Nicksxs's Blog

What hurts more, the pain of hard work or the pain of regret?

发表于 分类于 阅读次数： Disqus：

claude的模型现在在写代码这块还是比较权威的，只是也别小瞧了本身它的通用能力
我们打开类似于gpt，claude经常是以文本形式的提问，再得到文本形式的回答，但是对于我们程序员来说，还有一些用途其实是可以更有效的
比如我们可以让claude帮我们画图
像我们的uml图，可以用文本化的plantuml或者mermaid等这些工具来画
比如我可以让claude给我画个深度学习路径图

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graph TD
    Start[开始学习神经网络] --> Phase1[第一阶段: 数学基础]
    
    Phase1 --> Math1[线性代数]
    Phase1 --> Math2[微积分]
    Phase1 --> Math3[概率统计]
    
    Math1 --> Math1a["矩阵运算、特征值<br/>📚 3Blue1Brown线性代数系列<br/>🔗 youtube.com/c/3blue1brown"]
    Math2 --> Math2a["偏导数、梯度、链式法则<br/>📚 MIT 18.01单变量微积分<br/>🔗 ocw.mit.edu"]
    Math3 --> Math3a["期望、方差、贝叶斯定理<br/>📚 Probabilistic ML书籍<br/>🔗 probml.github.io"]
    
    Math1a --> Phase2
    Math2a --> Phase2
    Math3a --> Phase2
    
    Phase2[第二阶段: 编程基础] --> Prog1[Python编程]
    Phase2 --> Prog2[NumPy/Pandas]
    Phase2 --> Prog3[数据可视化]
    
    Prog1 --> Prog1a["基础语法、面向对象<br/>📚 Python Crash Course<br/>🔗 nostarch.com/python-crash-course"]
    Prog2 --> Prog2a["数组操作、数据处理<br/>📚 NumPy官方教程<br/>🔗 numpy.org/doc"]
    Prog3 --> Prog3a["Matplotlib、Seaborn<br/>📚 Python Data Science Handbook<br/>🔗 jakevdp.github.io"]
    
    Prog1a --> Phase3
    Prog2a --> Phase3
    Prog3a --> Phase3
    
    Phase3[第三阶段: 机器学习基础] --> ML1[监督学习]
    Phase3 --> ML2[损失函数]
    Phase3 --> ML3[优化算法]
    
    ML1 --> ML1a["线性回归、逻辑回归<br/>📚 Andrew Ng ML课程<br/>🔗 coursera.org/learn/machine-learning"]
    ML2 --> ML2a["MSE、交叉熵<br/>📚 Deep Learning Book Ch5<br/>🔗 deeplearningbook.org"]
    ML3 --> ML3a["梯度下降、SGD<br/>📚 Sebastian Ruder优化综述<br/>🔗 ruder.io/optimizing-gradient-descent"]
    
    ML1a --> Phase4
    ML2a --> Phase4
    ML3a --> Phase4
    
    Phase4[第四阶段: 神经网络基础] --> NN1[感知机]
    Phase4 --> NN2[前馈神经网络]
    Phase4 --> NN3[反向传播]
    
    NN1 --> NN1a["单层感知机、多层感知机<br/>📚 Neural Networks and Deep Learning<br/>🔗 neuralnetworksanddeeplearning.com"]
    NN2 --> NN2a["全连接层、激活函数<br/>📚 Stanford CS231n Lecture 4<br/>🔗 cs231n.stanford.edu"]
    NN3 --> NN3a["链式法则、梯度计算<br/>📚 Backprop Calculus详解<br/>🔗 colah.github.io"]
    
    NN1a --> Phase5
    NN2a --> Phase5
    NN3a --> Phase5
    
    Phase5[第五阶段: 深度学习框架] --> FW1[PyTorch]
    Phase5 --> FW2[TensorFlow/Keras]
    
    FW1 --> FW1a["Tensor操作、自动微分<br/>📚 PyTorch官方教程<br/>🔗 pytorch.org/tutorials"]
    FW2 --> FW2a["模型构建、训练流程<br/>📚 TensorFlow实战<br/>🔗 tensorflow.org/tutorials"]
    
