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主席顾问团
「SaaS + 自建」混合架构实践，求大佬给点思路：
SaaS+自建混合架构中，双向同步有没有比消息队列+重试更干净的方案？
小程序端嵌入TFLite做本地推理，有人做过实际项目吗？精度和包大小的平衡点在哪？
如何让 chatgpt 的响应更加紧凑一下，不要太碎片化？
同样的问题，使用 claude web 和 chatgpt web ，输出质量 claude 会更高一些，排版会更加精美；chatgpt 则会更加松散，可能会更易读，但是严谨性上会差一些。是不是有一些提示词可以优化这一点。同样的，这些优化用在其他 chatbot 上，理论上也能提高回复质量。
ai 再牛，也需要跟现存的cicd 打通，跟团队更好的协作起来才行。
上期把 webapp-testing 跑通了——13 个 JUnit 全绿，16 个浏览器断言全过，7 张截图整整齐齐躺在 test-screenshots/ 目录里。他把这些推给团队时，心里已经很踏实。
但第二天早上，小张提了个 PR，修改了 SecurityConfig 里的一行放行规则，把 /index.html 的 permitAll 误删了。PR 上什么备注都没有，评审者看了眼 diff，没看出问题，点了 Approve。合并进去三分钟，测试环境炸了：浏览器打开首页，直接 401。
老李把 demo_browser_test.py 在本地跑了一遍，30 秒内就发现了问题。但问题不是"没有测试"——是"测试没有在 PR 合并前自动跑"。
这就是 ci-cd-pipeline 要解决的核心问题：把"需要手动触发"的测试，变成"代码 push 即自动触发"的质量门禁。 没跑完不能合并，跑失败自动打回，截图和日志直接贴进 PR 评论——评审者一眼就能看到。
最近在思考其实ai的项目只是一项给软件赋予思考的能力，现有的各自AI软件工程思路都有传统编程的影子，毫不夸张的说，像什么高并发、高负载等等能力还是要去跟进和融合到ai项目中，所以由此看来编程经验并没有被淘汰，反而架构能力在ai前期被急切需要。
webapp-testing 的价值。 它不是给你一个测试框架让你自己写脚本，而是让 AI 直接打开 Chromium 浏览器，模拟用户的点击、输入、跳转、等待，每一步自动截图留证，跑完整个用户旅程。它让你能说："我刚才改的那行代码，确实没有破坏任何一条用户路径。
共 1 张
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有没有Ai修的bug，修不了，最后还要亲自上的实践例子。有没有ai写的代码，把自己也绕进去的实践分享。抛个砖。昨天调试汇付支付，老是状态没对，所有信息给ai，日志给ai，相关类给ai，没查出来。结果发现现是收到了两次支付回调，间隔只有几十ms，加个锁就对了，微信和支付宝没这问题，感觉这也能说是代码没做并发的问题，也能说是外部问题。大家都分享分享。
最近发现代码库多了很多魔法代码都是ai写的，根本审不过来。我们还要审查ai写的代码吗？
你是 Java 缓存架构顾问。
请基于以下 Service 和 Repository 代码设计 Java 17 + Redis 二级缓存方案。
要求：
1. 判断是否适合 L1 Caffeine + L2 Redis。
2. 给出 cache name、key、L1 TTL、L2 TTL。
3. 写出 JetCache 方案和轻量 starter 方案各一份。
4. 说明写后删除、写后更新、自动刷新三种策略取舍。
5. 给出 docker compose、mvn test、curl 验收命令。
6. 输出 Mermaid 图说明读路径、写路径和故障排查。
技术同盟成员
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