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本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 前言 本教程的环境基于 jdk8 + langchain4j 0.35 教程源码放在这里了： github.com GitHub - worenbudaoni/rag-study-helper: 一个学习检索增强生成的全流程助手 一个学习检索增强生成的全流程助手 文章内容 因为内容比较多，我会从下面三个文章进行讲解，后续发布后会贴出来，这节讲： 接入飞书WIKI文档 RAG实现全流程 ： 【开源、教程】RAG全流程实现（java+完整代码）：第一弹 接入飞书WIKI文档 接口限流：令牌桶 + AOP 强烈建议先看完第一弹，不然后面代码有可能看不懂 实现逻辑 后面会有图文讲解的，这里就相当于大概介绍一下，看个大概就好，有不了解的不要先去搜，我后文都会讲，如果讲漏了麻烦评论一下，我改正 飞书开发者平台 ： 1、去飞书开发者平台创建一个应用 2、给应用赋予权限（权限管理 菜单） 3、给应用赋予机器人能力（添加应用能力 菜单） 4、发布（版本管理与发布 菜单） 5、获取应用的app-id、app-secret（凭证和基础信息 菜单） 飞书app ： 1、创建一个群聊 2、把机器人给拉进去 3、点击左边菜单的更多找到知识库，新建知识库（下面统一称为 WIKI） 4、添加群聊（机器人）为管理员：点 WIKI 进去会打开一个网站，左下角有个设置点进去，在成员设置->角色与权限->管理员，添加管理员，搜索我们刚才创建的有机器人的群聊并添加 5、在页面的连接处找到space-id，如： https://kcnvw23rzo5r.feishu.cn/wiki/settings/666666（666666就是我们要的space-id） 项目 ： 1、创建一个job，用来定时获取文档（下面为job启动后的流程） 2、通过app-id、app-secret获取tenant_access_token和expire 3、通过tenant_access_token和space-id获取文档信息（名字、更新时间、documentToken 等等） 4、通过documentToken去获取文档的内容（字符串） 5、走 【开源、教程】RAG全流程实现（java+完整代码）：第一弹 的入库流程 一、飞书开发者平台 app-id、app-secret 是啥 app-id ：应用的唯一标识 app-secret ：应用的密钥，在创建应用时由平台生成，可用于获取app_access_token 1、飞书开放平台创建企业应用 开发者后台 - 飞书开放平台 这里注意的是创建好应用后需要审核、启用，所以企业级的应用权限在领导手上，我们可以创建一个个人版的飞书账号来做实验 2、给应用赋予权限 (权限管理菜单) 直接复制我的也行 { "scopes": { "tenant": [ "bitable:app:readonly", "docx:document:readonly", "drive:drive:readonly", "drive:file:readonly", "wiki:wiki:readonly" ], "user": [] } } 3、给应用赋予机器人能力 (添加应用能力菜单) 4、发布 (版本管理与发布菜单) 创建好后发布就行 5、获取应用的app-id、app-secret(凭证和基础信息菜单) 二、飞书app space-id是啥 就是飞书知识库（WIKI）所对应的空间ID，我们找到这个空间就可以找到下面的文档 打个比方就是图书馆的书架，书架有个唯一标识（小说），我们根据这个书架ID（小说）去找下面所有的书 1、创建一个群聊 2、把机器人给拉进去 3、点击左边菜单的更多找到知识库，新建知识库（下面统一称为 WIKI) 4、添加群聊（机器人）为管理员 点 WIKI 进去会打开一个网站，左下角有个设置点进去，在成员设置->角色与权限->管理员，添加管理员，搜索我们刚才创建的有机器人的群聊并添加 5、在页面的连接处找到space-id 如： https://kcnvw23rzo5r.feishu.cn/wiki/settings/666666（666666就是我们要的space-id） 三、项目 这里就不按照上面实现逻辑写的走了，我就按照代码里的讲解 1、job总览（步骤拆解在后面） FeishuSyncService.java // 没想加重框架，如果用xxl-job什么的，自己搬一下就行了 @Scheduled(cron = "${app.feishu.cron}") public void syncWiki() { log.info("Starting Feishu wiki sync for space: {}", spaceId); try { // 获取全部文档信息（通过app-id、app-secret、space-id） // 这里逻辑后面会讲 List<WikiNode> nodes = feishuClient.getWikiNodeTree(spaceId); log.info("Found {} nodes in wiki", nodes.size()); // 成功数量，跳过数量（如果数据存在了关系型数据库且没有更新就跳过），失败数量 int synced = 0, skipped = 0, failed = 0; for (WikiNode node : nodes) { // 后缀 String objType = node.getObjType(); // 文档令牌 用来获取 文档内容 String nodeToken = node.getNodeToken(); // 更新时间判断是否需要跳过 long updateTime = node.getUpdateTime(); // 是否入库 Documents doc = documentsMapper.selectOne( Wrappers.<Documents>lambdaQuery() .eq(Documents::getFeishuNodeToken, nodeToken) ); // 文档是否更新是否需要跳过，这个更新时间不在where条件里面是因为后续要继续用到这个数据 if (doc != null && doc.getFeishuUpdateTime() != null && doc.getFeishuUpdateTime() == updateTime) { skipped++; continue; } try { // 文档内容 String content; // 获取文件名 String fileName; switch (objType) { case "doc": case "docx": // 获取文档内容 // 这里逻辑就不讲了，我后面扔给飞书的文档，照着对接或者看我源码就好 content = feishuClient.getDocumentContent(node.getObjToken()); fileName = node.getNodeTitle() + "_文档"; break; case "sheet": content = feishuClient.getSheetContent(node.getObjToken()); fileName = node.getNodeTitle() + "_表格"; break; case "bitable": content = feishuClient.getBitableContent(node.getObjToken()); fileName = node.getNodeTitle() + "_多维表格"; break; default: skipped++; continue; } // 如果是更新，先删旧向量和映射记录 if (doc != null) { // 查询旧文档相关的向量映射 List<DocumentChunks> oldChunks = documentChunksMapper.selectList( Wrappers.