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#AIOps最佳实践

06-prompt-engineering-把Prompt做成工程组件

贺公子之数据科学与艺术 7小时前2026-10-16 16:19:50

客服主管拿着两份工单过来："同样的话，昨天判 high 今天判 medium，AI 是喝酒了吗？"

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05-llm-fundamentals-LLM基础理解大模型

贺公子之数据科学与艺术 7小时前2026-10-16 16:17:37

系列：AI FDE 20 课｜主线项目：北岸智造企业 AI Assistant 本课在主线中的位置：同一任务多模型横评（准确率/延迟/Token 成本/质量...

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04-git-docker-cloud-Git与Docker与Cloud部署

贺公子之数据科学与艺术 7小时前2026-10-16 16:16:00

系列：AI FDE 20 课｜主线项目：北岸智造企业 AI Assistant 本课在主线中的位置：把 02+03 部署上云：Local → Docker ...

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03-sql-enterprise-data-SQL与企业数据

贺公子之数据科学与艺术 7小时前2026-10-16 16:14:50

系列：AI FDE 20 课｜主线项目：北岸智造企业 AI Assistant 本课在主线中的位置：北岸 CRM 模拟库：找客户/订单/客服记录 → 客户 ...

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02-python-api工程基本功——1 天读懂陌生项目，改出可用功能

贺公子之数据科学与艺术 7小时前2026-10-16 16:13:49

系列：AI FDE 20 课｜主线项目：北岸智造企业 AI Assistant ／本课在主线中的位置：基础 AI Service——POST /custo...

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CloudQ共创征文: 一次免费 SSL 证书换证，我把救火做成了 aiOPS类Skill

李福春 8小时前2026-10-16 14:47:54

晚上十点多，客户在微信上甩来一张截图：一个斗大的红色警告页，“您的连接不是私密连接”。

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01-fde-mindset（对 Customer Outcome 负责的工程师）

贺公子之数据科学与艺术 1天前2026-10-15 22:25:30

系列：AI FDE 20 课｜主线项目：北岸智造企业 AI Assistant 本课在主线中的位置：把"用 AI 提高客服效率"模糊需求结构化为 Probl...

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03-AI实践论-人类如何与AI共同行动

贺公子之数据科学与艺术 3天前2026-10-13 09:00:57

核心命题：当 AI 从"回答问题"进入"执行任务"，真正被重构的将不是软件，而是组织。

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02-AI认识论-机器究竟知道什么

贺公子之数据科学与艺术 3天前2026-10-13 08:57:25

核心命题：AI 最大的问题可能不是"它会不会思考"，而是"它所生成的东西凭什么算知识"。

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01-AI本体论-机器究竟是什么

贺公子之数据科学与艺术 3天前2026-10-13 09:36:53

核心命题：AI 不是"更聪明的软件"，而可能改变我们对"智能"和"主体"的定义。对应总问题：AI 是工具、主体，还是一种新的存在？

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【21｜Final Capstone：从 AIOps 到 Autonomous Operations】

贺公子之数据科学与艺术 3天前2026-10-13 08:27:29

这是 ITOps Agent Platform 系列的最终篇。前 20 篇，我们分别构建了告警聚合、上下文构建、RCA、Planner、Policy、执行网关、...

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03｜现代 Observability：Metrics + Logs + Traces + Profiles + Events

贺公子之数据科学与艺术 3天前2026-10-13 08:26:57

面向 ITOps Agent Platform 系列第 3 篇。掌握现代 AIOps 的"数据底座"

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【20｜Chaos Engineering + Autonomous SRE】

贺公子之数据科学与艺术 4天前2026-10-12 17:30:09

在前一篇中，我们为 ITOps Agent Platform 加上了 FinOps 与 Capacity Intelligence，让 Agent 不仅能修故障...

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19｜FinOps + Capacity Intelligence

贺公子之数据科学与艺术 4天前2026-10-12 17:28:26

想象一下：你的自治运维 Agent 刚刚自动修复了一次数据库连接池耗尽，响应速度比任何人类工程师都快。但当你翻开账单，发现这一次修复消耗了 4 百万 token...

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18｜AIOps + Kubernetes / Cloud Native

贺公子之数据科学与艺术 4天前2026-10-12 17:26:29

现代生产系统高度依赖 Kubernetes，但 Kubernetes 本身的抽象层次也让排障变得复杂。一次业务抖动，最终可能以 Pod 反复重启、Nginx 5...

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17｜Self-Healing：执行不是终点，验证才是

贺公子之数据科学与艺术 4天前2026-10-12 17:24:30

随着 AI Agent 越来越多地进入 ITOps 场景，「自动修复」正在从演示走向生产。但自动化带来效率的同时，也带来一个更难回答的问题：当 Agent 报告...

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16｜安全：Policy Engine + HITL + Least Privilege

贺公子之数据科学与艺术 4天前2026-10-12 17:22:31

TL;DR：Agent 一旦拥有执行权限，LLM 的不可靠推理就会成为真实的攻击面。安全决策必须交给确定性的 Policy Engine，而非模型自身判断。本文...

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【15｜Agent Evaluation：不要用“看起来回答不错“验收 Agent】

贺公子之数据科学与艺术 3天前2026-10-13 09:39:52

当你的 ITOps Agent 输出一份完美的 Markdown 分析报告，却选错了 restart 命令、漏掉了关键日志，或者在错误的主机上执行操作——传统的...

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14｜Agent Observability：给 AI Agent 建“APM“

贺公子之数据科学与艺术 3天前2026-10-13 09:40:05

AI Agent 是“黑盒”，缺乏可观测性就无法定位性能瓶颈与成本失控。OpenTelemetry 的 GenAI/Agent 语义规范正在成为行业标准，通过 ...

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13｜Multi-Agent：什么时候真的需要 12 个 Agent？

贺公子之数据科学与艺术 3天前2026-10-13 09:40:59

TL;DR：在 ITOps 场景中，多 Agent 的价值不在于数量，而在于专业化、隔离、并行、仲裁四种能力。并行取证远优于串行长链，可大幅降低延迟；仲裁层必须...

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