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calendar/diary/2026-03-10.md

@@ -1,9 +1,30 @@
 # 任务
 
 - [x] 开发：参加 IBS 项目晨会，同步昨日问题跟进事项。（李春良 0.5）
-- [ ] 开发：梳理 IBS V7.19.0 需求。（新业务平面引入与系统集成实施 李春良 4）
+- [x] 开发：开发 IBS V7.19.0 需求。（新业务平面引入与系统集成实施 20% 李春良 2）
-- [ ] 项目：IBS 智能体具体落实技术方案调研。（李春良 3）
+- [x] 项目：IBS 智能体具体落实技术方案调研，文档编写。（李春良 5）
+- [x] 项目：试商用客户峰值带宽（企业）导出匹配 ID。（李春良 0.5）
 
 # 日志
 
+帮我把数据梳理为一个markdown表格，不可以动数据。就是做到 markdown表格。每个属性都要。直接输出表格。
+
+你好，想请教一个使用场景。
+
+因为我们的 MCP 服务会做一些实际的业务 HTTP 请求，所以我们期望把最外层的用户 token，或者是 MCP 的自定义 token 透传给这个 MCP server。请问这个有什么比较好的实现方式吗？
+
+另外，我发现目前系统自带的 MCP Config 是一个静态配置，有什么比较好的方案可以实现动态检索工具呢？
+
+万分感谢！
+
 # 总结
+
+AI 开发，今天测试了 MCP 的调用。
+
+今天和龙哥聊天，发现自己是一种和善的人格，比如龙哥说，京东、美团导致大部分普通人没有工作。
+
+我发先我的思维一致是相反的，我认为大厂在某一定程度上是给社会带来了好处的，加快了社会的发展。、
+
+但是想想确实，自己无论如何的成长学习，感觉和他们的差距越来越大，层级和周边人的影响是再试太大了。
+
+自从换了输入法，自己的打字的速度实在是太慢了。总感觉右手不是很舒服。

calendar/diary/2026-03-11.md

@@ -0,0 +1,38 @@
+# 任务
+
+- [x] 开发：参加 IBS 项目晨会，同步昨日问题跟进事项。（李春良 0.5）
+- [x] 开发：梳理 IBS V7.19.0 需求。（新业务平面引入与系统集成实施 30% 李春良 2）
+- [x] 项目：IBS 智能体具体落实技术方案调研，打通流程。（李春良 5）
+
+# 日志
+
+当前项目是我们的 MCP 注册中心，相当于我们提供了一个统一的 MCP 服务。我们为用户和管理员提供了一个 API 注册接口，当管理员把接口规范传给我们后，我们就可以直接为 AI 提供标准化的 MCP 接口。
+
+现在遇到的一个问题是，我们想把这个注册中心给不同的平台用户使用（比如 IBS 用户、CDN 项目组等）。由于有多个项目组，且每个项目组都有自己的工具，如何有效区分这些工具成了关键。
+
+请帮我调研一下：
+
+1. MCP 协议层面是否支持根据不同的用户 Key 返回不同的工具？
+2. 针对这种需求，目前市面上是否有比较成熟的实现方案（最好是符合我们项目的技术栈）？
+
+总的来说，我想把它接入到一个智能体中，让不同的用户平台根据自己的 Key 获取对应的工具，这样也能减轻上下文的压力。请帮我调研一下，然后我们再讨论出一个成熟的技术方案。
+
+现在进一步解决我的问题，MCP 的鉴权已经通了，如上边说的当前项目是我们的 MCP 注册中心，相当于我们提供了一个统一的 MCP 服务。我们为用户和管理员提供了一个 API 注册接口，当管理员把接口规范传给我们后，我们就可以直接为 AI 提供标准化的 MCP 接口。
+
+此时有个问题了。如果各个平台有自己的鉴权的话，如何能把 token 透传下去呢？因为这个 token 可能是各个项目自己用来横向鉴权的，比如控制谁能查哪些域名等等场景。是不是可以给 mcp 增加额外的 header 然后增加到 mcp 发起调用的 header 中。帮我调研一个可行的，标准的方案。
+
+# 总结
+
+今天突破了 ibs-ai-mcp 项目的进展，目前实现了 token 的透传。算是实现了整个流程必要的一环。
+
+下午在公司内展示了 cosmic 拆分工具的使用，再次回头看这个工具的整体设计，感觉自己有进步了，在最近学习了智能体的开发。
+
+我个人认为智能体开发，前端技能目前来说是必要的。
+
+晚上听了卡兹克的直播，感觉自己还是没有在小的前沿，自己过于关注比如账号注册的用户名等等这些无用的东西。感觉这些人真的比想想中年轻，对 AI 的拥抱程度。在看看周边的人，感觉对 AI 的拥抱程度真的好低呀。简直不是在一个层级。目前还在 AI 对话的形态。
+
+在当下这个热潮中，周末还是有必要玩儿一下龙虾。
+
+田宝和 AI 聊了好久。感觉可以把 AI 融入到我的生活中。
+
+我们不应该评判是否是 AI 产出的，要看最终的内容是否是我们想要的。