<DocumentChunks>lambdaQuery() .eq(DocumentChunks::getDocumentId, doc.getId()) ); // 有两张表 // 第一张为文档库：记录文档标题、更新时间、创建人等信息 // 第二张为分片库：记录向量数据库插入后的向量ID // 向量ID List<String> vectorIds = oldChunks.stream() .map(DocumentChunks::getVectorId) .collect(Collectors.toList()); // 删除向量 embeddingStore.removeAll(vectorIds); // 删除映射记录 documentChunksMapper.delete( Wrappers.<DocumentChunks>lambdaQuery() .eq(DocumentChunks::getDocumentId, doc.getId()) ); // 删除文档 documentsMapper.deleteById(doc.getId()); } // RAG 入库流程 （第一篇文章中亦有记载（跟第一章代码有些许出入，看完第一章后，直接看源码更佳）） ingestionService.ingestFeishuDocument(fileName, content, nodeToken, updateTime, objType); synced++; log.info(" Synced: {} ({})", node.getNodeTitle(), nodeToken); } catch (Exception e) { log.error(" Failed to sync node: {} ({})", node.getNodeTitle(), nodeToken, e); failed++; } } // 清理远程已删除的文档 // 这里的逻辑是 // 第一次job执行：查询飞书wiki给了 A、B、C 三个文档入库 // 后面有人在wiki中删了 C 文档 // 第二次job执行：只有查询出 A、B 两个文档 // 这时就要去数据库中和向量库中删除多余的 C 文档 List<String> remoteTokens = nodes.stream() .map(WikiNode::getNodeToken) .collect(Collectors.toList()); if (!remoteTokens.isEmpty()) { // MySQL 查出本地多出的记录，只遍历需要删除的 List<Documents> toRemove = documentsMapper.selectList( Wrappers.<Documents>lambdaQuery() .isNotNull(Documents::getFeishuNodeToken) .notIn(Documents::getFeishuNodeToken, remoteTokens) ); for (Documents removed : toRemove) { log.info("Document removed remotely, cleaning up: {} ({})", removed.getDocumentName(), removed.getFeishuNodeToken()); List<DocumentChunks> chunks = documentChunksMapper.selectList( Wrappers.<DocumentChunks>lambdaQuery() .eq(DocumentChunks::getDocumentId, removed.getId()) ); List<String> vectorIds = chunks.stream() .map(DocumentChunks::getVectorId) .collect(Collectors.toList()); // 向量数据库 删 embeddingStore.removeAll(vectorIds); // 关系型数据库 分片库 删 documentChunksMapper.delete( Wrappers.<DocumentChunks>lambdaQuery() .eq(DocumentChunks::getDocumentId, removed.getId()) ); // 关系型数据库 文档库 删 documentsMapper.deleteById(removed.getId()); } } log.info("Feishu wiki sync complete: synced={}, skipped={}, failed={}", synced, skipped, failed); } catch (Exception e) { log.error("Feishu wiki sync failed", e); } } 2、递归获取知识库所有文档节点 FeishuClient.java 这里其实没什么特别好讲的点，就是参考飞书文档，然后请求并解析 我在源码里也标记了文档的地址，所以这里放一个总体的查询地址 开发文档 - 飞书开放平台 /** * 获取 tenant_access_token（内部自动缓存和刷新） */ public synchronized String getAccessToken() throws IOException { if (cachedToken != null && System.currentTimeMillis() < tokenExpireAt) { return cachedToken; } String json = "{\"app_id\":\"" + appId + "\",\"app_secret\":\"" + appSecret + "\"}"; // https://open.feishu.cn/document/server-docs/authentication-management/access-token/tenant_access_token_internal Request request = new Request.Builder() .url(baseUrl + "/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal") .post(RequestBody.create(JSON, json)) .build(); try (Response resp = httpClient.newCall(request).execute()) { JsonNode body = objectMapper.readTree(resp.body().string()); if (body.get("code").asInt() != 0) { throw new IOException("Failed to get access token: " + body); } cachedToken = body.get("tenant_access_token").asText(); // tenant_access_token 的最大有效期是 2 小时 // 7200 是秒 int expire = body.get("expire").asInt(7200); // 防御性编程 免得刚好过期 由于网络延时 造成接口调用失败 tokenExpireAt = System.currentTimeMillis() + (expire - 60) * 1000L; return cachedToken; } } /** * 递归获取知识库所有文档节点。 */ public List<WikiNode> getWikiNodeTree(String spaceId) throws IOException { List<WikiNode> allNodes = new ArrayList<>(); collectNodes(spaceId, null, allNodes); return allNodes; } private void collectNodes(String spaceId, String parentNodeToken, List<WikiNode> result) throws IOException { List<WikiNode> currentLevelNodes = new ArrayList<>(); String pageToken = null; do { // https://open.feishu.cn/document/server-docs/docs/wiki-v2/space-node/create StringBuilder url = new StringBuilder(baseUrl + "/open-apis/wiki/v2/spaces/" + spaceId + "/nodes"); if (parentNodeToken != null) { url.append("/").append(parentNodeToken).append("/children"); } url.append("?page_size=50"); if (pageToken != null) { url.append("&page_token=").append(pageToken); } Request request = new Request.Builder() .url(url.toString()) .header("Authorization", "Bearer " + getAccessToken()) .get() .build(); try (Response resp = httpClient.newCall(request).execute()) { JsonNode body = objectMapper.readTree(resp.body().string()); if (body.get("code").asInt() != 0) { log.error("Wiki API error for URL [{}]: {}", url, body); break; } JsonNode items = body.path("data").path("items"); for (JsonNode item : items) { WikiNode node = new WikiNode(); // 节点token node.setNodeToken(item.path("node_token").asText()); // 对应文档类型的token，可根据 obj_type 判断属于哪种文档类型。 node.setObjToken(item.path("obj_token").asText()); // 文档类型，对于快捷方式，该字段是对应的实体的obj_type。 // 可选值有： // doc：旧版文档 sheet：表格 mindnote：思维导图 bitable：多维表格 file：文件 docx：新版文档 slides：幻灯片 node.setObjType(item.path("obj_type").asText()); // 文档标题 node.setNodeTitle(item.path("title").asText()); node.setParentNodeToken(parentNodeToken); // 是否有子节点 node.setHasChild(item.path("has_child").asBoolean(false)); // 文档最近编辑时间 String editTime = item.path("obj_edit_time").asText(); node.setUpdateTime(Long.parseLong(editTime.isEmpty() ? "0" : editTime)); currentLevelNodes.add(node); } pageToken = body.path("data").path("page_token").asText(null); } } while (pageToken != null && !pageToken.isEmpty()); // Add all nodes from this level, then recurse into children result.addAll(currentLevelNodes); for (WikiNode node : currentLevelNodes) { if (node.isHasChild()) { collectNodes(spaceId, node.getNodeToken(), result); } } } 四、测试 1、导入文档 还是拿这个 补鸡稻 作为测试案例 2、配置 app-id、app-secret、space-id和sync-enable 我这里通过 jvm 运行参数注入，免得又把 apikey 给上传到 github 了 sync-enable 记得为 true，不然不注册 spring bean 3、运行时发现文档可以查询到，并且入库了 4、提问 5、测试结束，完结撒花 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

