你是否曾面对一项订阅服务时犹豫不决？比如，Midjourney 的月付 10 美元 基础套餐和 30 美元 标准套餐，哪个更适合你？又或者，在使用 OpenAI 的 API 时，看到按量计费的详细规则后，内心盘算付出的每一分钱是否值得？在 AI 技术不断融入日常的今天，Midjourney 和 OpenAI 凭借其卓越的产品价值和用户体验设计，让无数用户心甘情愿地为其服务付费。这背后不仅仅是技术的领先，更是对用户需求的深刻理解和商业逻辑的精妙运用。通过精准的产品定位和多样化的定价策略，这两家 AI 巨头不仅赢得了用户的信任，还成功地将「技术价值」转化为「商业价值」。那么，它们的定价逻辑究竟有什么独到之处？又能给我们带来哪些关于用户心理和市场策略的启示？今天，我们就从 Midjourney 和 OpenAI 的定价模式入手，剖析其背后的商业智慧。1. Midjourney的定价逻辑：订阅制的价值感知1.1 Midjourney的产品力：让生成艺术触手可及Midjourney 是一款基于 AI 的生成艺术「不仅仅是图片」工具，它凭借强大的图像生成能力和极高的创意自由度，吸引了大量艺术家、设计师以及普通创作者。用户只需输入简单的文字描述（Prompt），即可生成风格多样、质量极高的图像。其产品力主要体现在以下几个方面：技术优势：Midjourney 基于 GAN 和深度学习模型，能够快速 ...继续阅读 (2)

随着个人市场的日益饱和，获取用户成本不断攀升，越来越多的 SaaS 产品开始转向企业市场（ToB），这一转型背后既是市场需求的倒逼，也是商业逻辑的必然。相比价格低廉但用户粘性弱的 ToC 模式，ToB 产品能够为企业客户提供直接的业务价值，不仅获得更高的付费意愿，还能带来稳定且可持续的收入来源。企业客户的需求复杂多样，对功能定制、权限管理、多系统集成等高级能力有更强烈的需求，同时对迁移成本的敏感性更高。一旦产品融入企业的核心业务流程，客户粘性会大幅提升，生命周期也更长，加之数字化转型的浪潮，企业市场无疑是 SaaS 产品的蓝海。从 ToC 到 ToB 的转型并非简单换个客户群，而是一次从商业模式到技术架构的全面升级。如何打造符合企业需求的产品，如何构建开放平台与生态系统？本文将从核心逻辑出发，为你剖析 SaaS 产品这场必然的进化之路。1. 从 ToC 到 ToB，本质上的差异是什么？ToC 产品的核心目标是服务个人用户，追求简单易用、快速上手，典型场景如个人效率工具（如印象笔记、滴答清单）。ToB 产品的核心目标是服务团队和组织，需要满足复杂的协作场景和企业管理需求，典型场景如企业级项目管理工具（如 Trello、Jira）。从本质上看，两者的差异可以总结为以下几点：用户是「个体」还是「团队」？ToC 产品关注个人的需求和体验。ToB 产品需要考虑多个用户协作、权限分配和组织管理 ...继续阅读 (6)

随着个人市场的日益饱和，获取用户成本不断攀升，越来越多的 SaaS 产品开始转向企业市场（ToB），这一转型背后既是市场需求的倒逼，也是商业逻辑的必然。相比价格低廉但用户粘性弱的 ToC 模式，ToB 产品能够为企业客户提供直接的业务价值，不仅获得更高的付费意愿，还能带来稳定且可持续的收入来源。企业客户的需求复杂多样，对功能定制、权限管理、多系统集成等高级能力有更强烈的需求，同时对迁移成本的敏感性更高。一旦产品融入企业的核心业务流程，客户粘性会大幅提升，生命周期也更长，加之数字化转型的浪潮，企业市场无疑是 SaaS 产品的蓝海。从 ToC 到 ToB 的转型并非简单换个客户群，而是一次从商业模式到技术架构的全面升级。如何打造符合企业需求的产品，如何构建开放平台与生态系统？本文将从核心逻辑出发，为你剖析 SaaS 产品这场必然的进化之路。1. 从 ToC 到 ToB，本质上的差异是什么？ToC 产品的核心目标是服务个人用户，追求简单易用、快速上手，典型场景如个人效率工具（如印象笔记、滴答清单）。ToB 产品的核心目标是服务团队和组织，需要满足复杂的协作场景和企业管理需求，典型场景如企业级项目管理工具（如 Trello、Jira）。从本质上看，两者的差异可以总结为以下几点：用户是「个体」还是「团队」？ToC 产品关注个人的需求和体验。ToB 产品需要考虑多个用户协作、权限分配和组织管理 ...继续阅读 (5)

今年有一段时间失业了，公司大裁员，所带的团队被裁员了一半，顺带自己也被裁了。失业的焦虑焦虑，焦虑，还是焦虑。一开始，这种情绪几乎压得人喘不过气，有些无所适从，并非完全是经济上的压力，更多的是因为未来的不确定性。你不知道自己还能不能找到一份合适的工作，你不知道自己是否还能继续做技术管理，你不知道就算有下一份工作，但是又能做多久呢？未来在哪里？！焦虑的日常失业后，焦虑就像影子一样挥之不去。失眠是正常的，会慢慢接受自己，偶尔喝点小酒，来点多巴胺刺激一下自己，似乎能暂时缓解情绪。但这种方式并不能从根本上解决问题。打击接踵而至：开着 BOSS 直聘，刷新的频率甚至比打开微信还多。每次听到工作的消息，都会满怀期待，但往往最后换来的只是一次又一次的失落。更尴尬的是，有人甚至会问你：「外包岗要不要考虑一下？」甚至还有兼职信息，比如「 XXX 超市 4 小时 100 元的兼职，按小时付费，每周末一定要上班」。一时间，你会怀疑自己是否已经从技术管理者，沦落到只能做点临时工来养家糊口的地步。不停的面试。有的公司流程复杂到让人怀疑人生。先是做一大堆测试题，题目像公务员行测题，逻辑、推理、数字计算，完全和技术岗位无关。好不容易通过了，聊了 CTO、HR，一切看似顺利，最后却被告知：「薪资预期差距太大，匹配不了。」一次次的拒绝，每次面试结束，心里总会抱一丝希望。但往往等来的却是冷冰冰的拒信：「我们决定选择更合 ...继续阅读 (8)