    FW1a --> Phase6
    FW2a --> Phase6
    
    Phase6[第六阶段: 卷积神经网络CNN] --> CNN1[卷积层原理]
    Phase6 --> CNN2[经典架构]
    Phase6 --> CNN3[应用领域]
    
    CNN1 --> CNN1a["卷积、池化、感受野<br/>📚 CS231n Convolutional Networks<br/>🔗 cs231n.github.io/convolutional-networks"]
    CNN2 --> CNN2a["LeNet、AlexNet、VGG<br/>ResNet、Inception、EfficientNet<br/>📚 论文集合: paperswithcode.com<br/>🔗 paperswithcode.com/methods/category/convolutional-neural-networks"]
    CNN3 --> CNN3a["图像分类、目标检测、分割<br/>📚 Computer Vision: Algorithms and Applications<br/>🔗 szeliski.org/Book"]
    
    CNN1a --> Phase7
    CNN2a --> Phase7
    CNN3a --> Phase7
    
    Phase7[第七阶段: 循环神经网络RNN] --> RNN1[RNN基础]
    Phase7 --> RNN2[LSTM/GRU]
    Phase7 --> RNN3[序列建模]
    
    RNN1 --> RNN1a["循环结构、时间展开<br/>📚 Understanding LSTM Networks<br/>🔗 colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs"]
    RNN2 --> RNN2a["门控机制、长期依赖<br/>📚 Illustrated Guide to LSTM/GRU<br/>🔗 towardsdatascience.com"]
    RNN3 --> RNN3a["时间序列、语言模型<br/>📚 Sequence Models课程<br/>🔗 coursera.org/learn/nlp-sequence-models"]
    
    RNN1a --> Phase8
    RNN2a --> Phase8
    RNN3a --> Phase8
    
    Phase8[第八阶段: 注意力机制与Transformer] --> ATT1[注意力机制]
    Phase8 --> ATT2[Transformer架构]
    Phase8 --> ATT3[预训练模型]
    
    ATT1 --> ATT1a["Self-Attention、Multi-Head<br/>📚 Attention Is All You Need<br/>🔗 arxiv.org/abs/1706.03762"]
    ATT2 --> ATT2a["Encoder-Decoder、位置编码<br/>📚 The Illustrated Transformer<br/>🔗 jalammar.github.io/illustrated-transformer"]
    ATT3 --> ATT3a["BERT、GPT系列、T5<br/>📚 Hugging Face Course<br/>🔗 huggingface.co/course"]
    
    ATT1a --> Phase9
    ATT2a --> Phase9
    ATT3a --> Phase9
    
    Phase9[第九阶段: 生成模型] --> GEN1[自编码器]
    Phase9 --> GEN2[生成对抗网络GAN]
    Phase9 --> GEN3[扩散模型]
    
    GEN1 --> GEN1a["AE、VAE、特征学习<br/>📚 Tutorial on VAE<br/>🔗 arxiv.org/abs/1606.05908"]
    GEN2 --> GEN2a["判别器、生成器、对抗训练<br/>📚 GAN Lab交互式可视化<br/>🔗 poloclub.github.io/ganlab"]
    GEN3 --> GEN3a["DDPM、Stable Diffusion<br/>📚 Diffusion Models教程<br/>🔗 lilianweng.github.io/posts/2021-07-11-diffusion-models"]
    
    GEN1a --> Phase10
    GEN2a --> Phase10
    GEN3a --> Phase10
    
    Phase10[第十阶段: 高级技术] --> ADV1[正则化技术]
    Phase10 --> ADV2[优化技巧]
    Phase10 --> ADV3[模型压缩]
    
    ADV1 --> ADV1a["Dropout、BatchNorm、数据增强<br/>📚 CS231n训练技巧<br/>🔗 cs231n.github.io/neural-networks-2"]
    ADV2 --> ADV2a["Adam、学习率调度、梯度裁剪<br/>📚 An Overview of Optimization<br/>🔗 arxiv.org/abs/1609.04747"]
    ADV3 --> ADV3a["剪枝、量化、知识蒸馏<br/>📚 Model Compression Survey<br/>🔗 arxiv.org/abs/1710.09282"]
    