calendar/diary/2026-03-12.md

@@ -0,0 +1,8 @@
+# 任务
+
+- [ ] 开发：参加 IBS 项目晨会，同步昨日问题跟进事项。（李春良 0.5）
+- [ ] 开发：梳理 IBS V7.19.0 需求。（新业务平面引入与系统集成实施 30% 李春良 2）
+
+# 日志
+
+# 总结

resource/前端/如何成为一个 React 工程师呢？.md

@@ -144,7 +144,7 @@ export default FunctionalCounter
 
 # 第二章 组件化开发核心
 
-Props 通信
+Props 通信（只读的，子组件不可以进行修改，单向数据流。）
 
 ```tsx
 type Props = {
@@ -163,12 +163,59 @@ export default PrintNmae
 
 ```
 
-传参
+普通传参
 
 ```tsx
 <PrintNmae name="John" />
 ```
 
+children 传参，这里 type
+
+```tsx
+import React from 'react'
+
+type CardProps = React.PropsWithChildren<{}>
+
+const Card = ({ children }: CardProps) => {
+  return (
+    <div
+      style={{ border: '1px solid #ccc', padding: '16px', borderRadius: '8px' }}
+    >
+      {children}
+    </div>
+  )
+}
+
+export default Card
+```
+
+关于 `{ children }: CardProps` 是组件接收一个 props 然后从里边结构出来 children
+
+类型声明：
+
+```tsx
+type UserProps = {
+  name: string
+  age: number
+  isVerified: boolean
+  hobbies?: string[]
+}
+
+export const User = (user: UserProps) => {
+  const { name, age, isVerified, hobbies } = user
+
+  return (
+    <div>
+      <h2>{name}</h2>
+      <p>Age: {age}</p>
+      <p>校验: {isVerified ? '已验证' : '未验证'}</p>
+      {hobbies && hobbies.length > 0 && <p>爱好: {hobbies.join(', ')}</p>}
+    </div>
+  )
+}
+
+```
+
 # CSS
 
 顶级作用域

work/移动杭研/AI 项目/CLAUDE.md.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+# CLAUDE.md
+
+This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
+
+本文件用于指导 Claude Code（claude.ai/code）在此仓库中开展工作。
+
+## 技术栈
+
+- Java：`21`（`<java.version>`）
+- 后端框架：Spring Boot `4.0.3`
+- 后端框架：Spring Ai `1.1.2`
+
+## 开发规范
+
+如果涉及改动对外提供的 RESTful API 需对 MCP 动态工具管理 API 文档进行及时更新。
+
+开发 MCP 相关功能需要遵守 MCP 协议说明。
+
+## 日志和注释
+
+- 日志和注释使用中文
+- 关键位置须有日志，日志级别仅需要 `info` 和 `error` 两个级别
+- public 方法必须提供注释说明，关键位置也可以适量增加注释说明
+
+## 测试规范（强约束）
+
+- 新增功能、修复问题、修改业务行为：必须新增/更新对应的测试用例（优先单元测试），覆盖核心规则与边界条件
+- 修复 Bug：必须提供回归测试（修复前失败、修复后通过）
+- 纯代码格式/注释调整：可以不新增测试，但必须确保现有测试全部通过
+- 必要时才写集成测试（如持久化/序列化/校验）：控制数量，避免把所有测试都写成 `@SpringBootTest`
+- 提交前必须在仓库根目录运行 `mvn test` 并确保全部通过；测试未通过禁止提交

work/移动杭研/AI 项目/IBS 智能体具体落实技术方案.md

@@ -89,8 +89,6 @@ dify API 的研究。
 
 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 工具调用。
 
-![](../../../attachment/images-paste/image-20260304153545122.png)
-
 发指令 --》ibs-ai --> RAGflow --> 智能决策         a 工具          b  知识库
 
