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学习路线

  1. 一个开源维护者视角:为什么我建议大家关注 OpenAI Codex for OSSAI、Agent 与本地模型
  2. Odysseus 本地 AI 工作台体验AI、Agent 与本地模型
  3. LocalDateTime操作Java 与 JVM
  4. MySQL RR 隔离级别锁测试MySQL 与数据架构
  5. Spring Boot 启动扩展点Spring Boot 与后端框架

最近更新

把一本小说做成短视频:拆开 ArcReel 这个 AGPL 开源 AI 视频工作台

ArcReel 是一个 AGPL-3.0 的开源项目,把「小说 → 短视频」做成了一条 AI Agent 编排的全流水线:Claude Agent SDK 做智能体,接入 Gemini / 火山方舟 / Grok / OpenAI / Vidu / 阿里百炼 / MiniMax / 可灵 八家供应商,Docker 一条命令跑起来。这一篇拆到源码级:三层架构、异步任务队列、编排 Skill + 聚焦 Subagent、多供应商抽象层,以及一条最短跑通路径。

十年之后再看 async-profiler:一个不用改 JVM 就能看清 CPU / 分配 / 锁的采样式性能剖析器

async-profiler 是 Java 生态里被引用最多、最保命的一个采样式性能剖析器。它不用 -XX:+PreserveFramePointer、不吃 safepoint bias、能同时把 Java 方法、JVM 内部、内核栈画进同一张火焰图。这一篇从 4.4 版本源码/文档级拆解:三种 CPU 采样引擎、三种栈行走模式、Wall / Alloc / Lock / Nativemem / 多事件、Differential Flame Graph、Heatmap、JFR 输出、asprof + jfrconv 完整跑通路径,以及和 JFR / Perf / VisualVM 的真实边界。

聊两句就画一张架构图:拆开 tt-a1i/archify 这个 agent skill

Archify 是给 Claude / Codex CLI / opencode 用的一个 agent skill:用自然语言描述系统,生成单文件 HTML 里的一张 SVG 图,支持深浅色切换、4× 原生光栅化和双主题 SVG 导出。这篇拆到源码级:JSON IR、五种渲染器、生成后 checker,以及它和 Mermaid / draw.io / Excalidraw 的边界。