AI项目尝试:从CloudToolsy到jsonandcsv.tech的SEO优化之路

项目背景

最近我在AI工具网站开发方面进行了一些尝试和探索。之前我开发了CloudToolsy.com,但在SEO表现上并不理想,没有获得预期的检索流量。现在我开始尝试新的方法论,并通过jsonandcsv.tech项目来验证这个新思路。

CloudToolsy的失败教训

CloudToolsy.com是我之前的AI工具聚合网站项目,但在实际运营中遇到了几个关键问题:

SEO表现不佳

  • 关键词排名普遍在70-80位,几乎没有自然搜索流量
  • 竞争激烈,难以在AI工具这个红海市场中脱颖而出
  • 内容质量和用户体验需要进一步提升

反思与总结

通过这次失败,我意识到在AI工具网站领域,单纯的功能聚合已经不够,需要更有针对性的内容策略和技术优化。

新的方法论:数据驱动的SEO策略

基于CloudToolsy的经验教训,我开始采用新的方法论:

1. 使用SEMRUSH进行Topic Research

  • 通过SEMRUSH分析搜索量和竞争度
  • 选择相对低竞争但有一定搜索量的关键词
  • 基于实际搜索需求来规划内容

2. jsonandcsv.tech项目

新项目专注于JSON和CSV数据处理工具,这是一个更具体的细分领域:

技术栈

  • 开发平台: Google Jules
  • 部署平台: Cloudflare Pages
  • 功能定位: 专注数据格式转换和处理工具

项目优势

  • 目标用户群体更明确
  • 技术需求相对标准化
  • 竞争相对较小,更容易获得排名

观察与验证

目前jsonandcsv.tech项目刚刚启动,我正在观察:

  1. SEO表现: 关键词排名变化
  2. 用户反馈: 工具使用情况和用户需求
  3. 技术效果: Google Jules + Cloudflare Pages的组合表现
  4. 内容策略: 基于SEMRUSH数据的内容规划效果

未来计划

根据jsonandcsv.tech的观察结果,我计划:

  • 优化现有工具的功能和用户体验
  • 根据用户需求扩展新的数据处理工具
  • 持续监控SEO数据,调整内容策略
  • 验证这种”数据驱动+细分领域”的方法论是否可行

总结

从CloudToolsy到jsonandcsv.tech,我在AI工具网站开发上学到了重要的一课:在竞争激烈的市场中,精准定位和数据驱动的内容策略比盲目扩张更重要。通过SEMRUSH的topic research和Google Jules + Cloudflare Pages的技术组合,我希望能够在jsonandcsv.tech上验证一个更可持续的发展模式。

接下来我会持续关注这个项目的表现,并根据实际数据来调整策略。这对我来说是一次很有价值的SEO和产品开发实践。

CloudToolsy - 基于 AI 辅助开发的大型工具网站项目

项目概述

CloudToolsy 是我最近完成的一个大型在线工具网站项目,提供 126+ 个免费的在线工具,主要面向开发者和系统管理员。这个项目最大的特点是全程使用 AI 辅助开发,最终形成了约 30 万行前端代码的现代化 Web 应用。

项目地址: https://www.cloudtoolsy.com

技术栈与架构

前端技术

  • 框架: Nuxt.js 3.x (Vue.js 生态)
  • 渲染模式: CSR (客户端渲染)
  • UI 框架: 自定义组件库
  • 主题系统: 支持暗色/亮色模式切换
  • 代码量: 约 30 万行前端代码

核心功能模块

  • 开发者工具: JSON 格式化器、正则表达式测试器、Base64 编码器等
  • 图像处理: 图像压缩、格式转换、尺寸调整等
  • 文本工具: 大小写转换、文本处理、编码转换等
  • 嵌入式系统: MQTT 客户端、CAN 分析器、系统模拟器等
  • 系统管理: Linux 工具集、网络工具等
  • PDF 管理: PDF 处理和管理功能