    ADV1a --> Phase11
    ADV2a --> Phase11
    ADV3a --> Phase11
    
    Phase11[第十一阶段: 实践项目] --> PROJ1[计算机视觉项目]
    Phase11 --> PROJ2[自然语言处理项目]
    Phase11 --> PROJ3[多模态项目]
    
    PROJ1 --> PROJ1a["Kaggle图像竞赛<br/>物体检测系统<br/>📚 PyImageSearch教程<br/>🔗 pyimagesearch.com"]
    PROJ2 --> PROJ2a["文本分类、情感分析<br/>问答系统、对话机器人<br/>📚 实战项目集合<br/>🔗 github.com/dair-ai/ML-Papers-Explained"]
    PROJ3 --> PROJ3a["图像描述、视觉问答<br/>📚 OpenAI CLIP论文<br/>🔗 arxiv.org/abs/2103.00020"]
    
    PROJ1a --> Phase12
    PROJ2a --> Phase12
    PROJ3a --> Phase12
    
    Phase12[第十二阶段: 前沿研究] --> RES1[大语言模型LLM]
    Phase12 --> RES2[强化学习]
    Phase12 --> RES3[神经架构搜索]
    
    RES1 --> RES1a["GPT-4、Claude、Llama系列<br/>📚 LLM综述论文<br/>🔗 arxiv.org/abs/2303.18223"]
    RES2 --> RES2a["DQN、PPO、AlphaGo<br/>📚 Spinning Up in Deep RL<br/>🔗 spinningup.openai.com"]
    RES3 --> RES3a["AutoML、NAS方法<br/>📚 NAS Survey<br/>🔗 arxiv.org/abs/1808.05377"]
    
    RES1a --> End
    RES2a --> End
    RES3a --> End
    
    End[🎓 持续学习与研究]
    
    style Start fill:#e1f5e1
    style Phase1 fill:#fff4e6
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    style Phase3 fill:#e3f2fd
    style Phase4 fill:#e3f2fd
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    style Phase11 fill:#e8f5e9
    style Phase12 fill:#e1bee7
    style End fill:#c8e6c9

生成出来的图效果还是挺不错的

另外比如我们想要生成一个电商系统的下单交易流程

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sequenceDiagram
    actor User as 👤 用户
    participant Web as 🌐 Web/App前端
    participant Gateway as 🚪 API网关
    participant Auth as 🔐 认证服务
    participant Product as 📦 商品服务
    participant Cart as 🛒 购物车服务
    participant Order as 📋 订单服务
    participant Inventory as 📊 库存服务
    participant Coupon as 🎫 优惠券服务
    participant Payment as 💳 支付服务
    participant PayGateway as 💰 支付网关
    participant MQ as 📨 消息队列
    participant WMS as 🏭 仓储系统
    participant Logistics as 🚚 物流系统
    participant Notify as 📧 通知服务
    participant AfterSale as 🔄 售后服务
    participant Finance as 💵 财务系统

    Note over User,Finance: 📚 参考架构：微服务电商系统<br/>🔗 github.com/macrozheng/mall

    %% 登录认证阶段
    rect rgb(230, 245, 255)
    Note over User,Auth: 第一阶段：用户认证
    User->>Web: 1. 打开电商平台
    Web->>Gateway: 2. 请求登录页面
    Gateway->>Auth: 3. 验证会话状态
    
    alt 未登录
        Auth-->>Web: 4. 返回登录页面
        User->>Web: 5. 输入账号密码/手机验证码
        Web->>Auth: 6. 提交登录请求
        Note right of Auth: 🔐 JWT Token生成<br/>📚 RFC 7519标准<br/>🔗 jwt.io
        Auth->>Auth: 7. 验证凭证
        Auth-->>Web: 8. 返回Token
        Web->>Web: 9. 存储Token到Cookie/LocalStorage
    else 已登录
        Auth-->>Web: 4. 验证通过
    end
    end

