建,数据集含2214个样本、364种临床特征及469种中药。
    数据提取采用人工、VBA宏与大语言模型协同模式,既保障人工校验的准确性,又通过工具提升效率。数据规范化依据《中药学》新世纪版标准,统一中药名称、剂量等关键信息,为后续分析奠定基础。

    核心工具与方法说明

    1. 分析工具:SPSS Modeler 18.0、SPSS Statistic 26.0、Python 3.11.5(Sklearn、Scipy、Pytorch 2.0.1模块),上述工具国内均可正常访问使用,无替代需求,其中Python相关模块可通过镜像源快速安装。
    2. 分析方法:频数分布分析(提炼高频中药与临床特征)、聚类分析(K-means、AGNES,对比不同距离与连接法适用性)、关联规则挖掘(挖掘中药联用规律)、BP神经网络(含Resblock模块,优化症状到中药的预测精度)。

    核心代码适配与说明(数据提取环节)

    以下代码用于中药名称提取与数据清洗,优化变量名与语法结构,适配中文文本处理需求,省略部分重复数据校验代码:

    import pandas as pdimport re# 读取Excel格式的病历数据文件input_excel = '病历数据.xlsx' # 替换为实际数据文件路径data_df = pd.read_excel(input_excel)# 定义汉字提取函数,过滤非中文内容(保留中药名称)def get_chinese_content(text): # 正则表达式匹配中文汉字范围 chinese_characters = ''.join(re.findall(r'[\u4e00-\u9fff]+', str(text))) return chinese_characters# 对中药名称列应用提取函数,清洗数据data_df['中药名称'] = data_df['中药名称'].astype(str).apply(get_chinese_content)# 保存清洗后的数据至新文件output_excel = '清洗后病历数据.xlsx'data_df.to_excel(output_excel, index=False, engine='openpyxl')print(f"数据清洗完成,结果已保存至 {output_excel}")

    代码功能:针对病历数据中的中药名称列进行清洗,提取纯中文内容,剔除符号、数字等干扰项,保障后续分析数据的规范性。省略部分为数据去重、空值填充逻辑,可根据实际数据质量补充。

    研究结果与分析

    频数分析结果

    本次分析共涉及281种中药、7375个用药实例,平均每张处方开具15种中药。其中甘草使用频次最高,达341次,占比71.49%,平均剂量7.8g;黄精、升麻等51种中药仅使用1次,频次最低。
    频次排名前20的中药如下表所示,高频中药多集中在理气、健脾、清热类别,符合慢性胃炎脾胃失调、气滞热蕴的常见病机。
    表4 药物频次统计前20位

    中药频次占比(%)
    甘草34171.49%
    陈皮28058.70%
    半夏27257.02%
    白芍23749.69%
    柴胡23649.48%
    白术22246.54%
    黄连21645.28%
    茯苓19841.51%
    枳实18338.36%
    延胡索18338.36%
    砂仁17937.53%
    党参17336.27%
    香附15532.49%
    黄芩14229.77%
    厚朴13528.30%
    丹参12526.21%
    紫苏梗12125.37%
    当归12025.16%
    海螵蛸10722.43%
    干姜10221.38%

    中药频次分布如下图所示,呈现明显的长尾分布特征,少数中药在临床中广泛应用,多数中药针对性使用。


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    聚类分析结果

    聚类分析核心目标是挖掘中药联用的内在规律,对比K-means与AGNES两种聚类方法,结合不同距离计算方式与连接法,从轮廓系数、临床可解释性等维度评估适用性。

    K-means聚类

    簇数设置为1-20时,通过WSS图(组内平方和)观察簇数适配性,拐点虽不明显,但簇数为2、3、5、9时WSS下降趋势变缓,簇数适中。

    表5 不同簇数的K-means聚类平均轮廓系数

    簇数量簇样本量平均轮廓系数
    212,290.1490
    35,30,60.1252
    53,24,9,2,30.0914
    94,6,14,2,2,2,8,2,10.0581

    当簇数设为9时,各簇样本轮廓系数表现较好,通过PCA降维可视化聚类结果如下:

    K-means聚类结果临床可解释性较强,平均评分4.67分,仅簇2可解释性较低(2分)。各簇对应不同病机的用药方案,如簇0含延胡索、砂仁等,与香砂六君子汤核心组分契合,适配脾气虚兼气滞证;簇1含黄芩、干姜等,对应气血阳虚、湿热蕴结的复杂病机。
    表6 K-means聚类结果

    簇名中药可解释性评分
    0延胡索,砂仁,党参,木香5
    1黄芩,干姜,桂枝,黄芪,生姜,大枣5
    2黄连,枳实,厚朴,海螵蛸,六神曲,吴茱萸,佩兰,竹茹,苍术,浙贝母,瓜蒌,白及,鸡内金,麦芽(14味)2
    3香附,紫苏梗5
    4白芍,柴胡5
    5陈皮,半夏5
    6丹参、当归、川芎、枳壳、百合、乌药、豆蔻、酸枣仁(8味)5
    7白术、茯苓5
    8甘草5
    AGNES聚类(不同连接法对比)
    1. 欧氏距离+最长距离法:簇数设为9时,平均轮廓系数0.0803,临床可解释性评分4.11分,部分簇中药组合对应明确诊疗需求,如簇0含香附、紫苏梗等,侧重理气活血。
    2. 欧氏距离+最短距离法:簇数设为12时,平均轮廓系数0.0637,但临床可解释性仅1.33分,多数簇仅含单味药,难以提炼联用规律。
    3. 欧氏距离+组间平均连接法:簇数设为12时,平均轮廓系数0.0901,临床可解释性3分,兼顾聚类效果与规律提取,如簇1(枳实、厚朴)、簇2(白芍、柴胡)均为临床常用配伍。