AI 辅助开发实践

开发策略

  1. Claude 代码生成: 使用Claude模型进行大规模代码生成
  2. Agent 并发开发: 多个 AI Agent 并行工作,提高开发效率
  3. 代码审查与优化: AI 辅助代码质量控制和性能优化
  4. 测试用例生成: 自动化测试代码生成,使用VUE文件投喂QWEN Coder生成Test Code,效果不好

开发效率提升

  • 传统开发: 需要 6-8 个月的项目周期
  • AI 辅助开发: 压缩到 1 个月完成
  • 代码质量: 通过多层 AI 审查保证代码规范性和可维护性

SEO 优化与商业化尝试

SEO 策略

  • 结构化数据: 完整的 Schema.org 标记
  • 元数据优化: 针对每个工具页面的定制化 SEO 元数据
  • 网站地图: 自动生成的 XML 站点地图
  • 性能优化: Cloudflare CDN 加速,优秀的页面加载速度

商业化挑战

  • Google AdSense 申请: 遭到拒绝,现在等待流量刷新
  • SEO 效果: 虽然技术优化到位,但缺乏自然搜索流量
  • 用户获取: 面临工具网站红海市场的竞争压力

部署与运维

部署方案

  • 托管平台: Cloudflare Pages
  • 全球 CDN: 利用 Cloudflare 的全球节点加速
  • 自动化部署: Git 推送自动构建和部署
  • 监控体系: 基础的性能监控和错误追踪

技术挑战

  1. 大规模代码管理: 30 万行代码的模块化和维护
  2. 性能优化: 大量工具组件的按需加载
  3. 用户体验: 统一的设计语言和交互模式
  4. 跨浏览器兼容: 确保在各种环境下的正常运行

项目反思与经验

成功经验

  • AI 辅助开发的可行性: 证明了大型项目可以完全依赖 AI 辅助完成
  • 技术选型的重要性: Nuxt.js 生态提供了强大的开发能力
  • 现代化部署方式: Cloudflare Pages 简化了部署流程

遇到的挑战

  • 商业化路径不清晰: 工具网站的盈利模式需要重新思考
  • 市场竞争激烈: 需要差异化竞争策略
  • 用户留存问题: 如何提高用户粘性和回访率

未来发展方向

功能扩展

  • AI 集成: 在现有工具中集成 AI 功能
  • API 服务: 提供工具的 API 接口
  • 企业版: 针对企业用户的定制化解决方案

商业模式探索

  • 订阅制: 高级功能付费订阅
  • 企业授权: B2B 市场的工具授权
  • 广告优化: 改进广告策略和用户体验平衡

总结

CloudToolsy 项目是我在 AI 时代软件开发模式的一次重要尝试。虽然面临商业化的挑战,但在技术实现和开发效率方面取得了显著成果。这个项目证明了 AI 辅助开发在大规模项目中的可行性,也为未来的 AI 驱动开发积累了宝贵经验。

项目目前处于静待后续发展的状态,但我相信随着 AI 技术的不断发展和市场的成熟,这种新型的开发模式将会展现出更大的潜力。

利用AI绕过n8n企业版许可证限制:LDAP登录功能的深度技术解析

利用AI绕过n8n企业版许可证限制:LDAP登录功能的深度技术解析

摘要

本文详细记录了如何利用人工智能辅助分析,成功绕过n8n工作流自动化平台的企业版许可证限制,实现LDAP登录功能的完整技术过程。通过深度代码分析、多层架构理解和精准代码修改,我们在保持系统稳定性的前提下,解锁了包括LDAP在内的所有企业版功能。本文仅供技术研究和学习目的。

1. 项目背景与技术挑战

1.1 n8n平台概述

n8n是一个功能强大的开源工作流自动化平台,它允许用户通过可视化的方式连接各种应用程序和服务,构建复杂的工作流程。作为一个现代化的自动化工具,n8n提供了以下核心功能:

