© XXX Page 1 of 15 curvefs client 删除文件和目录功能设计© XXX Page 2 of 15 背景 相关调研 moosefs chubaofs 方案设计思考 1.Trash机制是实现1个(类似chubaofs)，还是2个（类似moosefs）？ 2. Trash放在哪里？ 3. 是否需要做session机制（在metaserver打开），来维护inode的打开情况？ ent崩溃） 相关调研 moosefs moosefs 未对接forget moosefs 实现了在mds上open，因此删除时可以判断文件是否被打开 moosefs使用了两种机制，来实现上述功能，分别是trash机制和reserve机制（最新版本叫sustained），两种机制如下： trash机制： 对于所有TYPE_FILE类型的文件在删除时， ，则不会立即将该文件彻底删除，而是将 inode的打开情况？ 经讨论，需要实现session机制，以应对打开文件被另一个进程删除的场景的场景。 方案设计 经小组会议讨论，决定使用trash + session机制去实现上述功能。 ulink流程如下：© XXX Page 10 of 15© XXX Page 11 of 15 1. 2. 3. 1. 2. 3. 4. 5. Trash机制：

dynamicrelationship between predators and prey. 中文学术写作润色指令 指令：作为中文学术论文写作优化助手，您的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可读性， 同时分解长句，减少重复，并提供改进建议。请仅提供文本的更正版本，并附上解释。以 markdown 表格的形式提供 输出结果，每个句子单独成行。第一列为原句，第二列为修改后的句子，第三列为中文解释。请编辑以下文本： 1978)和栖息环境复杂程度，会影响 捕食以及捕食者与猎物之间的动态关系。 将"因子"替换为"因素"，删除了 多余的”如:"和"等" 英文学术写作润色指令 指令：下面是一篇学术论文中的一个段落。润色文字以符合学术风格，改进拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可 读性。必要时，重写整个句子。此外，用标记符表格列出所有修改，并解释修改原因。 原始文本 修正后文本 Numerous marine molluscs, including 使用更准确的形容词，更好地表达原 意。 提升段落间逻辑和连贯性指令 指令：请分析以下文本中每个段落中句子之间的逻辑性和连贯性，指出句子之间的流畅性或关联性有哪 些地方可以改进，并提出具体建议，以提高内容的整体质量和可读性。请只提供改进后的文本，然后用 中文列出改进之处。请改进以下文字： 原始文本 修正后文本 Over the past several decades, with the explosive growth

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 39 2.2.1 功能详情 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 63 2.2.5 移除功能 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 63 2.2.6 废弃功能 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 64 2.2.7 改进提升 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 34 2.2.1 功能详情 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 58 2.2.5 移除功能 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 58 2.2.6 废弃功能 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 59 2.2.7 改进提升 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 35 2.2.1 功能详情 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 39 2.2.3 废弃功能 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 42 2.2.4 改进提升 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 47 2.3 TiDB 功能概览 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素 提示语的基本元素分类 信息类元素决定了AI在生成过程中需要处理的具体内 容，包括主题、背景、数据等，为AI提供了必要的知 识和上下文。 提示语的基本元素可以根据其功能和作用分为三个大类：信息类元素、结构类元素和控制类元素： 结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式， 决定了AI输出的结构、格式和风格。 控制类元素用于管理和引导AI的生成过程，确保输出 对初次输出结果不满意就放弃 ▪ 缺乏对AI输出的分析和反馈 应对策略： ▪ 采用增量方法：从基础提示语开始，逐步添加细节和要求。 ▪ 主动寻求反馈：要求AI对其输出进行自我评估，并提供改进建议。 ▪ 准备多轮对话：设计一系列后续问题，用于澄清和改进初始输出。 过度指令和模糊指令陷阱：当细节淹没重点或意图不明确 陷阱症状： ▪ 提示语异常冗长或过于简短 ▪ AI输出与期望严重不符 ▪ 频繁需要澄清或重新解释需求