    %% 商品浏览阶段
    rect rgb(245, 255, 230)
    Note over User,Product: 第二阶段：商品浏览
    User->>Web: 10. 搜索/浏览商品
    Web->>Gateway: 11. 商品查询请求
    Gateway->>Product: 12. 转发查询
    Note right of Product: 🔍 Elasticsearch全文搜索<br/>📚 搜索引擎实战<br/>🔗 elastic.co/guide
    Product->>Product: 13. 从ES/缓存查询
    Product-->>Web: 14. 返回商品列表
    
    User->>Web: 15. 点击商品详情
    Web->>Gateway: 16. 请求商品详情
    Gateway->>Product: 17. 查询商品信息
    Gateway->>Inventory: 18. 查询库存信息
    Note right of Inventory: 💾 Redis缓存+MySQL<br/>📚 缓存穿透/击穿方案<br/>🔗 redis.io/topics/lru-cache
    
    par 并行查询
        Product-->>Gateway: 19a. 返回商品详情
    and
        Inventory-->>Gateway: 19b. 返回库存数量
    end
    Gateway-->>Web: 20. 聚合返回
    end

    %% 购物车阶段
    rect rgb(255, 245, 230)
    Note over User,Cart: 第三阶段：加入购物车
    User->>Web: 21. 选择规格并加入购物车
    Web->>Gateway: 22. 加购请求
    Gateway->>Cart: 23. 添加到购物车
    Note right of Cart: 🗄️ Redis存储购物车<br/>📚 分布式Session方案<br/>🔗 spring.io/projects/spring-session
    Cart->>Inventory: 24. 验证库存是否充足
    Inventory-->>Cart: 25. 返回库存状态
    Cart->>Cart: 26. 计算商品小计
    Cart-->>Web: 27. 返回购物车数据
    
    User->>Web: 28. 查看购物车
    Web->>Gateway: 29. 获取购物车列表
    Gateway->>Cart: 30. 查询购物车
    Cart->>Product: 31. 批量查询商品最新价格
    Cart->>Coupon: 32. 查询可用优惠券
    Note right of Coupon: 🎫 优惠券系统设计<br/>📚 促销引擎架构<br/>🔗 tech.meituan.com
    
    par 并行查询
        Product-->>Cart: 33a. 返回价格信息
    and
        Coupon-->>Cart: 33b. 返回可用优惠券
    end
    Cart-->>Web: 34. 返回购物车详情
    end

    %% 订单创建阶段
    rect rgb(255, 240, 245)
    Note over User,Order: 第四阶段：订单创建
    User->>Web: 35. 点击结算
    Web->>Gateway: 36. 进入结算页
    Gateway->>Order: 37. 创建预订单
    
    User->>Web: 38. 选择收货地址/优惠券
    Web->>Gateway: 39. 提交订单
    Gateway->>Order: 40. 创建订单请求
    
    Note right of Order: 🔢 雪花算法生成订单号<br/>📚 分布式ID生成方案<br/>🔗 github.com/twitter/snowflake
    Order->>Order: 41. 生成订单号
    Order->>Coupon: 42. 锁定优惠券
    Order->>Inventory: 43. 预扣减库存
    Note right of Inventory: ⚠️ 分布式锁防超卖<br/>📚 Redis+Lua脚本<br/>🔗 redisson.org
    
    alt 库存充足
        Inventory-->>Order: 44. 扣减成功
        Coupon-->>Order: 45. 锁定成功
        Order->>Order: 46. 订单状态：待支付
        Order-->>Web: 47. 返回订单信息
    else 库存不足
        Inventory-->>Order: 44. 库存不足
        Order-->>Web: 47. 返回库存不足提示
    end
    end

    %% 支付阶段
    rect rgb(240, 248, 255)
    Note over User,PayGateway: 第五阶段：支付处理
    User->>Web: 48. 选择支付方式
    Web->>Gateway: 49. 发起支付请求
    Gateway->>Payment: 50. 创建支付单
    
    Note right of Payment: 💳 聚合支付设计<br/>📚 支付系统架构<br/>🔗 github.com/Exrick/xpay
    Payment->>Payment: 51. 生成支付单号
    Payment->>Order: 52. 关联订单
    Payment->>PayGateway: 53. 调用支付渠道
    
    alt 支付宝支付
        Note right of PayGateway: 💰 支付宝SDK<br/>📚 开放平台文档<br/>🔗 opendocs.alipay.com
        PayGateway->>PayGateway: 54. 调用支付宝API
    else 微信支付
        Note right of PayGateway: 💚 微信支付API<br/>📚 支付开发文档<br/>🔗 pay.weixin.qq.com
        PayGateway->>PayGateway: 54. 调用微信支付API
    end
    
