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Spring AI Graph：从0到Supervisor（二）并行执行+HITL实战

两个 Graph 进阶特性，一次跑通——含节点级耗时日志验证。上篇搭了 Supervisor + RAG 子图，CodeReview 子图是占位。这篇把它填满：并行执行让 codeCheck 和 s

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差异表达分析跑完了，拿到一列 DEG——然后呢？基因名本身没有意义，通路才有意义。富集分析就是把你的一列基因翻译成生物学家能理解的"故事"。 Python 生态里做富集分析最好用的工具是 gseap

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## 前言 Harness Engineering这个概念火了很久了，有一些广义的说法把Harness定义为```Harness = Agent - Model```...

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上篇我们搭了第一个 Agent，60 行跑通了「思考→调用工具→生成回答」的循环。但如果你真的拿去用几天，会发现一堆问题：搜到一半 API 超时，整个程序崩了模型连续调用工具 10 次不回答，T

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本章定位意图分类的结果不是 100% 可靠的。置信度决策路由就是根据"系统有多确定"来决定走哪条路——高置信直接处理、中置信先确认、低置信兜底转人工。一、三级路由策略 1.1 核心架构 1.2 阈

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CodeRabbit 的案例分析，解决使用 Coding Agent 时，“代码能跑，测试也能过，但最后做出来的东西，和你真正想要的结果有偏差”的问题。

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单测能告诉你一个函数算得对不对,却没法告诉你 splash 到底切没切到主页、消息发出去后回执有没有回来、某个按钮点下去界面有没有反应。这类问题只有把 app 真的跑在设备上、真的去点一下才知道。过去

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你天天用的 Python dict，90% 的人没搞懂这三个坑一、为什么 dict 查找这么快？ 1.1 不用 dict 的话，怎么查？假设要根据名字查成绩，最朴素的做法是用两个列表，靠下标一一对

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本文为真实服务器全流程部署、排错、优化、迭代实录，完整记录内网 Linux 服务器搭建 CI/CD AI 自动化代码审查平台的全过程。涵盖基础环境初始化、依赖安装、GitLab-Runner

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代码智能体正在改变我们编写和调试程序的方式。然而，理想很丰满，现实很骨感。在我大量使用各类代码智能体的实践中，踩过了无数“坑”。下面详细记录几个最典型的技术坑，以及完整的复现步骤和解决方案。

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Agent 演化路径：Chat Agent -> Tool Agent -> Runtime Agent -> Managed Agent

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AI 编程的落地，不是一个固定套路，而是要根据人群和场景选择打法，但所有 AI 编程的底层逻辑都一样：说清楚目标，拆小任务，控制边界，逐轮验证。

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