今年有一段时间失业了，公司大裁员，所带的团队被裁员了一半，顺带自己也被裁了。失业的焦虑焦虑，焦虑，还是焦虑。一开始，这种情绪几乎压得人喘不过气，有些无所适从，并非完全是经济上的压力，更多的是因为未来的不确定性。你不知道自己还能不能找到一份合适的工作，你不知道自己是否还能继续做技术管理，你不知道就算有下一份工作，但是又能做多久呢？未来在哪里？！焦虑的日常失业后，焦虑就像影子一样挥之不去。失眠是正常的，会慢慢接受自己，偶尔喝点小酒，来点多巴胺刺激一下自己，似乎能暂时缓解情绪。但这种方式并不能从根本上解决问题。打击接踵而至：开着 BOSS 直聘，刷新的频率甚至比打开微信还多。每次听到工作的消息，都会满怀期待，但往往最后换来的只是一次又一次的失落。更尴尬的是，有人甚至会问你：「外包岗要不要考虑一下？」甚至还有兼职信息，比如「 XXX 超市 4 小时 100 元的兼职，按小时付费，每周末一定要上班」。一时间，你会怀疑自己是否已经从技术管理者，沦落到只能做点临时工来养家糊口的地步。不停的面试。有的公司流程复杂到让人怀疑人生。先是做一大堆测试题，题目像公务员行测题，逻辑、推理、数字计算，完全和技术岗位无关。好不容易通过了，聊了 CTO、HR，一切看似顺利，最后却被告知：「薪资预期差距太大，匹配不了。」一次次的拒绝，每次面试结束，心里总会抱一丝希望。但往往等来的却是冷冰冰的拒信：「我们决定选择更合 ...继续阅读 (6)

在我们日常使用的网站或应用中，无论是浏览电商商品列表、滚动社交媒体动态，还是搜索引擎上一页一页查找结果，分页无处不在。它看似简单，一页接着一页展示数据，但在背后，却隐藏着不少技术的「秘密」。分页处理得好，用户只会觉得流畅自然；但如果处理不好，页面加载迟缓、数据重复、甚至直接超时，崩溃，都会让用户体验大打折扣。而在应用架构过程中，分页更是一个绕不开的话题，尤其当涉及到海量数据时，分页的实现方式会直接影响到系统的性能和效率。OFFSET 性能问题就是分页中最常见的「瓶颈」。它的核心问题在于，当数据规模变大时，传统分页方式的查询速度会急剧下降，甚至拖垮整个数据库。幸运的是，我们有解决方案：游标分页。那么，为什么 OFFSET 性能会变差？游标分页又是如何解决这些问题的？今天，我们从分页开始，聊一下分页逻辑。1. 分页是什么分页是一个很常见的逻辑，也是大部分程序员入门的时候首先会掌握的一个通用的实现逻辑。分页是一种将大量数据分成多个小部分（页面）进行逐步加载和显示的技术方法。它是一种数据分割和展示的策略，常用于需要显示大量数据的场景，既能提升用户体验，又能改善系统性能。分页通常通过将数据按照固定的条目数分隔成多个页面，用户可以通过分页导航（如“上一页”、“下一页”、“跳转到第 N 页”等）浏览数据的不同部分。2. 分页的作用分页的主要作用包括以下几点：提升用户体验：避免让用户一次性加载和浏 ...继续阅读 (19)

在我们日常使用的网站或应用中，无论是浏览电商商品列表、滚动社交媒体动态，还是搜索引擎上一页一页查找结果，分页无处不在。它看似简单，一页接着一页展示数据，但在背后，却隐藏着不少技术的「秘密」。分页处理得好，用户只会觉得流畅自然；但如果处理不好，页面加载迟缓、数据重复、甚至直接超时，崩溃，都会让用户体验大打折扣。而在应用架构过程中，分页更是一个绕不开的话题，尤其当涉及到海量数据时，分页的实现方式会直接影响到系统的性能和效率。OFFSET 性能问题就是分页中最常见的「瓶颈」。它的核心问题在于，当数据规模变大时，传统分页方式的查询速度会急剧下降，甚至拖垮整个数据库。幸运的是，我们有解决方案：游标分页。那么，为什么 OFFSET 性能会变差？游标分页又是如何解决这些问题的？今天，我们从分页开始，聊一下分页逻辑。1. 分页是什么分页是一个很常见的逻辑，也是大部分程序员入门的时候首先会掌握的一个通用的实现逻辑。分页是一种将大量数据分成多个小部分（页面）进行逐步加载和显示的技术方法。它是一种数据分割和展示的策略，常用于需要显示大量数据的场景，既能提升用户体验，又能改善系统性能。分页通常通过将数据按照固定的条目数分隔成多个页面，用户可以通过分页导航（如“上一页”、“下一页”、“跳转到第 N 页”等）浏览数据的不同部分。2. 分页的作用分页的主要作用包括以下几点：提升用户体验：避免让用户一次性加载和浏 ...继续阅读 (4)