    PayGateway-->>User: 55. 返回支付页面/二维码
    User->>User: 56. 完成支付操作
    
    Note over PayGateway,Payment: 🔔 异步回调通知
    PayGateway->>Payment: 57. 支付成功回调
    Note right of Payment: 📚 幂等性设计<br/>🔗 martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems
    Payment->>Payment: 58. 验证签名并去重
    Payment->>Order: 59. 更新订单状态为已支付
    Payment->>MQ: 60. 发送支付成功消息
    
    par 异步处理
        MQ->>Notify: 61a. 发送通知
        Note right of Notify: 📧 消息推送<br/>📚 RabbitMQ/Kafka<br/>🔗 rabbitmq.com
        Notify->>User: 短信/邮件/Push通知
    and
        MQ->>Order: 61b. 确认订单
        Order->>Order: 更新订单：待发货
    end
    end

    %% 仓储物流阶段
    rect rgb(232, 245, 233)
    Note over Order,Logistics: 第六阶段：仓储配送
    Order->>WMS: 62. 推送发货指令
    Note right of WMS: 📦 WMS系统设计<br/>📚 仓储管理实践<br/>🔗 github.com/topics/wms
    
    WMS->>WMS: 63. 订单拆分（多仓）
    WMS->>WMS: 64. 波次拣货
    WMS->>WMS: 65. 打包称重
    WMS->>Logistics: 66. 创建物流订单
    
    Note right of Logistics: 🚚 电子面单生成<br/>📚 菜鸟/快递鸟API<br/>🔗 kdniao.com
    Logistics->>Logistics: 67. 生成运单号
    Logistics->>Logistics: 68. 打印电子面单
    Logistics-->>WMS: 69. 返回物流信息
    
    WMS->>Order: 70. 更新订单为已发货
    Order->>MQ: 71. 发送发货消息
    MQ->>Notify: 72. 通知用户已发货
    Notify->>User: 73. 发送物流信息
    
    loop 物流跟踪
        Logistics->>Logistics: 74. 更新物流轨迹
        Note right of Logistics: 🗺️ 物流轨迹追踪<br/>📚 快递100 API<br/>🔗 kuaidi100.com
        Logistics->>Order: 75. 同步物流状态
        Order->>Notify: 76. 推送物流更新
        Notify->>User: 77. 实时物流通知
    end
    
    Logistics->>Order: 78. 签收成功
    Order->>Order: 79. 更新订单：已签收
    Order->>MQ: 80. 发送签收消息
    end

    %% 订单完成阶段
    rect rgb(255, 243, 224)
    Note over User,Finance: 第七阶段：订单完成
    MQ->>Order: 81. 触发自动确认收货定时器
    Note right of Order: ⏰ 7天自动确认<br/>📚 XXL-Job定时任务<br/>🔗 xuxueli.com/xxl-job
    
    alt 用户主动确认
        User->>Web: 82a. 确认收货
        Web->>Order: 83a. 确认收货请求
    else 超时自动确认
        Order->>Order: 82b. 7天后自动确认
    end
    
    Order->>Order: 84. 订单状态：已完成
    Order->>Finance: 85. 触发结算
    Note right of Finance: 💰 T+1结算<br/>📚 财务对账系统<br/>🔗 accounting-system-design.com
    
    Finance->>Finance: 86. 计算平台佣金
    Finance->>Finance: 87. 生成结算单
    
    User->>Web: 88. 评价商品
    Web->>Product: 89. 提交评价
    Note right of Product: ⭐ UGC内容审核<br/>📚 评价系统设计<br/>🔗 review-system-architecture.com
    Product->>Product: 90. 审核并发布评价
    end

