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把实践写成可复用的系统

这里记录 DevOps、Kubernetes、AI 原生工作流与内容工程中的真实问题、证据链和可执行方法。

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一次 Kubernetes 环境变量残留故障：为什么重启 Pod 也没有解决问题？

一次 Kubernetes 环境变量残留故障：为什么重启 Pod 也没有解决问题？

最近在 Kubernetes 集群中遇到了一次环境变量残留问题。我明明已经重新部署，旧环境变量为什么还在？本篇博客将总结复盘本次 troubleshooting 全过程包括思路和定位方法，希望可以帮助到其他遇到类似问题的人。 一、问题背景1. 现象描述构建服务完成重新部署后，新的 Pod 已经生成并正常运行，但容器内仍然存在一个旧的环境变量，导致构建任务持续使用旧的 Build Service K
技术
#Kubernetes #DevOps #troubleshooting
本周 AI 工程雷达：Agent 进入复杂迁移，RAG 回归朴素工程

本周 AI 工程雷达：Agent 进入复杂迁移，RAG 回归朴素工程

本周值得关注的不是“哪个模型又刷榜”，而是三个更稳定的工程信号： Agent 的价值正在从“多写代码”转向“迁移、验证与维护复杂工程”。 正确运行只是下限，性能、成本、安全和长期可维护性必须进入验收标准。 RAG 与 Agent 都开始回归朴素工程：可靠检索、可信来源、可观测轨迹、外部验证器。 如果把这些信号放进 EDA、HPC、Central Build 和企业知识平台，会发现它们指向同一件
技术
#Reports #TechRadar #AI
为什么我要接入 Google AdSense：AI 时代，从会做产品到会获得用户

为什么我要接入 Google AdSense：AI 时代，从会做产品到会获得用户

最近，我开始尝试为自己的博客接入 Google AdSense。 最直接的原因，是希望博客在持续积累内容的同时，也能带来一些被动收入。但这只是第一层目标。对我来说，更重要的是借这次实践，主动训练过去关注较少的一项能力：如何传播内容、触达用户，并长期运营一个属于自己的产品。 AI 让实现一个功能、开发一个应用变得越来越容易，但它并没有自动解决另外几个问题：谁会看到它？用户为什么愿意使用？如何建立信任
思考
#AI #Google AdSense #个人成长
他山之石（一）：从图计算平台到 AI Agent 平台，探索技术演进背后的统一抽象

他山之石（一）：从图计算平台到 AI Agent 平台，探索技术演进背后的统一抽象

Kimi K3 的发布让创始人杨植麟相关信息被重新组织和高度关注，我最近在微博也刷到了一个帖子，是杨植麟 2014 清华特奖答辩现场。答辩现场导师唐杰这样介绍他：“这是我多年来见过的最杰出、最有天赋的学生。” https://weibo.com/1662214194/5323469028069345 当时杨植麟履历：1、几乎所有课程成绩都在95分以上，编程类课程全满分，年级排名第一2、一年内以第一
技术
#AI #他山之石 #平台工程
从一次 K8s Toolchain 挂载故障，重新理解 Pod 从创建到 Ready 的全过程

从一次 K8s Toolchain 挂载故障，重新理解 Pod 从创建到 Ready 的全过程

最近在工作中遇到了一次 Kubernetes Toolchain 挂载问题，涉及 Linux 文件系统、Kubernetes 集群、Volume 挂载、Mount Options、节点环境差异等多个层面。 最开始，这只是一个具体的故障排查问题： 为什么同一套 Toolchain，在不同节点或不同 Pod 中表现不一致？为什么 Volume 已经声明成功，容器内仍然会出现权限、性能或挂载行为异常？
技术
#Kubernetes #Linux
Agentic DevOps 调研报告

Agentic DevOps 调研报告

摘要在“中型互联网公司、已有 Kubernetes 集群、使用 GitHub Actions 或 Jenkins、预算中等”的假设下，agentic DevOps 最值得落地的不是“全自动运维”，而是把智能体放进高价值、可回滚、可审计的闭环：变更评审与发布守门、Kubernetes 故障诊断与 ChatOps、自助测试编排与失败分析、GitOps 合规与漂移治理。 这类方案共同依赖四个基础： ❶
AI DevOps
#Agentic DevOps #AI Agent #Kubernetes #GitOps #DevOps
少招人，多买 Token？Claude Code 叙事背后的第一性原理

少招人，多买 Token？Claude Code 叙事背后的第一性原理

开头：这篇文章要冷静看今天读到机器之心整理的一篇访谈文章，标题很抓人：Claude Code 之父谈「品味」是不是人类护城河，以及工程师不再亲手写代码以后，公司应该看什么。 文章里最容易被转发的一句话，大概是「少招人，多给 token」。 这句话很有冲击力，也很适合传播。但越是这种话，越不能只按字面理解。 一方面，Claude Code 确实代表了一个真实趋势：AI 编程工具正在从补全、问答，走向
技术
#AI Agent #DevOps #Claude Code #Token 经济
使用 Go `runtime` 包监控和优化容器内存使用

使用 Go `runtime` 包监控和优化容器内存使用

Talk is cheap, show me the code. 本篇目标是通过 mini-task ，掌握如何使用 Go 语言的 runtime 包来监控和优化容器内存使用。Let’s go! 一、背景介绍runtime 包在 Go 语言中提供了与运行时系统交互的功能，允许开发者访问和控制 Go 程序的运行时环境。它主要的作用包括： 并发控制：管理和控制 goroutine 的并发执行，例如通
技术
#Go #Programming #Mini-task
Docker 学习 —— 常用 docker 镜像总结（优化）

Docker 学习 —— 常用 docker 镜像总结（优化）

在 DevOps 和软件开发领域，Docker 镜像是构建、测试、部署应用的基础。在日常开发中，掌握常用的 Docker 镜像以及相应的最佳实践能够显著提升工作效率。本文将简要介绍一些常用的 Docker 镜像，并提供相应的拉取命令及高级优化使用技巧。我们开始吧！ 常用镜像介绍1. 操作系统基础镜像 Ubuntu: 介绍: Ubuntu 是一个稳定且广泛使用的 Linux 发行版，适合大多数
技术
#Docker