最近刚薅到了一些羊毛，也是体验了一下opus4.8,但是感觉余额框框的掉啊，不知道代码质量啥的有什么区别 6 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题

我让它分析一些跨国和（毛子）商业博弈问题，直接告诉我危险行为，降级到opus4.8。 难道是因为中国和俄罗斯敏感肌了？ 我都没问法律被告辩护相关问题，比如减罪这种岂不是一句话都说不了？ 我猜测涉及服务器的也不行？（哪怕是自己的服务器），昨天进行市场分析没有降级，但市场分析其实其他模型一样能做好，这样Table5实用性就大大下降了。 在CC里面似乎看不到记录，附new api证据，来回切的我都烦了， 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

如果都用现成代码训练大语言模型的话，那是不是以后各种语言、框架和库的模式和规约就只能定死不能改变了，比如我熟悉的前端 React 本来 hook 不是主流的，但是后面都用 hook 了，但是如果大语言模型在 hook 之前推出的话，那么生成的代码大概率是按照之前的规范来写的。 我现在写 python 也会发现这样的问题，很多时候大语言生成的是能运行但是并非当前最佳实践的写法，有时候甚至会混着用不同的模式，如果以后都是 vibe coding 那么代码质量是会越来越好还是越来越拉似乎值得深思，即使训练时候严格控制训练集代码也无法解决这样的问题… 4 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题

自从有了AI，开始vibe coding，感觉越来越懒了，一些简单的代码都懒得写，能用AI就不动手。都快感觉之前的编程能力有退化迹象 各位佬，现在还回得去没有AI的编程日子吗 22 个帖子 - 18 位参与者 阅读完整话题

爱你们哟，祝你们代码永无bug，调试永远顺利！ 23 个帖子 - 23 位参与者 阅读完整话题

之前用claude+手工来修改代码跑实验，现在有了codex就懒得自己弄了 连idea都是让他找，但是目前跑了上百次试验，没有什么提升，人已经麻了。 有没有佬懂这方向的 或者会用ai调优的。哪怕是告诉我几个我不知道的skills也可以啊。 救救孩子！ 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题

Claude Fable 5 发布前后，感觉使用codex写代码更舒畅了，一些问题思考的也有深度，不知道是新模型还是提高参数了 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