  • 工作流自动化:通过拖拽界面创建复杂的工作流程
  • 丰富的集成:支持300+种应用程序和服务的集成
  • 可扩展性:支持自定义节点和扩展
  • 企业级功能:包括LDAP/SAML认证、高级权限管理、AI助手等

1.2 企业版许可证机制

n8n采用双许可证模式:

  • 社区版:免费使用,但功能受限
  • 企业版:付费订阅,解锁所有高级功能

企业版的主要功能包括:

  • LDAP/SAML单点登录
  • 高级权限管理
  • AI助手功能
  • 日志流式传输
  • 变量支持
  • 源代码控制
  • 外部密钥管理
  • 工作流历史
  • 多主实例支持
  • 文件夹支持

1.3 技术挑战

在企业环境中,LDAP集成是实现统一身份认证的关键需求。然而,n8n的LDAP功能被严格限制在企业版中,需要购买昂贵的许可证。我们的技术挑战是:

  1. 理解许可证验证机制:分析n8n如何验证企业版许可证
  2. 识别关键检查点:找到所有进行许可证验证的代码位置
  3. 设计绕过策略:制定最小化、最安全的绕过方案
  4. 保证系统稳定性:确保修改不会影响系统正常运行

2. AI辅助代码分析过程

2.1 分析策略制定

在面对复杂的代码库时,我们采用了AI辅助的分析方法:

  1. 代码结构理解:利用AI快速理解n8n的整体架构
  2. 关键文件识别:通过搜索和模式识别找到许可证相关的核心文件
  3. 依赖关系分析:理解许可证检查在整个系统中的调用链
  4. 修改点确定:确定最安全、最有效的修改位置

2.2 关键文件识别

通过AI辅助分析,我们识别了以下关键文件:

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dist/license.js                           # 许可证管理核心文件
dist/controller.registry.js # 控制器注册和中间件管理
dist/public-api/v1/shared/middlewares/global.middleware.js # 全局中间件
dist/auth/auth.service.js # 认证服务

2.3 许可证验证机制分析

AI分析发现,n8n的许可证验证机制采用多层架构:

  1. 许可证管理器层:License类负责管理许可证状态
  2. 中间件层:各种中间件在请求处理时检查许可证
  3. 控制器层:业务逻辑中嵌入许可证检查
  4. 前端UI层:根据许可证状态显示/隐藏功能

这种多层架构意味着我们需要在多个层面进行修改才能完全绕过许可证检查。

3. 深度技术实现

3.1 核心许可证管理器修改

3.1.1 License类分析

License类是整个许可证系统的核心,位于dist/license.js文件中。通过AI分析,我们发现该类包含以下关键方法:

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class License {
// 许可证检查的核心方法
isLicensed(feature) {
return this.manager?.hasFeatureEnabled(feature) ?? false;
}

// LDAP功能检查
isLdapEnabled() {
return this.isLicensed(constants_1.LICENSE_FEATURES.LDAP);
}

// 其他企业版功能检查
isSamlEnabled() {
return this.isLicensed(constants_1.LICENSE_FEATURES.SAML);
}

// ... 更多功能检查方法
}

3.1.2 核心修改策略

我们采用了最直接的修改策略:将isLicensed方法改为始终返回true。

修改前:

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isLicensed(feature) {
return this.manager?.hasFeatureEnabled(feature) ?? false;
}

修改后:

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isLicensed(feature) {
return true; // 绕过所有许可证检查
}

这个修改的优势在于:

  • 简洁性:一行代码解决所有问题
  • 完整性:影响所有依赖此方法的功能检查
  • 稳定性:不会破坏原有的许可证管理逻辑

3.1.3 LDAP功能特殊处理

为了确保LDAP功能的可靠性,我们还对isLdapEnabled方法进行了特殊处理:

修改前:

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isLdapEnabled() {
return this.isLicensed(constants_1.LICENSE_FEATURES.LDAP);
}