设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素 提示语的基本元素分类 信息类元素决定了AI在生成过程中需要处理的具体内 容，包括主题、背景、数据等，为AI提供了必要的知 识和上下文。 提示语的基本元素可以根据其功能和作用分为三个大类：信息类元素、结构类元素和控制类元素： 结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式， 决定了AI输出的结构、格式和风格。 控制类元素用于管理和引导AI的生成过程，确保输出 对初次输出结果不满意就放弃 ▪ 缺乏对AI输出的分析和反馈 应对策略： ▪ 采用增量方法：从基础提示语开始，逐步添加细节和要求。 ▪ 主动寻求反馈：要求AI对其输出进行自我评估，并提供改进建议。 ▪ 准备多轮对话：设计一系列后续问题，用于澄清和改进初始输出。 过度指令和模糊指令陷阱：当细节淹没重点或意图不明确 陷阱症状： ▪ 提示语异常冗长或过于简短 ▪ AI输出与期望严重不符 ▪ 频繁需要澄清或重新解释需求

. . . . . . . 253 12.3. 重构以改进模块化与错误处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255 12.4. 采用测试驱动开发完善库的功能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289 13.3. 改进之前的 I/O 项目 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 简体中文版.pdf） 本书也有由 No Starch Press 出版的纸质版和电子版。 🚨 想要具有互动性的学习体验吗？试试 Rust Book 的另一个版本，其中包括测验、 高亮、可视化等功能：https://rust-book.cs.brown.edu 5/562Rust 程序设计语言 简体中文版 前言 Rust 程序设计语言的本质实际在于 赋能（empowerment）：无论你现在编写的是何种代码，

第一阶段：5分钟——用AI暴力生成框架（目标：3000字） 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 第二阶段：20分钟——用AI批量填充模块（目标：6000字） 针对每个小节单独提问，例如： “写一段‘2.1 功能分区’的内容，要求包含自动化立体仓库、AGV调度中心、冷链专区的技术参数，用数据列表形式 呈现。” 关键技巧： p 数据嫁接：若缺乏具体数据，直接让AI生成合理虚构值（标注“示例”规避风险）： 手信 息等数据，帮助新员工快速掌握行业动态。 操作步骤 上传行业报告、市场分析文档、竞争对手资料等到 DeepSeek。 使用搜索功能查询“电子元器件行业现状”、“未来发 展趋势”等关键词，生成简洁的分析报告。 优势 通过DeepSeek的数据分析功能，快速生成行业概览， 节省了手动整理的时间。 通过DeepSeek的多维度分析，深入了解行业的竞争格 局和市场机会。 效率更高： D 找和整理的时间，新员工可以在短时间内快速上手。通 过自动化的信息检索和分析，新员工可以更快地掌握公 司和行业的关键信息。 效果更好： 信息的准确性和全面性更高，减少了因信息不全而导致 的误解和错误。通过DeepSeek的数据分析功能，新员 工可以更深入地理解行业动态和公司运营，做出更明智 的决策。 成本更低： 减少了对培训资源的依赖，新员工可以通过DeepSeek 自主学习，降低培训成本。通过提高工作效率，减少了 人力资源的浪费，降低了整体运营成本。

co/spaces/ zh-ai-community/zh-model-rel ease-heatmap 21 / 111 其中，Qwen 系列凭借灵活的多尺寸选项，强大的多语言支持以及友好的模型授权功能， 赢得了社区开发者的高度评价。DeepSeek 通过引入多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）技术，在性能和成本上实现了革命性突破，开创高性价比的 AI 岁小女孩拿着它 学编程，几十分钟内搭起来一个聊天机器人，其演示吸引来 180 万人在线围观。这导致有人大 胆预言，未来编程只需要狂按 Tab 就够了。Cursor 确实好用，包括新推出的“光标位置预测” 功能。 但是 AI 编程发展没有那么快，在国内生成代码采纳率还比较低，根据《2024 软件研发应 用大模型国内现状调研报告》，多数团队在 10-40%之间，如图 1 所示。 图 1 大模型（LLM）在编程上的应用及其生成代码的采纳率 request），自动识 别代码质量问题并提出改进建议。  有些企业结合智能体和相关工具的支持，让基于 LLM 的研发平台生成代码流程图和类图，辅 助自然语言解释，使得开发者更直观地理解代码结构和执行流程，增强智能编程的可视性和 交互性。  有些开发团队借助智能体和 RAG 技术检索历史上已知的代码缺陷模式和已知问题，从而比较 准确地识别潜在的缺陷和安全漏洞，甚至能够分析代码的功能意图，全面提升代码评审的能