用了一下codex、claude,开发了几个自己用的apk，全程都没有写一行代码，就是不停的优化比较费时间，感觉AI太强大的，以后技术路线的门槛越来越低了。 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题

每次改完都要恢复一遍中文注释，很烦。有佬有办法吗 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题

问一下佬友们 那些很牛的vibecoding是怎么配置出来的 有没有什么skill 或者github开源的这个写代码很厉害 有体系的 项目 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

现在我用AI的时候有一个问题就是AI生成的代码数量太大了，没有看到内部的细节，也没办法审查（效率太低），听说解决方案是维持一套与代码同步的文档，那么怎么能够在开发项目的过程中一直保持文档与项目代码同步呢，有什么skill或者方案吗，尝试过openspec，感觉流程太繁琐，有没有更简单自动的 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题

前言 前面我们实现了一个 配合xray内核 reality协议 的 极简翻墙客户端(壳) MDPC-my-dream-proxy-client 如果我们想 配合 Hysteria 内核呢? (只为了简单演示, 所以只处理自签证书的情况) 分析 根据my-dream-proxy-client项目(下称MDPC)的设计, MDPC的配置文件参数为: listen: port: files-dir: core-start: core-test: log: 我们可以填上 hy2 对应的信息, 如: listen: "127.0.0.1" port: "18180" files-dir: "./bin/hy2/" core-start: "bin/hy2/hysteria client -c bin/hy2/config.yaml" core-test: "" log: "" 这样后端就好了. 是不是很简单! 接下来就是创造前端的HTML, 用来生成hy2客户端配置文件的yaml文本 可以先从简单的YAML文本编辑框作为基础功能. 然后再加表单. 开发过程 hermes 对接 mimo-v2.5-pro 基于 极简翻墙客户端(壳) 开发 配合 Hysteria 内核 支持Hysteria2协议 自签证书指定证书指纹pinSHA256 Github G站/crazypeace/my-dream-proxy-client 使用方法 见项目 README.md G站/crazypeace/my-dream-proxy-client/blob/main/README.md#my-dream-proxy-client-使用手册-配合hysteria内核 ======== 后记 本次开发由 hermes 对接 mimo-v2.5-pro 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

如题，虽然可以用claudecode直接写完项目。但是在idea里review代码想微调的时候有没有好的工具推荐。现在有用copilot，有没有能接中转站或者统一管理api的插件推荐呢？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

最近对 AI 辅助编程挺感兴趣的，想看看在几乎全靠 Codex 辅助的情况下，能以多快的速度跑通一个完整的 Web 项目。为了找个现成的逻辑来练手，我就复刻了一个经典的测试小工具：8values 。 🔗 练手项目地址： https://8value.online/ 🛠️ 开发体验 & 感受： 整个项目基本是抱着 Codex 的大腿写出来的。体验下来感觉非常有意思： 逻辑生成： 像这种“几十道题、计算分值、映射到 4 个不同维度（经济、外交、公民、社会）并匹配最终结果”的逻辑，用自然语言描述给 Codex 后，它给出的代码骨架非常完整，省去了很多敲 boilerplate 代码的时间。 样式微调： 前端 UI 主要也是让 AI 帮忙生成的，然后我自己微调了进度条的动效和移动端的适配。有时候 AI 会在 CSS 上犯点小迷糊，但通过多轮 Prompt 纠正，基本都能搞定。 整体感受： 作为练手项目，AI 确实极大降低了“造轮子”的摩擦力，感觉以后验证一些小想法会越来越快。 📌 关于 8values 测试本身： 如果不了解 8values 的 V 友，简单科普一下：这是一个通过回答几十道情境题，来测算你个人在“经济、外交、公民、社会”四个维度的倾向，并最终给你打上一个“意识形态标签”（比如古典自由主义、社会民主主义等）的测试。 大家平时可能觉得自己是“中立”的，用这个数据化的小工具照照镜子还挺好玩。 ⚠️ 叠个甲（防杠补丁）： 这就是个拿来练手编程的项目，测试题目和模型本身也是网上开源的经典版本。大家点进去测着图一乐就好，看看结果准不准。千万别在评论区过度键政哈，保护账号，Peace & Love 🐶 欢迎大家来测测看，也欢迎从技术或前端体验的角度提提建议（比如哪里有 Bug 、移动端排版等），我再去让 Codex 帮忙修一下，哈哈。

