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→前两篇讲的是单个 Agent 怎么定义、Prompt 怎么写。这篇开始讲怎么把多个 Agent 串起来干活。Shell 脚本也能串（claude -p一个接一个），但数据靠文件传，并行写起来麻烦。别怕，不需要会 JS。这篇看完你就知道，写 Workflow 只需要四样东西。
本文基于 Python + Browser Use 实现一个处理浏览器业务的数字员工，让 Agent 使用持久化 Chrome 环境，根据自然语言任务完成订单、退款、库存等网页操作。相比直接使用 Codex，本方案更强调将 Browser Agent 嵌入自己的程序，自主管理模型、业务规则、任务和数据，针对具体岗位进行长期、专业化定制，并探讨其与 Playwright 的适用边界。
pwd=na7g 提取码: na7g --来自百度网盘超级会员v4的分享（5）右键User文件夹，New–>Sourc File，在User文件夹下新建main.c文件，点击Finish。(3)接下来，我们在创建好的工程文件夹下新建三个文件夹：APP,DSP2833x_Libraries和User,其中APP文件夹用于存放自己定义的.c和.h文件，DSP2833x_Libraries文件夹用来存放
腾讯CODING DevOps系列产品即将停止服务的消息在开发者社区引发强烈反响。这一战略性调整不仅标志着国内DevOps服务市场格局的重大变化，更将直接影响数十万开发者和企业的日常研发工作流程。作为国内领先的一站式DevOps平台，Gitee凭借其本土化优势、完善的功能生态和成熟的迁移方案，正成为企业应对这一变局的首选解决方案。
Docker Compose是Docker官方提供的多容器编排工具，通过YAML文件定义服务、网络和卷，简化了多容器应用的部署与管理。它支持环境一致性、一键部署、服务编排和资源隔离，适用于微服务架构等场景。文章详细介绍了安装配置、核心语法（服务定义、网络配置、数据持久化）、实用案例（Nginx、LAMP环境）及高级功能（多环境配置、资源限制）。通过合理的项目结构和最佳实践，Docker Compo
时间成本降低75%+：用例生成、定位维护、异常排查的时间均大幅缩短；门槛降低：非资深自动化工程师只需输入自然语言需求，即可获得可执行用例；稳定性提升：定位失效时自动修复，减少因页面迭代导致的用例失效问题。
随着企业数字化转型深入，数据中台作为数据资产沉淀与价值释放的核心枢纽，承载着PB级数据的处理与服务任务。传统手工运维模式在面对数据规模爆炸式增长、业务场景复杂化时，暴露出响应延迟、配置混乱、故障恢复周期长等问题。本文旨在构建一套覆盖数据中台全生命周期的自动化运维体系，通过技术工具与方法论结合，实现运维效率与质量的双重提升。研究范围包括：数据中台技术架构解析、自动化运维核心模块设计、智能算法应用、实
本文摘要（149字）： 情人节鲜花销售分析预测可视化平台旨在解决节日鲜花市场供需失衡、库存低效等问题。该系统整合历史销售、天气、舆情等多维数据，采用Java+SpringBoot框架开发，MySQL5.7数据库存储，通过时序预测模型（ARIMA/LSTM）实现需求精准预测，误差率<15%。平台提供动态数据看板、热力图等可视化分析功能，支持区域/品类多维度下钻，帮助中小商家优化采购定价策略。测
随着项目规模的扩大，代码库逐渐积累"代码坏味道"，如重复代码、高圈复杂度、不合理的依赖关系等，这些问题不仅增加了维护成本，还可能导致系统稳定性下降。本文将探讨如何利用深度学习技术构建自动化重构建议系统，实现对代码结构模式的精准识别和智能重构建议，显著提升软件开发效率和质量。它不仅能够精准识别代码中的坏味道和模式，还能提供高质量的重构建议，显著提升代码质量和开发效率。随着技术的不断进步，这类系统将成
数据中台作为企业数据资产管理和价值挖掘的核心平台，其资源调度效率直接影响整个数据生态的运行效果。理解数据中台资源调度的核心挑战掌握自动化资源调度的关键技术学习实际应用中的解决方案了解行业最新发展趋势本文涵盖的范围包括但不限于：资源调度算法、任务优先级管理、弹性伸缩机制、多租户资源隔离等关键技术。首先介绍基本概念和背景知识然后深入分析核心算法和原理接着通过实际案例展示实现细节最后探讨应用场景和未来趋
小团队/自建集群：选；大企业/全功能需求：选；云原生团队：选。通用场景/多类型作业：选；纯Hadoop生态：选；云原生/K8s：选。开源/自定义：选；云原生/不想维护：选Datadog；日志集中管理：选ELK或Datadog。实时故障排查：选；混沌工程/K8s：选Chaos Mesh；混沌工程/AWS：选。Hadoop生态：选；云原生/K8s：选。开源/多数据源：选；AWS/低代码：选；数据血缘：
企业和个人能够轻松利用云服务器搭建各种类型的网站，无论是展示型网站、电商平台还是博客等，云服务器具备可扩展性，当网站流量出现波动，如促销活动、热点事件引发大量访问时，能灵活调整资源配置，确保网站稳定运行，避免因流量过载导致网站崩溃。人工智能和机器学习模型的训练需要大量的计算资源，云服务器能够提供高性能的计算实例，支持GPU加速计算，科研机构和企业在进行AI模型训练时，如训练图像识别模型、语音识别模
【IEEE出版、EI检索、宁波财经学院主办】2025年大数据应用、机电工程与自动化国际学术会议（BDAMEA 2025）
定义这个作业属于阶段阶段是 GitLab CI/CD 流水线中的一个逻辑分组variables:设置了一个环境变量，值为这通常用于指定 Docker 镜像仓库地址。
这个命令特别适合在持续集成/持续部署(CI/CD)环境中使用，如 GitLab CI、Jenkins 等。这会使用当前目录下的 Dockerfile 构建一个名为。的镜像，不使用缓存并确保清理中间容器。: Docker 构建镜像的基础命令。
Nacos 和 XXL-JOB 依赖 MySQL，配置了健康检查。：所有服务在同一个 Docker 网络内，可通过服务名互相访问。http://服务器IP:8080/xxl-job-admin。：将镜像文件和部署脚本打包，复制到目标离线服务器。：在一台有网的机器上拉取所有需要的镜像并保存为。第一部分：准备离线镜像包和脚本（在线机器上执行）http://服务器IP:8848/nacos。http:/
摘要：本文介绍使用Docker在本地部署OmniParser工具，实现微信窗口识别→内容提取→自动回复的完整流程。核心是利用OmniParser的UI识别能力串联截图、文本提取和模拟输入功能。部署步骤包括：安装Docker Desktop，将四个文件保存至同一目录，在终端执行构建和启动脚本（chmod+x build_and_run.sh && ./build_and_run.sh