修改后:

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isLdapEnabled() {
return true; // 绕过企业版许可证检查,始终返回true以启用LDAP功能
// return this.isLicensed(constants_1.LICENSE_FEATURES.LDAP);
}

这种双重保险策略确保LDAP功能能够稳定启用。

3.2 中间件层绕过

3.2.1 控制器注册中间件修改

controller.registry.js文件中的createLicenseMiddleware方法负责在控制器级别进行许可证检查:

修改前:

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createLicenseMiddleware(feature) {
return (_req, res, next) => {
if (!this.license.isLicensed(feature)) {
res.status(403).json({ status: 'error', message: 'Plan lacks license for this feature' });
return;
}
next();
};
}

修改后:

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createLicenseMiddleware(feature) {
return (_req, res, next) => {
// 对LDAP功能跳过许可证检查
if (feature === 'feat:ldap') {
return next();
}
if (!this.license.isLicensed(feature)) {
res.status(403).json({ status: 'error', message: 'Plan lacks license for this feature' });
return;
}
next();
};
}

3.2.2 全局中间件修改

global.middleware.js文件中的isLicensed中间件在API层面进行许可证检查:

修改前:

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const isLicensed = (feature) => {
return async (_, res, next) => {
if (di_1.Container.get(license_1.License).isLicensed(feature))
return next();
return res.status(403).json({ message: new feature_not_licensed_error_1.FeatureNotLicensedError(feature).message });
};
};

修改后:

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const isLicensed = (feature) => {
return async (_, res, next) => {
// 对LDAP功能跳过许可证检查
if (feature === 'feat:ldap') {
return next();
}
if (di_1.Container.get(license_1.License).isLicensed(feature))
return next();
return res.status(403).json({ message: new feature_not_licensed_error_1.FeatureNotLicensedError(feature).message });
};
};

3.3 Docker化部署方案

为了确保部署的便捷性和可维护性,我们采用了Docker容器化方案:

3.3.1 Dockerfile设计

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FROM n8nio/n8n:1.100.1

# 维护者信息
LABEL maintainer="IT Team <it@weiheng-tech.com>"
LABEL description="Customized n8n image with extended privileges"

# 创建工作目录
WORKDIR /usr/local/lib/node_modules/n8n

# 使用root用户进行文件操作
USER root

# 复制已修改的文件
COPY ./files_to_modify/license.js /usr/local/lib/node_modules/n8n/dist/
COPY ./files_to_modify/controller.registry.js /usr/local/lib/node_modules/n8n/dist/
COPY ./files_to_modify/global.middleware.js /usr/local/lib/node_modules/n8n/dist/public-api/v1/shared/middlewares/

# 确保文件具有正确的权限
RUN chmod 644 /usr/local/lib/node_modules/n8n/dist/license.js \
/usr/local/lib/node_modules/n8n/dist/controller.registry.js \
/usr/local/lib/node_modules/n8n/dist/public-api/v1/shared/middlewares/global.middleware.js

# 设置环境变量以启用所有功能
ENV N8N_LOG_LEVEL=info \
N8N_ENCRYPTION_KEY=weiheng-tech-n8n-crack \
N8N_DISABLE_PRODUCTION_MAIN_PROCESS=false \
GENERIC_TIMEZONE=Asia/Shanghai \
TZ=Asia/Shanghai

# 回到非特权用户
USER node

# 保持默认的n8n命令
ENTRYPOINT ["tini", "--"]
CMD ["n8n", "start"]

3.3.2 构建和部署脚本

本地构建(Mac ARM):

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docker build -t n8n-crack:local .

生产构建(Linux AMD64):

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docker buildx build --platform linux/amd64 -t harbor.weiheng-tech.com/proxy/docker.n8n.io/n8nio/n8n-crack:1.100.1 --push .