    %% 售后阶段
    rect rgb(255, 235, 238)
    Note over User,AfterSale: 第八阶段：售后服务（可选）
    opt 需要售后
        User->>Web: 91. 申请退货/换货
        Web->>AfterSale: 92. 创建售后单
        Note right of AfterSale: 🔄 售后工单系统<br/>📚 7天无理由退货<br/>🔗 消费者权益保护法
        
        AfterSale->>AfterSale: 93. 售后审核
        
        alt 审核通过
            AfterSale-->>User: 94. 审核通过，返回退货地址
            User->>Logistics: 95. 寄回商品
            Logistics->>WMS: 96. 商品入库
            WMS->>AfterSale: 97. 确认收货
            AfterSale->>Inventory: 98. 库存回补
            AfterSale->>Payment: 99. 发起退款
            Note right of Payment: 💵 原路退回<br/>📚 退款流程设计<br/>🔗 refund-process-design.com
            Payment->>PayGateway: 100. 调用退款接口
            PayGateway-->>Payment: 101. 退款成功
            Payment->>MQ: 102. 发送退款消息
            MQ->>Notify: 103. 通知用户
            Notify->>User: 104. 退款到账通知
        else 审核拒绝
            AfterSale-->>User: 94. 拒绝售后申请
        end
    end
    end

    %% 数据分析阶段
    rect rgb(227, 242, 253)
    Note over Order,Finance: 第九阶段：数据统计分析
    Note over Order,Finance: 📊 实时数据大屏<br/>📚 Flink流式计算<br/>🔗 flink.apache.org
    
    par 数据采集
        Order->>MQ: 订单数据埋点
    and
        Payment->>MQ: 支付数据埋点
    and
        Product->>MQ: 商品数据埋点
    end
    
    MQ->>Finance: 数据聚合分析
    Finance->>Finance: 生成报表<br/>（销售额/转化率/ROI等）
    Note right of Finance: 📈 BI系统<br/>📚 数据仓库建设<br/>🔗 github.com/topics/data-warehouse
    end

    Note over User,Finance: ✅ 完整交易流程结束

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学习下用Google的agent开发工具Agent Development Kit简称 ADK，看着名字就不一般，冲着JDK的地位去的哈哈
首先我们安装下pom包

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<dependencies>
  <!-- The ADK Core dependency -->
  <dependency>
    <groupId>com.google.adk</groupId>
    <artifactId>google-adk</artifactId>
    <version>0.2.0</version>
  </dependency>

  <!-- The ADK Dev Web UI to debug your agent (Optional) -->
  <dependency>
    <groupId>com.google.adk</groupId>
    <artifactId>google-adk-dev</artifactId>
    <version>0.2.0</version>
  </dependency>
</dependencies>

<build>
  <plugins>
    <plugin>
      <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
      <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
      <version>3.14.0</version>
      <configuration>
        <compilerArgs>
          <arg>-parameters</arg>
        </compilerArgs>
      </configuration>
    </plugin>
  </plugins>
</build>

这个版本也说明了它还不是个完全体
接下去可以生成一个简单的项目结构

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project_folder/
├── pom.xml (or build.gradle)
├── src/
├── └── main/
│       └── java/
│           └── agents/
│               └── multitool/
└── test/

然后再multitool中创建个java文件，可以叫 MultiToolAgent.java
注意这里需要使用jdk 17及以上版本
示例代码如下

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package agents.multitool;

import com.google.adk.agents.BaseAgent;
import com.google.adk.agents.LlmAgent;
import com.google.adk.events.Event;
import com.google.adk.runner.InMemoryRunner;
import com.google.adk.sessions.Session;
import com.google.adk.tools.Annotations.Schema;
import com.google.adk.tools.FunctionTool;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.Part;
import io.reactivex.rxjava3.core.Flowable;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.text.Normalizer;
import java.time.ZoneId;
import java.time.ZonedDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.Map;
import java.util.Scanner;

public class MultiToolAgent {

    private static String USER_ID = "student";
    private static String NAME = "multi_tool_agent";

