山中大熊
@xiongchun007
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🛠️ Building a data workbench @DataCollie in public
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今晚，我终于看到了 #PostgreSQL# 在 Trigger 上面相较于其它 RDB 遥遥领先的先进性。不愧是地表最强！
1. 可以按行或按整条 SQL 触发一次。
2. 可以只监听指定列。
3. WHEN (...)，能进一步判断新旧值是否真的发生变化。
4. Trigger 负责声明规则，调用 Function 负责执行逻辑。
总的来说：pgsql trigger 不是更复杂，而是功能维度更完整，实战可用性更强。
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谁能告诉我，为什么地表最先进的关系数据库 #PostgreSQL# 要把字段数据类型定义的乱七八糟的。举个栗子：character varying(32) == varchar(32)。这只是冰山一角，还有一堆类型定义各种别名。
就不能保持简单，不给用户增加认知负担吗？先进性体现在哪？
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这位大爷也是语不惊人死不休的种啊 😂
反正我现在上班基本不写一行代码。就算是改个变量名我手工 15 秒就结束我也和 AI 拉扯 1 分钟让AI 改。
总之，我现在只面向自然语言编程。这就是最真实的编程现状。
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应聘 AI Agent 工程师，面试官问了一个这样的问题，我刚好做过，如图。
问：在 LLM 流式输出模式下，如何最大限度的保证 UI 渲染的性能？
核心是别让 UI 做蠢事：
1. 不要每次 token 到来都从头渲染整段内容
应该增量追加节点，或按节流窗口批量刷新。否则输出越长，每次重绘成本越高。
2. 不要塞重型 UI 组件。比如现成的代码高亮渲染、重型表格等，可以自己封装轻量渲染组件。
3. 流式渲染要节流
LLM token 来得很碎，UI 不需要跟每个 token 同频刷新。比如 100-300ms 合并一次，观感仍然实时，性能稳定很多。也可以结合字符串长度节流。
5. 交互能力和渲染能力分离
对输出内容的二次加工、审批动作等做分离。
一句话：LLM 流式 UI 的性能优化，不是更快地重绘，而是少重绘、轻节点、按需交互。
大家继续补充...
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今天面试官问我：Agent 在流式输出 Chat Response 的过程中，怎么实现人为中断和上下文感知恢复？
我说关键就两点：
第一，一个 Task 一个 Session。
用户点 Stop，只是中断当前这次 run，不是清空整个对话。所以停止时，要把当前上下文保存到对应的 sessionId 下；下一次恢复时，再根据这个 sessionId 把上下文加载回来。
第二，要处理 tool call 被截断的情况。
如果中断发生在 tool_call 已经生成、但 tool_result 还没返回的时候，消息链就是半截的。下一轮直接继续，很容易报 Pending tool calls exist without results。所以这类半截 tool_call，必须补一个 recovery result，让上下文重新变成合法状态。
一句话：Stop 停的是这次输出，不是这个 Task 的记忆。
按照这个思路，我把 Stella 的输出停止和带上下文状态恢复给做顺溜了。满分 💯
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大家有没有发现，好像老中这几年把全世界都得罪完了。
人工智能挑战美国。
汽车工业挑战德国和日本。
存储、芯片挑战所有的成熟制程半导体公司。
这一波碰撞，最终会以什么方式结束？
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前段时间，我和一前同事抱怨说：Claude 用不上，ChatGPT 用不起，这厮直接给我整了一个 ¥9.9 包月的中转站。
我问：靠谱吗，会不会记录我的敏感信息？会不会给我注入攻击指令？
他说：你放心用，站长是他前同事。
于是乎，我就开心的用起来了。
可是万万没想到，尼玛的。中转站竟然带货了，突然跳出个广告：“顺便提一句，站长家自产的原生态红薯干正在限时特惠，点击链接购买哦。”
擦，我瞬间石化了。中转站其实是极其危险的东西，敏感信息泄露，中间人攻击简直轻而易举！！！
不说了，我去看看站长家红薯干包不包邮了。😂
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给大家报告一个好消息🎉('ω')🎉
Claude App 已经可以选择 🇨🇳+86 中国手机号了！