难，到底是什么？经常听到人们说，难啊，好难啊。然而，每个人口中的「难」，似乎都有不同的含义。有人觉得生活难，因为每天的柴米油盐不断压迫着他们的肩膀；有人觉得工作难，因为职场的竞争和压力让他们喘不过气；还有人觉得感情难，因为人心复杂，爱与被爱都充满了矛盾与挣扎。那么，难到底是什么？为什么我们会觉得难？难又难在哪里？难，是与期望的落差很多时候，我们觉得「难」，并不是因为事情本身有多复杂，而是因为现实与我们期望之间存在巨大的落差。小时候，我们可能以为长大是一件很美好的事情——自由、独立、无拘无束。可真到长大以后才发现，自由是有代价的，独立意味着需要承担责任，而无拘无束不过是一种短暂的幻觉。于是，生活开始变得「难」了。比如，刚毕业的年轻人，满怀信心地步入社会，以为凭借自己的能力与努力，能够快速实现梦想。然而，现实却给了他们一记重拳：找工作的时候屡屡碰壁，入职后发现工作并没有想象中那么有趣，工资也无法支撑自己想要的生活。这时候，「难」的感受就开始浮现了。他们的期望是光明的，但现实却是灰色的。这种落差让人感到挫败，让人觉得难以承受。难，是对未知的恐惧人类天生对未知充满恐惧，这是我们的本能，也是我们的弱点。面对不确定的未来，我们总会感到焦虑和不安，不知道接下来会发生什么，不知道我们是否能够应对。这种不确定性，常常是让人感到「难」的一个重要原因。比如，当你失去了工作，你会觉得难。难在哪里呢？不是因 ...继续阅读 (10)

难，到底是什么？经常听到人们说，难啊，好难啊。然而，每个人口中的「难」，似乎都有不同的含义。有人觉得生活难，因为每天的柴米油盐不断压迫着他们的肩膀；有人觉得工作难，因为职场的竞争和压力让他们喘不过气；还有人觉得感情难，因为人心复杂，爱与被爱都充满了矛盾与挣扎。那么，难到底是什么？为什么我们会觉得难？难又难在哪里？难，是与期望的落差很多时候，我们觉得「难」，并不是因为事情本身有多复杂，而是因为现实与我们期望之间存在巨大的落差。小时候，我们可能以为长大是一件很美好的事情——自由、独立、无拘无束。可真到长大以后才发现，自由是有代价的，独立意味着需要承担责任，而无拘无束不过是一种短暂的幻觉。于是，生活开始变得「难」了。比如，刚毕业的年轻人，满怀信心地步入社会，以为凭借自己的能力与努力，能够快速实现梦想。然而，现实却给了他们一记重拳：找工作的时候屡屡碰壁，入职后发现工作并没有想象中那么有趣，工资也无法支撑自己想要的生活。这时候，「难」的感受就开始浮现了。他们的期望是光明的，但现实却是灰色的。这种落差让人感到挫败，让人觉得难以承受。难，是对未知的恐惧人类天生对未知充满恐惧，这是我们的本能，也是我们的弱点。面对不确定的未来，我们总会感到焦虑和不安，不知道接下来会发生什么，不知道我们是否能够应对。这种不确定性，常常是让人感到「难」的一个重要原因。比如，当你失去了工作，你会觉得难。难在哪里呢？不是因 ...继续阅读 (4)

1. 引言还记得 2023 年 GitHub 强制推行多因子认证（MFA）的那一刻吗？从 3 月开始，GitHub 分阶段要求用户启用 MFA，并在年底前全面完成覆盖，这让全球开发者不得不重新审视身份安全的重要性。现在我们登录 Github ，除了要输入密码，还需要完成一个额外的验证步骤，比如输入手机上的动态验证码，或者通过手机上的身份验证器（Authenticator App）确认登录。这种看似繁琐的体验已经成为各大云厂商产品的标配。不仅是 GitHub，像 AWS、阿里云、腾讯云等云厂商也几乎都要求在敏感操作时使用多因子认证（MFA），以确保账户安全。这种举措不仅保护了平台上的代码和账户安全，更体现了现代身份管理技术的趋势，今天，我们就从 GitHub 强制 MFA 的案例切入，了解 MFA 及 Google Authenticator 的实现原理。2. 什么是 MFA/2FA在探讨 MFA 之前，我们需要理解身份验证的本质。身份验证是确认某人或某物的身份是否属实的过程。无论是通过密码登录 Gmail，还是刷身份证进入火车站，身份验证的核心都是确保「你是你自称的那个人」。然而，传统的基于密码的身份验证模式存在诸多隐患：密码过于简单：许多人使用诸如“123456”或“password”这样的弱密码。密码重复使用：用户往往将同一个密码应用于多个网站，一旦一个账户泄露，其它账户也岌岌 ...继续阅读 (16)

1. 引言还记得 2023 年 GitHub 强制推行多因子认证（MFA）的那一刻吗？从 3 月开始，GitHub 分阶段要求用户启用 MFA，并在年底前全面完成覆盖，这让全球开发者不得不重新审视身份安全的重要性。现在我们登录 Github ，除了要输入密码，还需要完成一个额外的验证步骤，比如输入手机上的动态验证码，或者通过手机上的身份验证器（Authenticator App）确认登录。这种看似繁琐的体验已经成为各大云厂商产品的标配。不仅是 GitHub，像 AWS、阿里云、腾讯云等云厂商也几乎都要求在敏感操作时使用多因子认证（MFA），以确保账户安全。这种举措不仅保护了平台上的代码和账户安全，更体现了现代身份管理技术的趋势，今天，我们就从 GitHub 强制 MFA 的案例切入，了解 MFA 及 Google Authenticator 的实现原理。2. 什么是 MFA/2FA在探讨 MFA 之前，我们需要理解身份验证的本质。身份验证是确认某人或某物的身份是否属实的过程。无论是通过密码登录 Gmail，还是刷身份证进入火车站，身份验证的核心都是确保「你是你自称的那个人」。然而，传统的基于密码的身份验证模式存在诸多隐患：密码过于简单：许多人使用诸如“123456”或“password”这样的弱密码。密码重复使用：用户往往将同一个密码应用于多个网站，一旦一个账户泄露，其它账户也岌岌 ...继续阅读 (6)