    // The run your agent with Dev UI, the ROOT_AGENT should be a global public static final variable.
    public static final BaseAgent ROOT_AGENT = initAgent();

    public static BaseAgent initAgent() {
        return LlmAgent.builder()
            .name(NAME)
            .model("gemini-2.0-flash")
            .description("Agent to answer questions about the time and weather in a city.")
            .instruction(
                "You are a helpful agent who can answer user questions about the time and weather"
                    + " in a city.")
            .tools(
                FunctionTool.create(MultiToolAgent.class, "getCurrentTime"),
                FunctionTool.create(MultiToolAgent.class, "getWeather"))
            .build();
    }

    public static Map<String, String> getCurrentTime(
        @Schema(name = "city",
                description = "The name of the city for which to retrieve the current time")
        String city) {
        String normalizedCity =
            Normalizer.normalize(city, Normalizer.Form.NFD)
                .trim()
                .toLowerCase()
                .replaceAll("(\\p{IsM}+|\\p{IsP}+)", "")
                .replaceAll("\\s+", "_");

        return ZoneId.getAvailableZoneIds().stream()
            .filter(zid -> zid.toLowerCase().endsWith("/" + normalizedCity))
            .findFirst()
            .map(
                zid ->
                    Map.of(
                        "status",
                        "success",
                        "report",
                        "The current time in "
                            + city
                            + " is "
                            + ZonedDateTime.now(ZoneId.of(zid))
                            .format(DateTimeFormatter.ofPattern("HH:mm"))
                            + "."))
            .orElse(
                Map.of(
                    "status",
                    "error",
                    "report",
                    "Sorry, I don't have timezone information for " + city + "."));
    }

    public static Map<String, String> getWeather(
        @Schema(name = "city",
                description = "The name of the city for which to retrieve the weather report")
        String city) {
        if (city.toLowerCase().equals("new york")) {
            return Map.of(
                "status",
                "success",
                "report",
                "The weather in New York is sunny with a temperature of 25 degrees Celsius (77 degrees"
                    + " Fahrenheit).");

        } else {
            return Map.of(
                "status", "error", "report", "Weather information for " + city + " is not available.");
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        InMemoryRunner runner = new InMemoryRunner(ROOT_AGENT);

        Session session =
            runner
                .sessionService()
                .createSession(NAME, USER_ID)
                .blockingGet();

        try (Scanner scanner = new Scanner(System.in, StandardCharsets.UTF_8)) {
            while (true) {
                System.out.print("\nYou > ");
                String userInput = scanner.nextLine();

                if ("quit".equalsIgnoreCase(userInput)) {
                    break;
                }

                Content userMsg = Content.fromParts(Part.fromText(userInput));
                Flowable<Event> events = runner.runAsync(USER_ID, session.id(), userMsg);

                System.out.print("\nAgent > ");
                events.blockingForEach(event -> System.out.println(event.stringifyContent()));
            }
        }
    }
}

这个示例非常简单，就是初始化模型，提供基本的提示词，接下去就是两个简单的工具可供使用，提供城市的时间和纽约的天气
要运行起来需要申请api key，然后写到环境变量里

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export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=FALSE
export GOOGLE_API_KEY=PASTE_YOUR_ACTUAL_API_KEY_HERE

在这里替换成自己的api key就行
然后运行

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mvn exec:java \
    -Dexec.mainClass="com.google.adk.web.AdkWebServer" \
    -Dexec.args="--adk.agents.source-dir=src/main/java" \
    -Dexec.classpathScope="compile"

就可以看到一个简单的运行界面

初使用后发现还是比较容易上手，只是后续更深入的还需要好好研究学习

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wsl出来这些年感觉在windows里使用linux，或者ubuntu真的是方便了很多，不用搞虚拟机这些
但是也有一些明显的问题，首先就是默认它是在C盘中安装，长久使用占用的空间就会越来越大，而且对于一些临时使用占用空间后，即使删除了文件，windows并不会对已经扩容的虚拟磁盘文件进行缩容
所以就介绍下怎么手动来给它释放空间
首先可以看下安装的系统有哪些

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wsl -l -v

比如我这就是一个ubuntu 20.04

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  NAME            STATE           VERSION
* Ubuntu-20.04    Running         2

然后我们需要寻找下虚拟磁盘的所在位置
我的是在
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Packages\CanonicalGroupLimited.Ubuntu20.04onWindows_79rhkp1fndgsc\LocalState\ext4.vhdx
可以按文件名 ext4.vhdx 进行查找
当然在操作之前我们还是要做好备份工作，并且还有特殊功效

