之前在 Openwrt 负载 中也曾经谈到过 CPU 的负载,通过 top, uptime 等等命令都可以非常快速的查询当前 CPU 的负载。
CPU 的 load average(平均负载)指的是一段时间内正在使用和等待使用 CPU 的平均任务数。
还有一个判断 CPU 的指标是 CPU 的利用率。同样使用 top 命令也能够查到。但是并不意味着负载高就一定 CPU 利用率高。
如果用电话亭来表示 CPU,把等待打电话的人比作 CPU 需要处理的任务的话,那么假设一队人排队打电话,每个人只能打 1 分钟,时间到了必须重新排队,那么随着时间变化,排
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deploy 遇到 400 错误
错误日志
[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-deploy-plugin:2.7:deploy (default-deploy) on project xxxx: Failed to deploy artifacts: Could not transfer artifact xxx:pom:1.0.1 from/to archiva.internal (http://nexus.xxx/nexus/content/reposito
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Trellis:让 AI 编码代理真正投入生产的框架
最近我一直在思考一个问题:AI 编码工具越来越多,但为什么每次切换工具或开启新会话,都感觉像是从零开始?我用 [[Claude Code]] 写了一段时间,又想试试 [[Gemini]] CLI,但每次都要重新解释项目背景、编码规范、当前任务进度。这种重复性的”上下文喂养”工作,慢慢变成了一种隐性负担。
tiptop:用图表重新定义命令行系统监控
最近在排查一台服务器的性能问题时,我习惯性地打开了 [[htop]],盯着那一列列滚动的数字,试图从里面读出 CPU 负载的变化趋势。说实话,数字本身没什么问题,但当你需要判断”过去几分钟内 CPU 是否有明显的周期性抖动”时,一屏幕的百分比实在不如一条折线来得直观。就在那个时候,我发现了 tiptop 这个工具,用了之后感觉有点相见恨晚。
Claude Code /goal:让 AI 自主持续工作直到达成目标的新命令
用 [[Claude Code]] 写代码时,一直有一个令人微妙不适的摩擦:每当 Claude 完成一轮工作,控制权就回到了我这里,我需要再次发出指令,告诉它”继续”“再检查一遍”“还有这个文件没改”。对于那种需要跑很多轮才能完成的任务——比如把一个模块从旧 API 迁移到新 API 直到所有测试通过,或者逐文件重构某个目录直到符合统一规范——这个”人类中继”的环节就显得相当机械,本质上我只是在不停地按确认键。