在当前 AIGC 迅猛发展的时代，技术与应用场景的融合正以前所未有的速度推进。从全球范围来看，生成式 AI 已经从单一的内容生产工具，快速演化为全产业链赋能的核心引擎。如，OpenAI 的 GPT 系列模型在文本生成领域奠定了标杆，而 MidJourney、 Stable Diffusion、Flux、DALLE 等在图像生成领域掀起了创作革命。音乐、视频等领域也在蓬勃发展。在中国，各大科技公司争相布局，AIGC 正广泛渗透至社交媒体、电商、影视文娱、教育和企业服务等领域。无论是文本生成、图像生成，还是视频、音频内容的自动化生成，AIGC 技术的广泛应用推动了创新型产品的诞生。然而，随着用户需求的增长和复杂度的提高，AIGC 产品的工程架构面临着日益严峻的扩展性挑战。如果架构设计不当，AIGC 系统可能在性能、稳定性和可维护性方面遇到瓶颈，难以支撑业务的长期发展。本文分为两个大的部分：一个是从架构设计原则、数据处理、模型管理、计算资源分配、服务治理及弹性扩展等多个方面，简单探讨如何设计和实现具有良好扩展性的 AIGC 产品工程架构；另一个是从一个 AIGC 创业公司的角度来看，如何基于开源模型做好 AIGC 产品工程架构的扩展性。1. 扩展性为何是 AIGC 产品的核心需求？AIGC 产品的架构设计不同于传统的互联网系统，其扩展性的需求来源于以下几个方面：模型规模与复杂性：AIGC ...继续阅读 (19)

在当前 AIGC 迅猛发展的时代，技术与应用场景的融合正以前所未有的速度推进。从全球范围来看，生成式 AI 已经从单一的内容生产工具，快速演化为全产业链赋能的核心引擎。如，OpenAI 的 GPT 系列模型在文本生成领域奠定了标杆，而 MidJourney、 Stable Diffusion、Flux、DALLE 等在图像生成领域掀起了创作革命。音乐、视频等领域也在蓬勃发展。在中国，各大科技公司争相布局，AIGC 正广泛渗透至社交媒体、电商、影视文娱、教育和企业服务等领域。无论是文本生成、图像生成，还是视频、音频内容的自动化生成，AIGC 技术的广泛应用推动了创新型产品的诞生。然而，随着用户需求的增长和复杂度的提高，AIGC 产品的工程架构面临着日益严峻的扩展性挑战。如果架构设计不当，AIGC 系统可能在性能、稳定性和可维护性方面遇到瓶颈，难以支撑业务的长期发展。本文分为两个大的部分：一个是从架构设计原则、数据处理、模型管理、计算资源分配、服务治理及弹性扩展等多个方面，简单探讨如何设计和实现具有良好扩展性的 AIGC 产品工程架构；另一个是从一个 AIGC 创业公司的角度来看，如何基于开源模型做好 AIGC 产品工程架构的扩展性。1. 扩展性为何是 AIGC 产品的核心需求？AIGC 产品的架构设计不同于传统的互联网系统，其扩展性的需求来源于以下几个方面：模型规模与复杂性：AIGC ...继续阅读 (4)

在 AIGC 引领的新一轮技术浪潮中，企业如何将尖端的 AI 技术转化为真正落地的产品，是一场效率与创新的较量。尽管 AIGC 的算法突破令人瞩目，但真正实现技术价值的关键，往往在于背后的工程架构。从内容生成到智能交互，从模型训练到高效部署，AIGC 工程架构正在重塑企业的技术能力版图。今天，我们将从核心角色与关键问题入手，深度解析 AIGC 工程架构如何驱动生成式 AI 的落地与创新。1. AIGC 工程架构概述1.1 什么是 AIGC 工程架构？AIGC 工程架构是围绕 AIGC 技术的研发、部署和应用所设计的一整套技术体系和工程方法论。它涵盖了从数据处理、模型开发、训练与优化，到推理部署，以及最终产品化的全链路流程。AIGC 工程架构的核心目标是将生成式 AI 技术高效地转化为可以落地的产品和服务，同时满足性能、稳定性、可扩展性以及业务需求的多样性。简单来说，AIGC 工程架构不仅仅是一个技术堆栈，而是一个完整的工程化体系，旨在让 AI 模型的生成能力能够被高效地开发、集成、优化和应用。1.2 AIGC 工程架构的核心组成部分AIGC 工程架构可以分为以下几个关键组成部分，每个部分都有其明确的职责和作用：1.2.1 数据层数据是 AIGC 系统的基础。数据层负责提供用于训练和优化生成式模型的高质量数据集，同时支撑模型在推理阶段的输入与输出。主要包括：数据收集：从公开数据源、企 ...继续阅读 (14)