 需要 MCP server Token 和 用户 Token。

work/移动杭研/AI 项目/RAG Flow 部署.md

@@ -0,0 +1,324 @@
+# 一、RAGFlow 部署前提
+
+最低硬件要求：
+
+- CPU ≥ 4 核
+- 内存 ≥ 16 GB
+- 磁盘 ≥ 50 GB
+- Docker ≥ 24
+- Docker Compose ≥ 2.26 ([ragflow.com.cn][1])
+
+RAGFlow 默认依赖这些组件：
+
+- MySQL
+- Redis
+- MinIO（对象存储）
+- Elasticsearch / Infinity（检索）
+- API Server
+
+这些都已经写在 `docker-compose` 里。 ([ragflow.com.cn][2])
+
+---
+
+# 二、系统参数调整（必须）
+
+RAGFlow 用 Elasticsearch，需要调内核参数：
+
+```bash
+sysctl vm.max_map_count
+```
+
+如果小于 **262144**：
+
+```bash
+sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
+```
+
+永久生效：
+
+```bash
+echo "vm.max_map_count=262144" >> /etc/sysctl.conf
+sysctl -p
+```
+
+否则 ES 会启动失败。 ([ragflow.com.cn][1])
+
+---
+
+# 三、下载 RAGFlow
+
+```bash
+git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
+cd ragflow
+```
+
+进入 docker 目录：
+
+```bash
+cd docker
+```
+
+目录结构大概：
+
+```
+ragflow/
+ ├ docker/
+ │   ├ docker-compose.yml
+ │   ├ docker-compose-base.yml
+ │   ├ .env
+ │   └ service_conf.yaml.template
+```
+
+---
+
+# 四、配置环境变量
+
+编辑 `.env`
+
+```bash
+nano .env
+```
+
+主要配置：
+
+```env
+# elasticsearch
+STACK_VERSION=8.11.3
+ELASTIC_PASSWORD=ragflow
+
+# kibana
+KIBANA_USER=rag_flow
+KIBANA_PASSWORD=infini_rag_flow
+
+# ports
+ES_PORT=1200
+KIBANA_PORT=6601
+```
+
+如果需要修改 Web 端口：
+
+编辑 `docker-compose.yml`
+
+```yaml
+ports:
+  - "8080:80"
+```
+
+访问地址就变成：
+
+```
+http://服务器IP:8080
+```
+
+---
+
+# 五、启动 RAGFlow
+
+```bash
+docker compose -f docker-compose.yml up -d
+```
+
+查看容器：
+
+```bash
+docker ps
+```
+
+正常会有这些容器：
+
+```
+ragflow-server
+ragflow-worker
+mysql
+redis
+minio
+elasticsearch
+kibana
+```
+
+---
+
+# 六、访问 RAGFlow
+
+浏览器访问：
+
+```
+http://服务器IP
+```
+
+首次使用需要注册账号。
+
+然后就可以：
+
+1️⃣ 创建 Dataset（知识库）
+
+2️⃣ 上传 PDF / Markdown / 文档
+
+3️⃣ 自动解析
+
+4️⃣ 创建 AI Chat
+
+RAG 就跑起来了。
+
+---
+
+# 七、连接大模型
+
+RAGFlow **本身不带 LLM**，需要接模型。
+
+常见配置：
+
+| 类型    | 推荐             |
+| ----- | -------------- |
+| 本地模型  | Ollama         |
+| GPU推理 | vLLM           |
+| API   | OpenAI / Azure |
+| 国产    | DeepSeek       |
+
+例如接 **Ollama**
+
+先装 Ollama：
+
+```bash
+curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
+```
+
+拉模型：
+
+```bash
+ollama pull llama3
+```
+
+然后在 RAGFlow UI：
+
+```
+Settings → Model Providers
+```
+
+添加：
+
+```
+Provider: Ollama
+URL: http://host.docker.internal:11434
+```
+
+---
+
+# 八、常用运维命令
+
+查看日志
+
+```bash
+docker logs ragflow-server -f
+```
+
+停止
+
+```bash
+docker compose down
+```
+
+升级
+
+```bash
+git pull
+docker compose pull
+docker compose up -d
+```
+
+---
+
+# 九、生产环境建议
+
+推荐配置：
+
+```
+8 CPU
+32GB RAM
+100GB SSD
+```
+
+并且：
+
+- Elasticsearch 单独部署
+- MinIO 使用对象存储
+- GPU + vLLM
+
+RAGFlow 在企业环境一般是：
+
+```
+Nginx
+   │
+RAGFlow API
+   │
+Elasticsearch
+Redis
+MySQL
+MinIO
+```
+
+---
+
+# 十、很多人部署失败的 3 个原因
+
+90% 卡在这里：
+
+### 1 Docker 版本太低
+
+必须：
+
+```
+Docker ≥ 24
+Compose ≥ 2.26
+```
+
+---
+
+### 2 内存不足
+
+RAGFlow 启动 ES + Python worker
+
+最低：
+
+```
+16GB
+```
+
+---
+
+### 3 vm.max_map_count 没改
+
+ES 直接 crash。
+
+---
+
+# 十一、如果你是做 AI 产品（强烈建议）
+
+我建议你这样部署 RAGFlow：
+
+```
+RAGFlow
+   │
+vLLM (推理)
+   │
+Embedding Service
+   │
+对象存储
+```
+
+效果比默认好很多。
+
+---
+
+💡 如果你愿意，我可以再给你一份 **“RAGFlow 企业级部署架构”**（包括）：
+
+- GPU 推理架构
+- embedding 服务
+- chunk pipeline
+- RAGFlow + MCP
+- 和你现在的 **智能体架构怎么融合**
+
+我可以直接画一张 **完整 RAG 系统架构图**。
+
+[1]: https://ragflow.com.cn/docs?utm_source=chatgpt.com "快速入门 | RAGFlow 引擎"
+[2]: https://ragflow.com.cn/docs/dev/configurations?utm_source=chatgpt.com "配置 | RAGFlow 引擎"

