【AI驱动】 本文介绍了如何使用Windsurf接入AI生图API，以完善AI生图功能。通过DeepSeek推荐合适的API，选择智谱cogview模型进行接入。过程中，遇到类型错误等问题时，AI能够自动修复并优化代码。经过多次调整，成功实现API的正常调用和功能测试。最后，移除不需要的DALL-E 3模型，确保AI生图功能的稳定性和多样性。

【日积月累】 APISIX-MCP结合AI模型上下文协议（MCP），提供标准化路径，使传统应用能轻松接入AI大模型。通过APISIX-MCP，用户可通过自然语言与APISIX网关交互，管理API资源和插件配置。这种方式降低了操作复杂度，提高自动化程度，并确保配置准确性。MCP协议为API智能管理开辟新可能，APISIX-MCP将持续优化以提升运维效率。

【日积月累】 get weather

【AI驱动】 An extension powered by Google Gemini API to enhance browsing.

【API解决方案】 本文介绍了如何在Spring应用中实现API接口的数据加解密，以提升安全性。通过对传入的HTTP Raw Body数据进行解密和对返回数据进行加密，确保数据不会明文传输。推荐使用RSA加密算法，并提供了具体的配置和实现方法。用户可以通过在Spring配置中添加公钥和私钥，再结合@EncryptedData注解，实现请求和响应数据的加密处理。为了保持代码清晰和非侵入性，采用扩展MappingJackson2HttpMessageConverter进行加解密操作。

【日积月累】 本文探讨了Go语言中内存对齐的工作原理及其重要性。内存对齐影响结构体的内存占用和性能，优化内存对齐可以减少结构体的内存使用，提升缓存利用率，从而提高程序性能。Go语言自动处理内存对齐，但开发者仍需注意字段排序以优化性能。通过基准测试，优化后的结构体布局可提升约2%的性能。使用`go vet -fieldalignment`检查工具可以帮助优化结构体的内存对齐。

【日积月累】 随着人工智能技术的发展，API、Function Call和MCP在AI智能体中的应用日益重要。API作为通用标准，连接AI模型与外部服务；Function Call是大语言模型与外界交互的机制，允许调用外部函数；MCP由Anthropic推出，统一模型与外部数据源的通信，解决数据孤岛问题。这些技术在AI Agent中扮演关键角色，使其能够访问外部数据和服务，执行复杂任务。

【日积月累】 在C#与Windows API交互中，结构体与联合体是关键工具。结构体作为值类型，可以将相关数据紧密封装，并以正确格式传递给API，确保信息准确。联合体通过共享内存节省空间，适合处理灵活数据类型转换。使用过程中需注意避免类型不匹配和内存布局错误。利用Visual Studio调试功能和P/Invoke Interop Assistant等工具，可有效解决问题，确保程序稳定运行。

【日积月累】 本文介绍了C#中请求WebApi接口的两种常用方式：WebRequest和HttpClient。WebRequest用于构建和管理HTTP请求，支持请求生命周期管理如重定向和超时设置。HttpClient是.NET中的现代化工具，支持异步操作、高并发场景，并提供灵活的请求配置和连接池管理。相比WebRequest，HttpClient更适合高性能应用开发。

【日积月累】 本文介绍了SpringBoot中六种API版本控制策略，包括URL路径版本控制、请求参数版本控制、HTTP Header版本控制、Accept Header版本控制、自定义注解版本控制以及面向接口的API版本控制。每种策略各有优缺点，选择时需根据项目规模、客户端类型、版本演进策略等因素进行权衡，以确保API系统的平稳演进。合理的版本控制能够让旧版客户端继续工作，同时支持新版功能的开发。

【日积月累】 本文介绍了如何通过 Kubernetes Gateway API 推理扩展优化 AI 工作负载路由。传统的负载均衡策略难以处理 AI 推理请求，导致 GPU 使用率低和延迟增加。Gateway API 推理扩展引入了 InferenceModel 和 InferencePool 两个 CRD，以实现推理感知的路由决策，从而提高资源利用率和性能。通过智能流量管理，确保请求分配到最佳的 GPU 实例，实现更高效的 AI 模型服务。

【日积月累】 Dify工作流通过自动化解析API文档，优化程序员的工作流程。它能识别文档参数，生成可运行代码，减少开发者在文档处理上的时间浪费。此工具支持本地文档提取和远程API文档爬取，并利用AI大模型进行代码补全和优化，极大提高开发效率。用户可通过Dify平台导入DSL文件获取该工作流，以实现更高效的API对接。

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【日积月累】 Python 常用 API 包括用于 Web 开发的 Flask、Django 和 FastAPI，网络请求的 Requests 和 HTTPX，数据库交互的 SQLAlchemy 和 Peewee，数据处理的 Pandas 和 NumPy，机器学习的 Scikit-learn 和 TensorFlow，图像处理的 Pillow 和 OpenCV，自然语言处理的 NLTK 和 spaCy，命令行接口的 Click 和 Argparse，并发的 Threading 和 Asyncio，以及测试的 unittest 和 pytest。这些工具帮助开发者高效构建多种应用程序。

【日积月累】 通过结合LangChain与MCP，开发者可以克服AI Agent在获取数据时的挑战，实现与外部数据源的无缝集成。MCP作为一个通用接口，提供安全、可扩展的数据交换方式，支持客户端与服务器通信。利用其开源特性，开发者可以构建模块化连接器，促进互操作性。具体实现步骤包括创建虚拟环境、安装依赖、运行MCP服务器和客户端，从而增强AI Agent的上下文感知和记忆能力。