在 AIGC 引领的新一轮技术浪潮中，企业如何将尖端的 AI 技术转化为真正落地的产品，是一场效率与创新的较量。尽管 AIGC 的算法突破令人瞩目，但真正实现技术价值的关键，往往在于背后的工程架构。从内容生成到智能交互，从模型训练到高效部署，AIGC 工程架构正在重塑企业的技术能力版图。今天，我们将从核心角色与关键问题入手，深度解析 AIGC 工程架构如何驱动生成式 AI 的落地与创新。1. AIGC 工程架构概述1.1 什么是 AIGC 工程架构？AIGC 工程架构是围绕 AIGC 技术的研发、部署和应用所设计的一整套技术体系和工程方法论。它涵盖了从数据处理、模型开发、训练与优化，到推理部署，以及最终产品化的全链路流程。AIGC 工程架构的核心目标是将生成式 AI 技术高效地转化为可以落地的产品和服务，同时满足性能、稳定性、可扩展性以及业务需求的多样性。简单来说，AIGC 工程架构不仅仅是一个技术堆栈，而是一个完整的工程化体系，旨在让 AI 模型的生成能力能够被高效地开发、集成、优化和应用。1.2 AIGC 工程架构的核心组成部分AIGC 工程架构可以分为以下几个关键组成部分，每个部分都有其明确的职责和作用：1.2.1 数据层数据是 AIGC 系统的基础。数据层负责提供用于训练和优化生成式模型的高质量数据集，同时支撑模型在推理阶段的输入与输出。主要包括：数据收集：从公开数据源、企 ...继续阅读 (4)

ComfyUI 是一个基于 Stable Diffusion 的开源 AI 绘图工具，采用了模块化的节点式工作流设计。它通过将 Stable Diffusion 的各个组件和处理步骤抽象为独立的节点，使得用户可以通过直观的拖拽、连接操作来构建复杂的图像生成流程。ComfyUI 解决了传统 AI 绘图工具易用性差、扩展性低的问题。其模块化设计和直观的 Web 界面大大降低了用户的使用门槛，无需深入了解底层技术细节，即可快速构建和调整工作流。同时，ComfyUI 还提供了强大的自定义节点机制，允许开发者轻松扩展新的功能和模型，使其能够适应不断发展的AI绘图领域。ComfyUI 最初由开发者 Comfyanonymous 在 2022 年末发起，旨在提供一个简单、直观的 Stable Diffusion Web UI。早期版本实现了基本的节点类型和 Web 界面，展示了其模块化设计的优势，吸引了一批 AI 绘图爱好者的关注。在 2023 年春夏，ComfyUI 进入了快速发展阶段。项目不断增加新的节点类型，如 ControlNet、Inpaint、Upscale等，支持更多的图像控制和后处理功能。同时，ComfyUI 引入了自定义节点机制，大大扩展了其功能和适用范围。项目也集成了更多 Stable Diffusion 衍生模型，为用户提供了更多选择。随着用户社区的不断壮大，ComfyUI ...继续阅读 (34)

ComfyUI 是一个基于 Stable Diffusion 的开源 AI 绘图工具，采用了模块化的节点式工作流设计。它通过将 Stable Diffusion 的各个组件和处理步骤抽象为独立的节点，使得用户可以通过直观的拖拽、连接操作来构建复杂的图像生成流程。ComfyUI 解决了传统 AI 绘图工具易用性差、扩展性低的问题。其模块化设计和直观的 Web 界面大大降低了用户的使用门槛，无需深入了解底层技术细节，即可快速构建和调整工作流。同时，ComfyUI 还提供了强大的自定义节点机制，允许开发者轻松扩展新的功能和模型，使其能够适应不断发展的AI绘图领域。ComfyUI 最初由开发者 Comfyanonymous 在 2022 年末发起，旨在提供一个简单、直观的 Stable Diffusion Web UI。早期版本实现了基本的节点类型和 Web 界面，展示了其模块化设计的优势，吸引了一批 AI 绘图爱好者的关注。在 2023 年春夏，ComfyUI 进入了快速发展阶段。项目不断增加新的节点类型，如 ControlNet、Inpaint、Upscale等，支持更多的图像控制和后处理功能。同时，ComfyUI 引入了自定义节点机制，大大扩展了其功能和适用范围。项目也集成了更多 Stable Diffusion 衍生模型，为用户提供了更多选择。随着用户社区的不断壮大，ComfyUI ...继续阅读 (5)

引子：从《北京折叠》说起《北京折叠》是郝景芳的一篇著名科幻小说，最早于 2012 年 12 月发表在清华大学的学生论坛水木社区的科幻版。2016 年获得第 74 届雨果奖最佳中短篇小说奖，2018 年获得第 49 届星云赏海外部门短篇小说奖项。雨果奖介绍这篇小说「构建了一个不同空间、不同阶层的北京，可像‘变形金刚般折叠起来的城市’，却又‘具有更为冷峻的现实感’」。《北京折叠》讲述了北京这个城市被分割成了三个空间，每个空间的人们在各自的时空中生活，彼此之间几乎没有交集。第一空间的人高高在上，掌控着资源与权力；第二空间的中产阶级维持着相对体面的生活；第三空间的人则在贫困、压抑中挣扎求生。三层空间的生活轨迹几乎不会重叠，仿佛他们生活在完全不同的世界中。作为一名程序员，这个故事让我不禁联想到我们这个行业中的「折叠北京」，在不同的公司、岗位和城市，程序员们同样被划分成了不同的「空间」。每个人的职业轨迹、生活方式和所面临的问题大相径庭，甚至无法体验到他人生活中的酸甜苦辣。我曾在大厂呆过，在小公司也做过，自己也曾创业。在这些不同的「空间」里，我看到了程序员群体的多样性，感受到了他们各自的焦虑与困境。今天，我想借用《北京折叠》的框架，来聊聊程序员世界中的三种「空间」，它们之间的壁垒、差异，以及偶尔交错的瞬间。1. 第一空间：大厂程序员的「黄金时代」在程序员的世界里，第一空间无疑是那些在头部互联网大 ...继续阅读 (14)