fast-context mcp 慎用吧，直接给我注入攻击脚本执行，也是666了。代码本身正常没有外部调用，但是只要调用fast-context，ai就会读取到里面有攻击脚本 卸载了就正常了 claude mcp remove fast-context -s user 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题

在 Claude Code 中可以直接调用 Codex 来做 review 。 如果在 Codex 中实现代码，那么可以调用 Claude Code 来做 review 吗？

1.用管理员身份打开 Windows PowerShell 输入代码，等待加载完成 Invoke-WebRequest "http://tlu.dl.delivery.mp.microsoft.com/filestreamingservice/files/f90c8266-7651-4aa0-a508-79555e3b74e5?P1=1781155129&P2=404&P3=2&P4=aEC7AAs4D%2bUWbPfXGqCJuUcFfbK3QWpC3qi3qpL25FQXKiqNEm061AkeQGjnTv5Wshfp1JZLnKsaJ1Y%2bFT55zA%3d%3d" -OutFile codex.msix 2.加载完成后回车再输入 Add-AppxPackage codex.msix 加载完成 就安装成功codex，直接本地搜 codex 就能出现 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

昨天拿 Claude Fable5 重构我的开源项目，项目是全栈项目很复杂，百万级工程量，仅一句提示词，全程无人工干预，一天干完我一个月的事情，在原来我都不敢想的事情. 怪不得 anthropic 这么傲慢，憋了个大的，你不用有的是人用，国产模型被拉得差距有点大了，只能说任重道远。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

最近对 AI 辅助编程挺感兴趣的，想看看在几乎全靠 Codex 辅助的情况下，能以多快的速度跑通一个完整的 Web 项目。为了找个现成的逻辑来练手，我就复刻了一个经典的测试小工具：8values 。 🔗 练手项目地址： https://8value.online/ 🛠️ 开发体验 & 感受： 整个项目基本是抱着 Codex 的大腿写出来的。体验下来感觉非常有意思： 逻辑生成： 像这种“几十道题、计算分值、映射到 4 个不同维度（经济、外交、公民、社会）并匹配最终结果”的逻辑，用自然语言描述给 Codex 后，它给出的代码骨架非常完整，省去了很多敲 boilerplate 代码的时间。 样式微调： 前端 UI 主要也是让 AI 帮忙生成的，然后我自己微调了进度条的动效和移动端的适配。有时候 AI 会在 CSS 上犯点小迷糊，但通过多轮 Prompt 纠正，基本都能搞定。 整体感受： 作为练手项目，AI 确实极大降低了“造轮子”的摩擦力，感觉以后验证一些小想法会越来越快。 📌 关于 8values 测试本身： 如果不了解 8values 的 V 友，简单科普一下：这是一个通过回答几十道情境题，来测算你个人在“经济、外交、公民、社会”四个维度的倾向，并最终给你打上一个“意识形态标签”（比如古典自由主义、社会民主主义等）的测试。 大家平时可能觉得自己是“中立”的，用这个数据化的小工具照照镜子还挺好玩。 ⚠️ 叠个甲（防杠补丁）： 这就是个拿来练手编程的项目，测试题目和模型本身也是网上开源的经典版本。大家点进去测着图一乐就好，看看结果准不准。千万别在评论区过度键政哈，保护账号，Peace & Love 🐶 欢迎大家来测测看，也欢迎从技术或前端体验的角度提提建议（比如哪里有 Bug 、移动端排版等），我再去让 Codex 帮忙修一下，哈哈。