Konlue
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Java 后端 / AI 应用方向。这里写我做过和想明白的东西：跨系统回调的安全设计、缓存与查询优化，以及用 LangGraph 编排 Agent 工作流的实践——每篇都来自真实项目里的实现与踩坑。
精选
跨系统回调的安全设计：鉴权链、防重放与幂等
开放平台给下游推审批结果时，怎么设计 appId/appSecret → code → token 鉴权链，怎么用 timestamp + nonce + sign 防重放防篡改，以及回调为什么必须幂等。
最近文章
用 LangGraph 编排一条五节点的 Agent 工作流
dam-scout 的核心设计：意图分析 → 任务规划 → 向量召回 → 过滤去重 → 方案生成，五节点工作流的编排思路、ChromaDB 元信息向量化，以及 Prompt Engineering 的实际用法。
逾期预警与工单：给长流程加上时间维度
审批链路长、环节多，超时没人管是常态。怎么设计逾期预警：超时检测选型（定时扫描 vs 延迟消息）、红黄绿三级的阈值与升级规则、与状态机和工单流转的联动。
列表接口 50ms → 12ms：一次完整的查询优化复盘
素材中台列表查询的优化全过程：联合索引怎么建、深分页为什么慢、游标分页怎么改、Redis 缓存 TTL 为什么要加随机值，附压测口径。