引子：从《北京折叠》说起《北京折叠》是郝景芳的一篇著名科幻小说，最早于 2012 年 12 月发表在清华大学的学生论坛水木社区的科幻版。2016 年获得第 74 届雨果奖最佳中短篇小说奖，2018 年获得第 49 届星云赏海外部门短篇小说奖项。雨果奖介绍这篇小说「构建了一个不同空间、不同阶层的北京，可像‘变形金刚般折叠起来的城市’，却又‘具有更为冷峻的现实感’」。《北京折叠》讲述了北京这个城市被分割成了三个空间，每个空间的人们在各自的时空中生活，彼此之间几乎没有交集。第一空间的人高高在上，掌控着资源与权力；第二空间的中产阶级维持着相对体面的生活；第三空间的人则在贫困、压抑中挣扎求生。三层空间的生活轨迹几乎不会重叠，仿佛他们生活在完全不同的世界中。作为一名程序员，这个故事让我不禁联想到我们这个行业中的「折叠北京」，在不同的公司、岗位和城市，程序员们同样被划分成了不同的「空间」。每个人的职业轨迹、生活方式和所面临的问题大相径庭，甚至无法体验到他人生活中的酸甜苦辣。我曾在大厂呆过，在小公司也做过，自己也曾创业。在这些不同的「空间」里，我看到了程序员群体的多样性，感受到了他们各自的焦虑与困境。今天，我想借用《北京折叠》的框架，来聊聊程序员世界中的三种「空间」，它们之间的壁垒、差异，以及偶尔交错的瞬间。1. 第一空间：大厂程序员的「黄金时代」在程序员的世界里，第一空间无疑是那些在头部互联网大 ...继续阅读 (6)

上周末花了 5 个小时，从零开始给娃训练了一个基于 flux1_dev 的 lora，用于生成娃的照片。以下为详细（保姆级）的过程记录，有想法又没有自己训练过 lora 的程序员爸爸或妈妈们可以尝试一下。可能的时间成本：2 ~ 5 小时，资金成本：5 ~ 10 块。环境准备因为我们会用到 GPU 机器，去类似于阿里云这种云平台租，太贵。这里我们选择的是 audodl ，一个比阿里云便宜 60% 的可按小时租 GPU 服务器的算力平台。autodl 基于容器实现，在使用上有一些局限性，但是对于我们当下的需求来说，还是非常匹配的。我们选择如图 1 所示的配置：图14090D + 50 G 额外的空间尽量选择空闲 GPU 多的主机或所在区，因为可能会存在主机 GPU 不够的情况。下单付款，等待容器启动。容器启动后，直接使用官方提供的 web 的终端，这个终端有一个好处是当你关掉浏览器以后，终端还在，有点类似于 nohup 的执行状态。需要说明一下，autodl 的存储分为系统盘和数据盘，在 /root/autodl-tmp 下为数据盘空间。我们要下载的模型、项目等都放到数据盘下。把 commfy UI flux 跑起来1. 创建 comfyUI 的环境并跑起来cd~/autodl-tmp gitclonehttps://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ...继续阅读 (25)

上周末花了 5 个小时，从零开始给娃训练了一个基于 flux1_dev 的 lora，用于生成娃的照片。以下为详细（保姆级）的过程记录，有想法又没有自己训练过 lora 的程序员爸爸或妈妈们可以尝试一下。可能的时间成本：2 ~ 5 小时，资金成本：5 ~ 10 块。环境准备因为我们会用到 GPU 机器，去类似于阿里云这种云平台租，太贵。这里我们选择的是 audodl ，一个比阿里云便宜 60% 的可按小时租 GPU 服务器的算力平台。autodl 基于容器实现，在使用上有一些局限性，但是对于我们当下的需求来说，还是非常匹配的。我们选择如图 1 所示的配置：图14090D + 50 G 额外的空间尽量选择空闲 GPU 多的主机或所在区，因为可能会存在主机 GPU 不够的情况。下单付款，等待容器启动。容器启动后，直接使用官方提供的 web 的终端，这个终端有一个好处是当你关掉浏览器以后，终端还在，有点类似于 nohup 的执行状态。需要说明一下，autodl 的存储分为系统盘和数据盘，在 /root/autodl-tmp 下为数据盘空间。我们要下载的模型、项目等都放到数据盘下。把 commfy UI flux 跑起来1. 创建 comfyUI 的环境并跑起来cd~/autodl-tmp gitclonehttps://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ...继续阅读 (5)

随着业务的发展，研发团队和系统架构往往面临一个共同的难题：如何在规模不断扩大的情况下，保持高效、稳定的输出。你是否曾经历过这样的困境：系统运行环境中的负载不断攀升，不得不频繁进行性能优化；团队规模扩充后，开发协作开始变得混乱，沟通成本直线上升；技术债务不断积累，系统的开发和维护变得艰难？这些问题的本质在于规模管理的缺失或不足。规模不仅仅体现在系统需要处理越来越多的用户和数据层面，还包括团队管理、开发流程和技术栈的复杂性增长。如果缺乏系统化和工程化的管理方法，规模的扩大往往会拖慢研发效率，甚至导致项目失控。那么，如何通过系统化、工程化的手段，来解决规模扩展带来的复杂性和挑战呢？1 研发中的规模在软件研发中，规模主要可以分为生产规模和开发规模两大类。具体来说，研发中的规模主要包括以下几个方面：1.1 生产规模生产规模指的是系统在实际运行环境中所需处理的负载、并发能力和扩展性。它关注的是一个系统在面对业务增长时，是否能够高效处理不断增加的数据量、用户请求、并发任务等。包括：并发处理能力：系统可以同时处理多少用户请求或任务。数据处理能力：系统能够处理的数据量级别如何，是否支持大数据量的存储、查询和分析。网络流量承受能力：系统在面对大规模用户访问时，是否能够保持稳定的响应时间，并在流量高峰期依然能够正常工作。弹性扩展能力：系统是否可以根据流量的变化自动扩展资源，避免高负载时的性能瓶颈和低负载 ...继续阅读 (31)