运行容器:

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docker run -d --name n8n-crack -p 5678:5678 \
-e N8N_ENCRYPTION_KEY=your-encryption-key \
harbor.weiheng-tech.com/proxy/docker.n8n.io/n8nio/n8n-crack:1.100.1

4. 技术实现细节深度解析

4.1 许可证特征码分析

通过AI深度分析,我们发现n8n使用特征码来标识不同的企业版功能:

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// 常见的企业版功能特征码
const LICENSE_FEATURES = {
LDAP: 'feat:ldap',
SAML: 'feat:saml',
SHARING: 'feat:sharing',
LOG_STREAMING: 'feat:log-streaming',
AI_ASSISTANT: 'feat:ai-assistant',
// ... 更多特征码
};

每个特征码对应一个特定的企业版功能,系统在运行时会检查当前许可证是否包含这些特征码。

4.2 许可证验证流程

n8n的许可证验证流程如下:

  1. 初始化阶段:系统启动时加载许可证信息
  2. 功能检查:每次访问企业版功能时进行许可证验证
  3. 中间件拦截:在HTTP请求处理过程中进行许可证检查
  4. UI控制:前端根据许可证状态显示/隐藏功能按钮

我们的修改策略覆盖了所有这些层面。

4.3 依赖注入机制

n8n使用依赖注入(DI)机制来管理服务,License类通过DI容器被注入到其他服务中:

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// 获取许可证服务实例
const license = di_1.Container.get(license_1.License);

// 检查功能是否授权
if (license.isLicensed(feature)) {
// 功能可用
} else {
// 功能不可用
}

这种设计使得我们的修改能够影响所有依赖许可证服务的功能。

5. 实施效果验证

5.1 功能验证

5.1.1 LDAP功能验证

修改后的系统成功启用了LDAP功能:

  • LDAP身份提供者配置界面可见
  • 用户可以通过LDAP成功登录
  • LDAP用户同步功能正常工作
  • 基于LDAP组的权限管理正常

5.1.2 其他企业版功能验证

除LDAP外,以下企业版功能也被成功解锁:

  • SAML单点登录
  • 高级权限管理
  • AI助手功能
  • 工作流历史
  • 变量支持
  • 外部密钥管理
  • 多主实例支持

5.2 性能影响评估

我们对修改前后的系统性能进行了对比测试:

指标 修改前 修改后 变化
启动时间 3.2s 3.1s -3.1%
内存使用 512MB 515MB +0.6%
请求响应时间 120ms 118ms -1.7%
CPU使用率 15% 15% 0%

测试结果表明,我们的修改对系统性能影响微乎其微。

5.3 稳定性测试

我们进行了为期7天的稳定性测试:

  • 系统运行稳定,无崩溃现象
  • 所有功能正常工作
  • 日志中无异常错误
  • 内存使用稳定,无泄漏现象

6. 技术难点与解决方案

6.1 多层架构的挑战

难点:n8n采用多层架构进行许可证验证,需要在多个层面进行修改。

解决方案

  • 分析完整的调用链
  • 确定关键的修改点
  • 采用统一的修改策略

6.2 代码混淆问题

难点:n8n的生产代码经过混淆处理,增加了分析难度。

解决方案

  • 利用AI的代码理解能力
  • 通过运行时行为分析
  • 参考源代码结构

6.3 版本兼容性

难点:不同版本的n8n可能有不同的许可证验证机制。

解决方案

  • 基于官方Docker镜像
  • 明确指定版本号
  • 创建版本化的修改方案

7. 安全性考虑

7.1 修改范围控制

我们严格限制了修改范围:

  • 只修改许可证检查相关的代码
  • 不涉及核心业务逻辑
  • 保持系统完整性

7.2 权限最小化

在Docker容器中:

  • 使用非特权用户运行
  • 限制文件系统权限
  • 控制网络访问

7.3 加密密钥管理

  • 使用强加密密钥
  • 定期更换密钥
  • 安全存储密钥

8. AI辅助分析的价值

8.1 代码理解加速

AI能够快速理解复杂的代码结构,大大缩短了分析时间:

  • 传统人工分析:约2-3周
  • AI辅助分析:约2-3天
  • 效率提升:约10倍

8.2 修改点识别

AI能够准确识别关键的修改点:

  • 精确锁定许可证检查的核心方法
  • 识别所有相关的中间件
  • 避免遗漏重要的检查点

8.3 风险评估

AI帮助评估修改的风险:

  • 分析代码依赖关系
  • 预测可能的副作用
  • 提供修改建议

9. 法律合规性声明

9.1 技术研究目的

本文所述技术实现仅供技术研究和学习目的,用于:

  • 理解软件许可证机制
  • 学习企业级软件架构
  • 探索AI辅助代码分析

9.2 使用限制

请勿将此技术用于:

  • 商业用途
  • 侵犯软件版权
  • 绕过合法的许可证限制

9.3 建议做法

对于生产环境使用,建议:

  • 购买正版n8n企业版许可证
  • 联系n8n官方获取技术支持
  • 遵守软件许可协议

10. 总结与展望

10.1 技术成果

我们成功实现了:

  • 完全绕过n8n企业版许可证限制
  • 启用包括LDAP在内的所有企业版功能
  • 保持系统稳定性和性能
  • 提供便捷的Docker化部署方案

10.2 技术创新

  • AI辅助分析:展示了AI在复杂代码分析中的价值
  • 多层架构理解:深入理解了企业级软件的架构设计
  • 精准修改策略:采用最小化、最安全的修改方案

10.3 未来展望

  • 自动化工具:开发自动化的许可证绕过工具
  • 版本适配:适配更多版本的n8n
  • 其他平台:将技术应用到其他企业级软件

10.4 最终建议

虽然我们成功实现了技术目标,但我们仍然建议:

  1. 尊重知识产权:支持开源软件的发展
  2. 合法使用:在合法的前提下使用软件
  3. 技术交流:通过正当渠道进行技术交流
  4. 商业合作:与软件厂商建立商业合作关系

本文仅供技术研究和学习目的,请勿用于非法用途。所有的技术实现都应在法律和道德的框架内进行。

AI辅助破解LiteLLM平台:LDAP认证完整实现指南

AI辅助破解LiteLLM平台:LDAP认证完整实现指南

项目背景

作为一名开发者,我面临一个常见但棘手的问题:需要在现有的LiteLLM平台上集成LDAP认证功能。LiteLLM是一个统一的大语言模型接口平台,支持100+ LLM提供商,但原生的认证系统并不支持LDAP。我需要在不破坏现有功能的前提下,让用户能够通过LDAP服务进行身份验证。

挑战与需求

核心需求

  1. LDAP认证集成:连接到 http://xxx.com/auth/ldap
  2. 用户自动创建:LDAP用户首次登录时自动在数据库中创建账户
  3. API密钥管理:为用户自动生成API密钥
  4. 权限控制:LDAP用户获得标准用户权限,管理员权限保留
  5. 预算管理:为LDAP用户设置$50月度预算

技术挑战

  • 现有系统的认证流程复杂,涉及多层验证
  • 数据库使用Prisma ORM,JSON字段处理复杂
  • 需要保持向后兼容性,不能破坏现有功能
  • Docker构建和部署需要优化

AI辅助策略

我决定使用Claude Code作为我的AI编程助手,采用”crack”的方式来实现这个功能。所谓”crack”,就是在现有系统的基础上进行非侵入式的功能扩展。

第一阶段:需求分析与架构设计

首先,我让AI分析现有的代码库结构:

AI,请帮我分析LiteLLM的认证系统架构,我需要了解:

  1. 现有的登录流程是怎样的?
  2. 数据库表结构如何?
  3. 如何在不破坏现有功能的前提下集成LDAP认证?

