How We Cut a GitHub Actions pytest Job from a 10-Minute Timeout to 27 Seconds
A Python CI performance debugging postmortem involving repeated YAML parsing, PyYAML’s CSafeLoader, coverage overhead, and content-aware caching.
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Yuxin(Taylor) Zhang 张育鑫 Senior Software Engineer, Certified Professional Architect, Experienced in GenAI, Agentic App, ML Platform, Big Data, Cloud Native
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【Hello Agent 学习笔记】第七章从0 构建智能体框架
我的学习笔记，所有思考基于 Hello Agent Tutorial 本章讲了什么 文章从零构建了一个基础的智能体框架。这框架支持多种基础功能，比如对多种模型供应商的支持，对于配置的统一管理，以及对于工具的结构化管理和引入。 基于框架实现前面章节所涉及到的几种 agent，包括 ReAct，Plan&Solve，Reflection 对工具类进行封装，通过标准化的工具注册机制来管理新工具的注
我没有项目成果往简历上写怎么办
不一定上线并且成功的项目才是有成果的 项目过程中的各种事情都是成果 比如说各个项目模块之间配合的流程，从一开始的散乱到后面越来越有条理，从之前一个小时了不清楚一件事到后面十分钟就可以对齐意见，流程效率大大提高 比如说项目里需要一个cache，从cache的选型到设计到最终通过implementation实现的缓存命中率，io吞吐的提高，latency的减少都是多少 比如你通过研究发现一个开源的模块，可以提高开发的耗时和产品效果，最后实现下来比普通的实现方式效率提高了，比同班同学的实现质量要好 比...
成长加速器：个人回顾与定期复盘
每到7、8月份，HR就会拉着各大管理者开一连串大大小小的会议，不仅是为了回顾当年H1的各种OKR抑或是KPI是否有没有完成，也是为了一轮新的年中盘点，看如何分配那少得可怜的调薪。 虽然这是一年中仅有的一两次调薪机会，每个打工仔都在期待甚至恳求着管理者能否多给自己分点肉吃。但归根结底，从企业经营者和团队管理者的角度来看，这些无非都是管理手段。通过将资源倾斜给那些符合预期，能够给团队和企业带来效益的人，让企业保持持续的盈利能力，并在后续面对挑战的时候能有信得过的人来面对和解决。 而对于个人，薪资毫无...
Hidden trap in GO for-loop
今天开发过程中发现了 go 的一个小 trick，在 for-loop 的执行过程中，根据 slice 的数据类型，有不同的表现。 先看出问题的代码： func LoopWithBug(list []Obj) ObjList { newList := make([]*Obj, 0, len(list)) for _, o := range list { newList = append(newList, &o) } return ObjList{ ...
Auto Documentation Generation And Code-gen with Golang Gin Based on OpenAPI
Greetings everyone, this is Taylor. Lately, I have been conducting research on API design standards and tools in my professional endeavors, achieving modest success. I would like to share my findings with you all. Author Yuxin(Taylor) Zhang Senior S...
基于 OpenAPI 自动生成接口文档和 API 逻辑代码
大家好，我是 靠谱的 Taylor。最近工作上在研究接口设计相关的规范和工具，小有所成，跟大家分享一下。 关于作者 张育鑫（Taylor Zhang） 腾讯高级工程师，认证高级云架构工程师，认证高级云开发工程师机器学习平台，MLOps，大数据，云原生，数据密集型分布式系统 Find Me: taylorzyx@hotmail.com LinkedIn | Blog | Github TAKEAWAY 条目内容 场景痛点服务 API 的变更需要维护服务端代码，客户端代码和接口文档...
【MLOps 系列 2】ML 流程的挑战和MLOps的解决方案
大家好，我是 Taylor，MLOps 系列文章围绕着机器学习中 MLOps 详细介绍了其概念，源头，解决的问题以及目前业界的发展情况。本篇文章是系列文章里面的第二篇，从机器学习建模流程的痛点出发，介绍了机器学习全流程中具体的问题以及 MLOps 提供的解决方案和案例。 本文包含如下几个部分： 机器学习工程全生命周期剖析 MLOps 系统工程 MLOps 的价值和应用 张育鑫（Taylor Zhang） 腾讯高级工程师，认证高级云架构工程师，认证高级云开发工程师 机器学习平台，MLO...
【MLOps 系列 1】MLOps 起源 - When, What, and Why
大家好，我是 Taylor，MLOps 系列文章围绕着机器学习中 MLOps 详细介绍了其概念，源头，解决的问题以及目前业界的发展情况。 本篇文章是系列文章里面的第一篇，对 MLOps 的概念，出现的背景进行了详细的介绍。 本文包含如下几个部分： MLOps 的定义 - MLOps是什么？ 机器学习建模全生命周期介绍 - Machine Learning 流程是什么样的？ MLOps 的价值 - MLOps 解决了什么问题？ MLOps 的定义 - MLOps是什么？ MLOps 还是...