在构建和演进复杂企业级系统时，架构师常常面临一个令人头痛的现象：架构劣化。当系统初始设计时一切都井然有序，但随着业务需求的不断增多、新功能的迭代、技术栈的多样化引入，系统开始逐渐变得复杂，模块间的耦合度不断上升，开发者在维护和扩展时难免感到力不从心。系统的可预测性降低，Bug 频发，技术债务迅速累积，甚至每一次小的改动都可能引发意想不到的问题。为什么曾经清晰的架构会走向失控？如何在长期的系统演化中，保证架构的灵活性与可维护性，而不让其逐渐腐化？这一切都指向了一个关键问题：架构设计中的一致性。正如 Fred Brooks 在《设计原本（The Design of Design）》中所言：「一致性应该是所有质量原则的根基。」今天我们将从风格一致性、解决方案一致性、以及形式一致性三个方面，聊下架构设计中如何实现一致性。1 风格一致性：统一的架构模式何谓风格？架构风格是构建系统时遵循的一套原则和模式，它为系统的设计提供了抽象框架。风格可以看作是架构中一系列可重复的微观决策，这些决策在不同上下文中应用，旨在最小化开发者的脑力负担。风格具有其属性：妥适性：根据奥卡姆剃刀原理，风格应避免引入不必要的复杂性，满足基本功能即可。这意味着架构设计中应当聚焦于最核心的需求，避免过度设计。普遍性：风格应该具备广泛适用性，能够通过有限的功能支持多种结果。这种普遍性有助于减少架构中的冗余，提升系统的灵活性。架 ...继续阅读 (51)

研发团队没有战斗力，怎么解？在现代企业中，研发团队的战斗力是企业竞争力的重要组成部分，尤其是在技术驱动型的公司。一个高效、有战斗力的研发团队不仅能快速适应市场变化，还能通过技术创新为企业创造更多的价值。那么，如何才能打造一个有战斗力的研发团队？我们先界定问题，拆解问题，然后再看怎么系统化的去解。1 界定问题我们需要明确什么是「有战斗力的研发团队」，并清楚当前团队与理想状态之间的差距。用我和我们家闺女常说的，当有人和你说一些事情的时候，需要看一下他说的「是一个观点还是一个事实」。「研发团队没有战斗力」，这明显是一个观点。基于这个观点，接下来我们要做的，就是去拆解这个观点背后的事实，并找到支撑这个观点的具体原因。那事实有哪些呢？1.1 任务完成效率低团队的任务完成效率可以通过数据来衡量。如果团队频繁出现项目延期、任务积压，或者在完成某些任务时总是比预期时间拖延很多，这通常会被认为是研发团队没有足够战斗力的重要表现之一。这里的事实包括：项目计划与实际进度的差距有多大？每个任务的平均完成时间是否过长？团队在解决问题时是否常常遇到瓶颈？这些数据可以通过项目管理工具（如 Jira、Trello 等）来进行追踪和量化。一旦明确了当前的情况，我们就能更好地了解团队效率低下的具体原因。1.2 沟通不畅沟通问题是研发团队中非常常见的困扰之一。它可以通过以下事实来体现：团队成员之间是否常常因为沟通不足而 ...继续阅读 (34)

在现代软件开发和运维的领域，Docker和Kubernetes (K8s)已经成为不可或缺的技术工具。对于架构师来说，理解这些技术的核心概念不仅有助于系统设计，同时也是对系统稳定性、可扩展性和运维效率的强大保障。本文我们将从架构师的角度出发，聊下 Docker 和 K8s 的核心概念或逻辑，并阐述如何将这些技术应用于企业级系统中。文章不仅会介绍背后的概念，还会结合实际经验，分享一些对架构设计的思考和观点。1. Docker 的核心逻辑1.1 容器化Docker 的核心在于容器化技术。从架构的角度来看，容器化的本质就是对应用及其依赖的封装，使其在任何环境中都能够保持一致的运行效果。1.1.1 传统环境问题在传统的应用部署中，开发、测试和生产环境往往会存在差异，导致「在我电脑上能跑」的问题频繁出现。这种问题的根本原因在于环境的不一致：不同的操作系统、不一致的库版本、系统设置的差异等。这些问题在复杂的企业系统中尤为突出，开发团队与运维团队之间经常出现摩擦。1.1.2 Docker 的解决方案Docker 通过容器化技术解决了上述问题。容器不仅包含了应用程序的代码，还包括了运行该应用所需的所有依赖项（例如库、配置文件等）。更重要的是，Docker 容器之间相互隔离，并且与宿主机共享同一个内核。这使得容器更加轻量化，并且能够快速启动和扩展。对于架构师而言，Docker 的核心价值在于环境一致 ...继续阅读 (30)