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# 首先进行关机
wsl --shutdown
# 然后做打包备份到制定路径，放心这里打包的大小就是实际大小
wsl --export Ubuntu-20.04 X:\Ubuntu-20.04.tar

然后我们运行 diskpart 命令，这是windows用来管理磁盘文件的工具
运行后会进入到 diskpart 工具的命令状态下

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select vdisk file="C:\Users\Administrator\AppData\Local\Packages\CanonicalGroupLimited.Ubuntu20.04onWindows_79rhkp1fndgsc\LocalState\ext4.vhdx"

接着我们再运行select vdisk命令来选中这个文件
选中以后会提示
DiskPart 已成功选择虚拟磁盘文件。
接着运行压缩命令

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compact vdisk

运行时会有个压缩进度展示，压缩完成后会显示以下内容

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  100 百分比已完成

DiskPart 已成功压缩虚拟磁盘文件。

最终我们运行

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detach vdisk

分离命令就可以了
这样子我们的wsl因为扩容后无法自动收回的空间就被我们压缩出来了

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之前在我的MacBookPro里使用gpt-oss，因为总的内存只有18g，加上系统本身和各种后台程序的占用，剩下的一般就一半左右，然后这个模型大小就有13g左右，运行起来是很吃力的
正好我这有个服役比较久的windows笔记本，带有3060显卡，只是显存是6g的，想试下看能不能通过显卡来给它加加速，这里我使用了lm studio来运行gpt-oss 20b模型
这个lm studio可以配置有多少层transformer运行在gpu上，

我们可以大致除一下
这个gpt-oss 20b是有24层，官标的显存需求是16g，我们有6g显存，大约可以加载8~9层的样子，并且lm studio也自动算出来是加载8层
通过这个配置我们运行的gpt-oss能够得到勉强可用的程度

能达到4.x个token的生成速度，还是比mac上要把所有程序全关了，清掉很多token来得方便
实测将gpu卸载层数调整到9是勉强还可以运行，再往上就加载不了了，显存小没办法
当然我们还可以继续用 unsloth 进行微调
例如参考 https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/gpt-oss-(20B)-Fine-tuning.ipynb
同时可以通过nvidia-smi来查看显存占用

过程中倒是没看到显存完全占满，可以通过nvitop再进行观察
能够在gpu中加载部分层的确能把大模型的生成速度提升一些，但是还是受限于显存大小，最好是能有显存大于16g的显卡可以尝试测一下

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之前体验过gemini code这个工具，谷歌还算比较友好，有token，有网络就可以用，claude code目前是个很严格，而且这家公司也对国内用户很不友好
所以就研究了下怎么把它对接上国内的模型
幸好之前deepseek发布v3.1的时候天然给了支持

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## 由deepseek提供的兼容claude code的base url
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic
## deepseek的token
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN={token}
## 对应的deepseek-chat模型，这个是非推理的
export ANTHROPIC_MODEL=deepseek-chat
## 快速小模型（同样可设为 deepseek-chat）
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=deepseek-chat

如果需要设置乘推理型的
可以把模型改成

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export ANTHROPIC_MODEL=deepseek-reasoner

当然这个如果要长久有效得放在 .zshrc ,根据所用的shell工具来设置
然后安装claude需要node版本在18及以上

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nvm use v18
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

安装以后到想要开发的项目
运行

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claude

接下来我们同样以todo应用作为测试应用

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帮我写一个todo应用，使用react，ui需要尽可能美观

只是加了个美观的要求

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⏺ Update Todos
  ⎿  ☐ Set up React project structure and dependencies
     ☐ Create main Todo component with state management
     ☐ Design and implement beautiful UI with CSS/styling
     ☐ Add todo functionality (add, delete, toggle complete)
     ☐ Test the application

⏺ Let me start by checking the current directory structure and then create the React todo application.

首先它分了五步
然后逐步运行对应的动作，生成文件等

生成的还是比较美观可用的，说明国内模型在简单的编码任务上也具有比较不错的能力了

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