    聚类分析核心代码(AGNES方法)

    以下代码优化变量名与注释,适配聚类分析需求,省略部分图表美化与结果导出代码,同时提供24小时应急修复服务,代码运行异常可快速响应,效率较自行调试提升40%:

    import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import AgglomerativeClusteringfrom scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkagefrom sklearn.metrics import silhouette_scoreimport pandas as pd# 读取预处理后的中药数据data_path = '中药数据.xlsx'df = pd.read_excel(data_path, usecols="A:RJ", nrows=41)labels = df.iloc[:, 0].values # 提取样本标签(中药名称)data = df.iloc[:, 1:].to_numpy() # 提取特征数据cluster_num = 12 # 设定簇数try: print(f"开始聚类分析,簇数设置为 {cluster_num}") # 初始化AGNES聚类器,欧氏距离+组间平均连接法 agnes_cluster = AgglomerativeClustering(n_clusters=cluster_num, affinity='euclidean', linkage='average') cluster_results = agnes_cluster.fit_predict(data)# 计算平均轮廓系数,评估聚类效果 avg_silhouette = silhouette_score(data, cluster_results, metric='euclidean') print(f"簇数{cluster_num}时,平均轮廓系数:{avg_silhouette}")# 绘制树状图 linked_matrix = linkage(data, method='average', metric='euclidean') plt.figure(figsize=(12, 6)) dendrogram(linked_matrix, orientation='top', labels=labels, show_leaf_counts=True) plt.title('层次聚类树状图') plt.xlabel('样本标签') plt.ylabel('距离阈值') plt.show() ... # 省略轮廓系数分布图绘制与结果保存代码except Exception as e: print(f"聚类分析过程中出现异常:{e}")

    关联规则挖掘结果

    设置最小前项支持度0.1、最小置信度0.8,共得到451条关联规则,最高项数6项,其中项数4的规则最多(210条),项数2的规则最少(10条)。规则支持度与置信度前10名的关联规则临床可解释性均为满分,契合中医用药理论。
    支持度前5的关联规则中,“党参→甘草”支持度最高(29.560%),二者为临床健脾益气常用配伍;“茯苓、陈皮→半夏”支持度25.367%,对应痰湿内阻型慢性胃炎的用药方案。
    置信度前5的关联规则中,“吴茱萸、陈皮→黄连”置信度达98.276%,吴茱萸温肝暖胃,黄连清热燥湿,二者配伍符合寒热错杂证的诊疗逻辑;“延胡索、茯苓、半夏→陈皮”置信度98.077%,体现理气止痛、健脾化痰的联用思路。

    神经网络构建与结果

    模型设计

    基于临床特征预测中药使用,构建含2个Resblock模块与1个全连接层的BP神经网络,Resblock模块通过跳跃连接缓解梯度消失问题,提升模型训练效果。模型输入为364种临床特征,输出为469种中药的预测概率,Resblock输出采用Leaky ReLU激活函数,最终输出采用Sigmoid激活函数,适配多标签分类需求。

    特征与标签选择

    临床特征频次前3位为烧心(63.69%)、口干(61.92%)、夜寐欠安(61.34%),均为慢性胃炎常见症状;中药标签选取覆盖高、中、低频药物,共12种,验证不同频次药物的预测效果。

    模型结果与评估

    采用二折交叉验证评估模型性能,F1值为43.54%,多数标签F1值波动幅度控制在0.017以内,模型稳定性较强。其中“黄芩”“陈皮、柴胡”等标签F1值超过50%,预测效果较好;“佩兰、黄芩”标签预测稳定性较差,可能与该组合临床应用场景差异较大有关。
    高频药物黄芩预测F1值最高(53.42%),特征明确易被模型捕捉;白芍虽为高频药物,但召回率仅0.0799,呈现“高精低召”特征,提示其应用场景多样性导致模型难以全面识别;低频药物(占比<1%)因样本量极少,模型多预测为阴性,F1值无法计算,需通过数据扩充优化。

    总结与应用建议

    本研究通过多种数据分析方法与AI模型,系统挖掘了慢性胃炎中药用药规律,构建了症状到中药的预测模型,核心结论与建议如下:

    1. 用药规律:甘草、陈皮、半夏等为慢性胃炎核心用药,多以理气、健脾、清热类中药联用为主,关联规则挖掘出的高频组合可作为临床用药参考。
    2. 方法适配:K-means聚类在临床可解释性上优于AGNES,欧氏距离+组间平均连接法可作为AGNES聚类的优选参数,为同类研究提供方法借鉴。
    3. 模型优化:Resblock优化的BP神经网络可实现中药预测,但需针对低频药物扩充样本,优化标签设计,提升模型泛化能力。
    4. 临床应用:研究结果可辅助医师快速制定用药方案,尤其为年轻医师提供配伍参考,同时模型可作为中医用药教学的辅助工具。
      本研究所有代码与数据已同步至交流社群,提供人工答疑与24小时代码调试服务,助力临床数据挖掘爱好者快速落地实践。后续可结合更多医疗机构数据,优化模型参数,进一步提升结果的临床适配性。