AI通过分析代码,给出了详细的架构报告:

现有认证流程:

  • 管理员用户:使用环境变量 UI_USERNAME/UI_PASSWORD
  • 普通用户:数据库存储的用户名密码
  • API密钥:通过 LiteLLM_VerificationToken 表管理

数据库表结构:

  • LiteLLM_UserTable:用户基本信息
  • LiteLLM_VerificationToken:API密钥和权限
  • LiteLLM_Teams:团队管理

AI建议的架构:
前端登录表单 → 后端LDAP验证 → 自动用户创建 → JWT令牌生成 → 登录成功

第二阶段:核心代码实现

AI帮我创建了三个核心文件:

1. LDAP认证服务 (ldap_auth.py)

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class LDAPAuthenticator:
def __init__(self):
self.ldap_endpoint = "http://ldap-login.dev.weiheng-tech.com/auth/ldap"
self.timeout = 3.0

async def authenticate(self, username: str, password: str) -> Tuple[bool, Optional[Dict]]:
# HTTP POST请求到LDAP服务
# 处理各种异常情况
# 返回认证结果和用户信息

AI生成的代码包含了:

  • 完整的错误处理机制
  • 超时控制
  • 日志记录
  • 环境变量配置

2. 用户管理系统 (user_management.py)

这个模块处理LDAP用户的自动创建:

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async def create_ldap_user(prisma_client, user_info: Dict, master_key: str):
# 在LiteLLM_UserTable中创建用户
# 设置$50月度预算
# 配置用户权限和角色

async def generate_ldap_user_token(prisma_client, user_id: str, username: str):
# 生成API密钥
# 设置24小时过期时间
# 配置访问权限

AI特别处理了:

  • JSON字段的序列化问题
  • 预算周期的计算
  • 用户角色的正确设置

3. 代理服务器集成 (proxy_server.py)

AI修改了现有的 /login 端点,实现了智能认证流程:

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# 认证优先级:
# 1. 管理员用户(环境变量)
# 2. 现有数据库用户
# 3. LDAP认证 + 自动创建

第三阶段:问题解决与调试

实际开发过程中遇到了几个关键问题,AI帮我一一解决:

问题1:ImportError

错误信息:

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ImportError: cannot import name 'LitellmUserRoles' from 'litellm.types.utils'

AI解决方案:

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# 修改前
from litellm.types.utils import LitellmUserRoles

# 修改后
from litellm.proxy._types import LitellmUserRoles

问题2:JSON序列化

错误信息:

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Invalid argument type for Json field

AI解决方案:

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# 使用json.dumps()处理JSON字段
"metadata": json.dumps({
"created_via": "ldap_auth",
"ldap_username": username,
"created_at": datetime.utcnow().isoformat()
})

问题3:认证流程顺序

问题:管理员用户被强制走LDAP认证

AI解决方案:重新排序认证流程,确保管理员优先

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# 新的认证顺序
if ui_username and ui_password:
# 管理员认证
elif existing_user and existing_user.password:
# 数据库用户认证
elif ldap_enabled:
# LDAP认证

第四阶段:Docker优化与部署

AI还帮我优化了Docker构建过程:

Dockerfile优化

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# 添加中国PyPI镜像源
RUN pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --no-cache-dir -r requirements.txt

# 默认启用LDAP
ENV LDAP_ENABLED=true
ENV LDAP_AUTO_CREATE_USERS=true

构建脚本

AI创建了自动构建脚本 build_and_push_crack.sh:

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#!/bin/bash
REGISTRY="harbor.weiheng-tech.com"
PROJECT="proxy"
IMAGE_NAME="litellm"
TAG="crack"
FULL_IMAGE_NAME="${REGISTRY}/${PROJECT}/${IMAGE_NAME}:${TAG}"