work/移动杭研/AI 项目/RAG Flow.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+RAGFlow的核心映像在早期版本（如v0.21.1）约为9GB，这主要是因为包含了内置的embedding模型。
+
+## 镜像大小变化
+
+从v0.22.0开始，RAGFlow 改为只发布 slim 版本，不再包含内置的 embedding 模型，镜像大小减少到约 2 GB。
+
+当前版本（v0.24.0）的镜像信息：
+
+- 下载大小：约2GB
+- 运行时展开大小：约7GB
+
+## 9GB大小的原因
+
+早期9GB的镜像包含：
+
+- 内置的BCE embedding模型
+- 内置的BGE embedding模型
+- 完整的RAGFlow应用程序及其所有依赖
+
+现在 slim 版本需要用户自行配置外部的大模型和 embedding 服务，因此镜像体积大幅减小。
+
+---
+
+| 服务                | 用途        | Docker镜像                   |
+| ----------------- | --------- | -------------------------- |
+| **Elasticsearch** | 向量数据库（默认） | `elasticsearch:8.11.3`     |
+| **Redis**         | 缓存和消息队列   | `valkey:6.0.2`             |
+| **MySQL**         | 元数据存储     | `mysql:8.0.39`             |
+| **MinIO**         | 对象存储      | `minio:RELEASE.2025-06-13` |

work/移动杭研/AI 项目/settings.local.json.md

@@ -0,0 +1,30 @@
+```
+{
+  "permissions": {
+    "allow": [
+      "Bash(./mvnw test:*)",
+      "Bash(./mvnw dependency:get:*)",
+      "Bash(curl:*)",
+      "mcp__deepwiki__ask_question",
+      "Bash(mvn test:*)",
+      "mcp__deepwiki__read_wiki_structure",
+      "mcp__deepwiki__read_wiki_contents",
+      "Bash(python:*)",
+      "Bash(mvn compile:*)",
+      "Bash(mvn dependency:tree:*)",
+      "Read(//c/Users/docke/.m2/repository/io/modelcontextprotocol/**)",
+      "Read(//c/Users/docke/.m2/**)",
+      "Bash(jar tf:*)",
+      "Bash(javap:*)",
+      "Bash(mvn clean:*)",
+      "Bash(mvn spring-boot:run:*)",
+      "Bash(jar:*)",
+      "WebFetch(domain:spec.modelcontextprotocol.io)",
+      "WebFetch(domain:spring.io)",
+      "WebFetch(domain:developers.redhat.com)",
+      "Bash(find \"D:\\\\MyCode\\\\Work\\\\yd-hy\\\\ibs-mcp\" -type f \\\\\\( -name \"*.sql\" -o -name \"schema*\" -o -name \"*schema*\" \\\\\\) 2>/dev/null | head -20)"
+    ]
+  }
+}
+
+```

work/移动杭研/AI 项目/开发备注.md

@@ -0,0 +1,14 @@
+```
+{
+    "success": true,
+    "message": "API Key 创建成功",
+    "data": {
+        "id": 1,
+        "apiKey": "c2f2956653614bc4ab05711c03f0ff36",
+        "tenantCode": "tenant001",
+        "description": "测试 API Key",
+        "enabled": true,
+        "createdAt": "2026-03-11T10:03:41.9902653"
+    }
+}
+```