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我用 Spring Boot 和 Spring Security 构建 3 层审批引擎
4-25 22:55
译者按:最近看到一篇关于 Spring Boot 审批引擎的文章,写得非常扎实。作者不仅讲了 CRUD,还深入到了状态机、服务层授权、审计追踪这些生产级系统必备的东西。我试着整理了一下,分享给大家——尤其是服务层授权守卫这部分,非常有启发。 为什么我要做这个 大多数后端教程教的都是 CRUD。注册、登录、获取列表。挺好的——但这无法让你为真实企业实际运行的系统做好准备。 几乎每个组织都有某
用 Spring Boot 和 Spring Security 打造生产级三层审批引擎
4-25 22:54
一个深入剖析多级审批流程、无状态 JWT 认证、服务层授权守卫机制以及完整 CI/CD 流水线的实战项目复盘。 为什么要做这个 大多数后端教程教的都是 CRUD:注册、登录、查列表。这些当然有用,但说实话,它们离真实生产环境差得远。 现实情况是,几乎每家公司都有某种形式的审批流程。报销单需要主管签字,新供应商合同需要法务审核,基础设施变更需要运维批准。而且这些流程几乎都是多级的——一个人拍
Nginx 反向代理加 SSL 实战:手把手用 Let's Encrypt 搞定 HTTPS
4-25 22:53
译者按:Nginx 反向代理几乎是每一个部署过 Web 应用的人都会遇到的课题。Let's Encrypt 的出现让 SSL 证书从收费变成了零成本,但这套流程怎么跑通、坑在哪里,中文互联网上的资料往往过于零散。本文保留原文核心步骤的基础上,用更符合中文阅读习惯的方式重新组织,并在关键处补充了经验性的提醒。 前置准备 在开始之前,确保你手边有以下东西: * 一台 VPS(阿里云、腾讯云均
Vercel 安全事件启示:SaaS 团队如何做好生产就绪
4-25 22:53
【译者前言】这篇文章的背景值得单独说一下。2026年4月,Vercel 披露了一起安全事件——攻击者通过一名员工的第三方 AI 工具账号(Context.ai)渗透进其内网,最终影响到部分客户。表面上看,这是一起大厂中招的个例,但细看攻击路径:第三方工具 → Google Workspace 账号 → 未标记为敏感的明文环境变量,每一个环节都是行业常见做法。这不是「Vercel 运气不好」,而是每
Power Platform 环境管理:痛点与展望
4-25 22:53
最近和架构师同事聊了聊 Power Platform 的环境管理问题,聊得挺有意思的。我们都觉得这方面的设计确实值得好好掰扯掰扯——有哪些痛点可以快速改善,哪些问题需要从根上动刀,以及未来会往什么方向发展。 我的想法分三个层面: 1. 小修小补能解决的 2. 需要大动干戈的 3. 未来可期 1. 小修小补能解决的 说实话,Power Platform 环境这套东西,这么多年没怎么变
Vercel 安全事件启示:SaaS 团队如何做好生产就绪
4-25 22:45
看到一个安全事件被定性为"生产就绪度"(Production Readiness)问题,这个角度挺有意思的,忍不住想聊聊。 大多数团队聊生产就绪,脑子里冒出来的词是: uptime 要几个九、响应延迟多少、部署快不快、bug 多不多。没错,但不全。 Vercel 刚刚公布的 2026 年 4 月安全事故,官方说法是:攻击者通过一家第三方 AI 工具(Context.ai)入侵了一名员工的飞书/
省了80%成本!14+提供商的免费LLM API网关部署笔记
4-24 20:59
不知道你们有没有被 AI 账单支配的恐惧。功能做得爽,月底账单来一看——好家伙,比服务器费用还高。我自己做了个 AI 黄金交易系统,用户量涨上来之后,OpenAI 的 API 费用也跟着飙,每个月几千美元扔进去,说不心疼是假的。 试过手动薅免费额度,结论是:**千万别这么干**。不同平台不同 API、不同速率限制、这家挂了那家顶上……管着管着人就麻了。后来认真研究了一圈,发现一个比较靠谱的开源方
GPT-5.5 已发布 — 数字背后的真实含义
4-24 15:09
# GPT-5.5 已发布 — 这些数字到底意味着什么 昨天(2026年4月23日),OpenAI 发布了 GPT-5.5。代号为"Spud"。 令人意外的并不是模型本身。GPT-5.4 是六周前发布的。 在简报会上,OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 表示,过去两年实际上进展缓慢。这句话才是这次发布的真正背景。 ## 六周和"Spud" GPT-5.4 是六周前发布的。再往前
提示工程该有设计模式了:从野路子到系统化方法论
4-24 14:51
译者按:prompt 工程这个领域,野路子太多了,真正的系统化方法论极少。这篇文章提出了「四层架构」和「自评估提示」等模式,思路值得借鉴,于是翻译分享。 问题:提示工程还在靠直觉 尽管大语言模型进化得飞快,什么 GPT-4、Claude 3 全出来了,但很多工程师写 prompt 的方式依然是「试试这个,不行再改」。两个人解决同一个任务,能写出完全不同的 prompt,还各执己见觉得自己的更
LLM 生成安全报告:我用自己的代码跑了一遍,发现漏报比误报更可怕
4-24 11:29
最近安全圈有个消息挺有意思:Linux 内核维护者开始收到 LLM 生成的安全报告,115 票热度,评论区吵成一锅粥。大多数人在争论这些报告是不是噪音,但我更在意一个没人提的问题——漏报。 抱着这个疑问,我决定在自己代码上跑一遍同样的流程,结果比我想的还刺激。 实验怎么做的 找了三段生产代码:Next.js 的 webhook 处理器、2021 年写的 auth 模块(那时候刚转开发,代码
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