【AI驅動】 本文介紹了如何使用Windsurf接入AI生圖API，以完善AI生圖功能。通過DeepSeek推薦合適的API，選擇智譜cogview模型進行接入。過程中，遇到類型錯誤等問題時，AI能夠自動修復并優(yōu)化代碼。經過多次調整，成功實現API的正常調用和功能測試。最后，移除不需要的DALL-E 3模型，確保AI生圖功能的穩(wěn)定性和多樣性。

【日積月累】 APISIX-MCP結合AI模型上下文協(xié)議（MCP），提供標準化路徑，使傳統(tǒng)應用能輕松接入AI大模型。通過APISIX-MCP，用戶可通過自然語言與APISIX網關交互，管理API資源和插件配置。這種方式降低了操作復雜度，提高自動化程度，并確保配置準確性。MCP協(xié)議為API智能管理開辟新可能，APISIX-MCP將持續(xù)優(yōu)化以提升運維效率。

【日積月累】 get weather

【AI驅動】 An extension powered by Google Gemini API to enhance browsing.

【API解決方案】 本文介紹了如何在Spring應用中實現API接口的數據加解密，以提升安全性。通過對傳入的HTTP Raw Body數據進行解密和對返回數據進行加密，確保數據不會明文傳輸。推薦使用RSA加密算法，并提供了具體的配置和實現方法。用戶可以通過在Spring配置中添加公鑰和私鑰，再結合@EncryptedData注解，實現請求和響應數據的加密處理。為了保持代碼清晰和非侵入性，采用擴展MappingJackson2HttpMessageConverter進行加解密操作。

【日積月累】 本文探討了Go語言中內存對齊的工作原理及其重要性。內存對齊影響結構體的內存占用和性能，優(yōu)化內存對齊可以減少結構體的內存使用，提升緩存利用率，從而提高程序性能。Go語言自動處理內存對齊，但開發(fā)者仍需注意字段排序以優(yōu)化性能。通過基準測試，優(yōu)化后的結構體布局可提升約2%的性能。使用`go vet -fieldalignment`檢查工具可以幫助優(yōu)化結構體的內存對齊。

【日積月累】 隨著人工智能技術的發(fā)展，API、Function Call和MCP在AI智能體中的應用日益重要。API作為通用標準，連接AI模型與外部服務；Function Call是大語言模型與外界交互的機制，允許調用外部函數；MCP由Anthropic推出，統(tǒng)一模型與外部數據源的通信，解決數據孤島問題。這些技術在AI Agent中扮演關鍵角色，使其能夠訪問外部數據和服務，執(zhí)行復雜任務。

【日積月累】 在C#與Windows API交互中，結構體與聯合體是關鍵工具。結構體作為值類型，可以將相關數據緊密封裝，并以正確格式傳遞給API，確保信息準確。聯合體通過共享內存節(jié)省空間，適合處理靈活數據類型轉換。使用過程中需注意避免類型不匹配和內存布局錯誤。利用Visual Studio調試功能和P/Invoke Interop Assistant等工具，可有效解決問題，確保程序穩(wěn)定運行。

【日積月累】 本文介紹了C#中請求WebApi接口的兩種常用方式：WebRequest和HttpClient。WebRequest用于構建和管理HTTP請求，支持請求生命周期管理如重定向和超時設置。HttpClient是.NET中的現代化工具，支持異步操作、高并發(fā)場景，并提供靈活的請求配置和連接池管理。相比WebRequest，HttpClient更適合高性能應用開發(fā)。

【日積月累】 本文介紹了SpringBoot中六種API版本控制策略，包括URL路徑版本控制、請求參數版本控制、HTTP Header版本控制、Accept Header版本控制、自定義注解版本控制以及面向接口的API版本控制。每種策略各有優(yōu)缺點，選擇時需根據項目規(guī)模、客戶端類型、版本演進策略等因素進行權衡，以確保API系統(tǒng)的平穩(wěn)演進。合理的版本控制能夠讓舊版客戶端繼續(xù)工作，同時支持新版功能的開發(fā)。

【日積月累】 本文介紹了如何通過 Kubernetes Gateway API 推理擴展優(yōu)化 AI 工作負載路由。傳統(tǒng)的負載均衡策略難以處理 AI 推理請求，導致 GPU 使用率低和延遲增加。Gateway API 推理擴展引入了 InferenceModel 和 InferencePool 兩個 CRD，以實現推理感知的路由決策，從而提高資源利用率和性能。通過智能流量管理，確保請求分配到最佳的 GPU 實例，實現更高效的 AI 模型服務。

【日積月累】 Dify工作流通過自動化解析API文檔，優(yōu)化程序員的工作流程。它能識別文檔參數，生成可運行代碼，減少開發(fā)者在文檔處理上的時間浪費。此工具支持本地文檔提取和遠程API文檔爬取，并利用AI大模型進行代碼補全和優(yōu)化，極大提高開發(fā)效率。用戶可通過Dify平臺導入DSL文件獲取該工作流，以實現更高效的API對接。

【AI驅動】 get weather

【日積月累】 Python 常用 API 包括用于 Web 開發(fā)的 Flask、Django 和 FastAPI，網絡請求的 Requests 和 HTTPX，數據庫交互的 SQLAlchemy 和 Peewee，數據處理的 Pandas 和 NumPy，機器學習的 Scikit-learn 和 TensorFlow，圖像處理的 Pillow 和 OpenCV，自然語言處理的 NLTK 和 spaCy，命令行接口的 Click 和 Argparse，并發(fā)的 Threading 和 Asyncio，以及測試的 unittest 和 pytest。這些工具幫助開發(fā)者高效構建多種應用程序。

【日積月累】 通過結合LangChain與MCP，開發(fā)者可以克服AI Agent在獲取數據時的挑戰(zhàn)，實現與外部數據源的無縫集成。MCP作為一個通用接口，提供安全、可擴展的數據交換方式，支持客戶端與服務器通信。利用其開源特性，開發(fā)者可以構建模塊化連接器，促進互操作性。具體實現步驟包括創(chuàng)建虛擬環(huán)境、安裝依賴、運行MCP服務器和客戶端，從而增強AI Agent的上下文感知和記憶能力。