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【说明】全文约 18000 字，阅读需要约 40 分钟。是关于后端性能优化的系统性梳理，从缓存、批量处理、异步处理、数据压缩、并行化处理、避免不必要的请求等 6 个方面做了详细的表述。作为后台架构师，你是否经常面临系统响应缓慢、资源消耗过高、用户反馈不佳等问题？在复杂业务场景下，系统性能的瓶颈往往隐藏在不起眼的细节中，如何精准识别并高效解决这些问题，是每一个架构师必须掌握的核心技能。本文将为你揭示后台架构优化的六大核心方法——缓存、批量处理、异步处理、数据压缩、并行化处理和避免不必要的请求。每一种方法都代表了架构设计中的重要策略，通过掌握这些方法，你将能够大幅提升系统的响应速度、降低资源消耗，同时确保系统的稳定性和扩展性。无论你是刚入行的新手，还是经验丰富的老手，这些优化方法都能为你的系统带来实质性的性能提升，助你在架构设计中游刃有余，轻松应对各种性能挑战。1. 缓存1.1 缓存解决的问题在计算机科学中，缓存是一种用于存储临时数据的机制，旨在加速数据的访问速度。缓存的出现主要是为了解决以下两个问题：数据访问速度的差异：在计算机系统中，存储设备的访问速度各不相同。比如，CPU 的访问速度非常快，而硬盘的访问速度相对较慢。如果每次访问数据都需要从硬盘或远程服务器读取，系统的整体性能将受到严重影响。为此，系统会将经常访问的数据存储在访问速度更快的介质（如内存、CPU 缓存等）中，从而提升 ...继续阅读 (27)

在这个数字化高度依赖的时代，安全不仅仅是一种防御手段，更是一种核心竞争力。对于 SaaS 初创企业而言，安全策略的构建如同奠定企业发展的基石，决定着未来的稳定与可持续性。在开始构建基于云服务的 SaaS 平台时，如何在前期制定全面而有效的安全策略，将直接影响公司能否在激烈的市场竞争中立于不败之地。任何忽视安全的行为，都会为企业未来的成长埋下隐患。今天我们要聊的安全仅仅是狭义上的安全，包括外部的攻击，以及企业内部管理不规范或误操作导致的安全问题等。SaaS 初创业企业的安全策略包括外部安全和内部安全两大方面。每个方面都是针对特定的安全问题而梳理的，都会有对应的解法。1 外部安全外部安全主要涉及防范来自外部的威胁，如网络攻击、中间人攻击、数据泄露等。以下是关键领域及其应对策略：1.1 网络安全安全问题：网络安全是外部安全的核心，涉及防护企业网络免受各种外部威胁的攻击。常见的网络威胁包括 DDoS 攻击、SQL 注入、中间人攻击等。这些攻击可能导致服务中断、数据泄露，甚至系统被完全控制。解决方案：防火墙与 DDoS 防护：部署多层防火墙，包括应用层和网络层防火墙，以过滤恶意流量。通过云服务提供商（如阿里云、腾讯云、AWS）的 DDoS 防护服务，可以自动检测并缓解大规模流量攻击。早期考虑先上一波动态 CDN。加密通信：强制使用 HTTPS（TLS/SSL） 来加密数据在传输过程中的安全性 ...继续阅读 (34)

【说明】全文约 15000 字，阅读需要 30 分钟。是关于架构师核心能力的系统性梳理，从系统设计能力、技术能力、全局视角与系统性思维、沟通与协作能力、项目管理能力、质量保障与技术债务管理、创新与前瞻性思维等 7 个能力做了详细的表述。在软件开发领域，架构师常被视为技术的领航者和项目的灵魂人物。他们不仅仅是技术专家，更是系统的规划者、团队的协调者和问题的解决者。随着技术的不断演进和项目复杂性的提升，架构师的角色也在不断扩展和深化。要成为一名优秀的架构师，掌握以下七大核心能力至关重要。这些能力不仅奠定了架构师的技术基础，还支撑了他们在项目中的领导力和决策力。1. 系统设计与建模能力系统设计与建模是架构师的看家本领，是将业务需求转化为可落地执行的技术蓝图的关键一环。这需要架构师具备深厚的技术功底和丰富的实践经验。架构师首先要具备的就是将业务需求转化为系统设计的能力。这个过程并不仅仅是技术上的实现，而是需要架构师深入理解业务目标和背景，并将这些抽象的需求转化为切实可行的技术方案。架构师需要与产品经理、业务分析师等角色密切合作，理解用户的需求、业务流程和核心目标，准确提炼和细化需求，明确系统的目标定位、功能边界、非功能需求等关键要素。要能透过表象看本质，抓住需求的核心要义。在需求分析的基础上，架构师要进行深入的领域建模。这需要运用领域驱动设计( DDD )等方法，对业务实体及其之间的关系进 ...继续阅读 (40)

前后端分离架构是一种现代Web应用程序的架构模式，其核心逻辑是将应用程序的前端(用户界面)和后端(业务逻辑和数据访问)分离开来，使它们成为独立的部分。前端和后端通过API进行通信，彼此独立开发、测试和部署。前端负责用户界面的呈现和交互，通过 HTML、CSS和 JavaScript 等实现。后端负责业务逻辑的处理、数据的存储和检索，提供 API 接口供前端调用。前端和后端通过 HTTP 协议进行通信，传输数据通常使用 JSON 格式。1 前后端架构的演化过程前后端分离架构并不是直接出现的，它是随着技术的发展慢慢演化而来的，大概分为如下几个阶段。早期的 Web 应用( 20 世纪 90 年代)：在 Web 应用程序的早期阶段，前后端是紧密耦合的。服务器端使用模板引擎(如 PHP、JS P)生成完整的 HTML 页面，前端主要使用 HTML、CSS 和少量的 JavaScript，与后端混合在一起。这种架构模式简单直接，但灵活性和可维护性较差。Ajax 的出现( 2005 年)：Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)的出现，标志着前后端分离的开始。通过 Ajax，前端可以在不刷新页面的情况下与服务器进行异步通信，实现局部内容的更新。这种技术使得前端能够更加动态和交互，但前后端的耦合度仍然较高。RESTful API 的兴起( 2000 年代中期)：随 ...继续阅读 (110)