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既然只是临时使用，建议用在线模型，质量好成本低
处理长内容可以考虑这样：
1. 先把待翻译的文件切片，然后调教一个质量好的提示词，
2.翻译时每次发送：提示词+切片内容，
3. 最后把所有的切片的翻译合并在一起

Python 可以做很多事情，但是：
Python 运维：得会运维
Python 自动化：得会自动化
Python 数据分析：得会数据分析
Python Web 开发：得会 Web 开发
Python 量化交易：得会量化交易

你发现了没有，Python 本身不是重点，这玩意有代码基础一周就能上手，重点是 Python 之外的东西
不用纠结学什么语言，跳过语言看后面的，看后面的东西会不会，怎么学，有没有市场

2 、3 比较成熟了，难点还怎么让 LLM 更好的理解需求

实际点说，现在开发和测试对需求的理解也不是一次性的理解到位的，需要反复不断的沟通的

假设 LLM 能够代替测试，也需要有一个即了解需要有了解实现的人，一直陪着 LLM 做用例生成，而不是解析一把 PRD 就把需求理解到位了

怎么这么多人无脑 MCP ，MCP 只是个接口协议和数据库没啥关系呀

我这边自己做的 demo 是：
- rag （描述业务关系和数据关系）+
- function calling （执行 sql ）
- 提示词工程（要求 LLM 按照既定步骤进行，比如先查表结构再生成 SQL ，认真检查和验证 SQL ，最后再执行 SQ 取数据回答问题）

在表不多而且表关系不那么复杂的情况下，效果看起来还好，至少没有再出现生成的 SQL 执行不了，几乎不太需要代码级别干预，但是 LLM 在生成 SQL 过于聚焦你提出的“问题”，问题之外的事情考虑还是不完善，比如人的重名，数据的统计维度。所以还是需要每次的反馈，不断调整问题或者提示词。

在这个 demo 中，我的感受是：其他人必须要通过我来使用效果才好，直接给他们用效果非常差
因为我会把他们的的问题或者需求理解一遍后，再以 LLM 更容易理解正确的方式进行提问，
这有点像专职司机，车是公司的，但是只有我最懂它，最能用好它，知道怎么对它进行保养维护

MeterSphere = jmeter + selenium ，勉强算是接口 + UI +性能，但是用起来一言难尽
如果是 Python 技术栈的话可以自己撸，request + selenium + locust 实现后端服务，外面套一个 web 壳子。
要注意的是 request 语法和 locust 语法不一样，如果一个接口用例既要测功能有要测性能，需要做个兼容（用 yaml 描述用例，再解析 yaml 内容调用对应的库执行用例）

这个方向搞的人少难有交流，所以我用回 Jenkins+jmeter+selenium 了（也是一言难尽，对付着用着）

SMTP 协议挺简单的，网易是老牌邮局，他只要改个发件人地址就好了，其他邮局会信任的。
不过这种事情做多了，网易可能就不值得信任了。。
话说回来，反垃圾邮件不是只看域名的，发多了反倒是直接用自己的域名更容易被精准 ban 域名

硬盘打满，给不给 swap 都一样

@marc2017 京东和天猫的海外购都有这个现象，另外京东自营也有假货（供货商提交个假发票或进货单就可以被京东认定为真品）
京东物流快，抖音抽成高，咸鱼没售后，除此之外各个平台、渠道没啥太大区别（有时候 pdd 还没淘宝便宜）