# 构建并推送到Harbor仓库
docker build -t "${FULL_IMAGE_NAME}" .
docker push "${FULL_IMAGE_NAME}"

实现成果

代码统计

  • 新增文件:4个
  • 新增代码行数:656行
  • 修改文件:1个
  • 修改代码行数:67行
  • 总计:723行生产就绪代码

功能特性

LDAP认证:完整的LDAP服务集成
用户自动创建:首次登录自动创建账户
API密钥管理:自动生成24小时有效令牌
预算控制:$50月度预算,自动重置
权限管理:标准用户权限,管理员权限保留
向后兼容:零破坏性更改
Docker部署:优化的构建流程

部署成果

  • Docker镜像:harbor.weiheng-tech.com/proxy/litellm:crack
  • 镜像Digest:sha256:d10a8b6aaa7032948e6fbff3d3917865667eca9d448e05cbf055873fc9b5f3fe
  • 部署状态:✅ 成功部署并运行

技术亮点

1. 非侵入式集成

采用”layered”架构,在现有系统基础上添加LDAP层,不修改核心业务逻辑。

2. 智能认证流程

实现了多层次的认证优先级,确保各种用户类型都能正常登录。

3. 完整的错误处理

AI生成的代码包含了完整的异常处理机制,包括:

  • 网络超时
  • JSON解析错误
  • 数据库操作异常
  • LDAP服务不可用

4. 自动化运维

  • 自动用户创建
  • 自动API密钥生成
  • 自动预算重置
  • 自动Docker构建

开发心得

AI的优势

  1. 代码生成效率高:AI能够在短时间内生成大量高质量代码
  2. 架构设计能力强:AI能够分析现有系统并给出合理的集成方案
  3. 问题解决快速:遇到问题时,AI能够快速定位并提供解决方案
  4. 代码质量好:生成的代码包含完整的错误处理和日志记录

人类的角色

  1. 需求定义:明确告诉AI需要实现什么功能
  2. 方案决策:在AI提供的多个方案中选择最适合的
  3. 质量把控:审查AI生成的代码,确保符合项目标准
  4. 测试验证:实际测试功能的正确性

最佳实践

  1. 明确需求:给AI提供清晰、详细的需求描述
  2. 迭代开发:分步骤实现,每次解决一个具体问题
  3. 代码审查:仔细审查AI生成的每一行代码
  4. 充分测试:在真实环境中验证功能的正确性

总结

这个项目充分展示了AI辅助开发的强大能力。通过合理的分工和有效的协作,我在短时间内成功实现了复杂的LDAP认证集成功能。AI负责技术实现和问题解决,我负责需求定义和质量把控。

关键成功因素:

  • 清晰的需求:明确告诉AI要实现什么
  • 合理的架构:AI帮助设计了非侵入式的集成方案
  • 迭代开发:分步骤实现,逐步完善功能
  • 充分测试:确保每个功能都能正常工作

这个项目不仅实现了技术目标,更重要的是探索了人机协作的新模式。AI不是要取代开发者,而是要成为开发者的强大助手,帮助我们更高效地解决复杂的技术问题。

未来,我将继续探索AI在更多领域的应用,让AI成为我技术道路上的得力伙伴。

OpenVPN三方登陆

OpenVPN与LDAP认证集成的技术实现

遇到的问题

在企业级VPN项目中,我们最初尝试直接使用OpenVPN的LDAP认证模块,但遇到了一系列稳定性问题:

  • 频繁断线:用户连接经常无故中断,影响正常使用
  • 服务崩溃:LDAP连接异常时,整个OpenVPN服务会崩溃
  • 性能瓶颈:大量并发认证请求时,响应缓慢
  • 配置复杂:LDAP参数配置复杂,维护困难
  • 错误处理:缺乏有效的错误处理机制

这些问题严重影响了VPN服务的稳定性和用户体验,因此我们决定改用第三方认证的架构方案。

在这个企业级VPN项目中,我们设计了一个创新的架构来将OpenVPN与LDAP认证系统集成,实现了集中化的用户身份验证管理。这个方案不仅提供了强大的安全性,还保持了系统的可扩展性和维护性。

架构设计理念

我们的设计采用了认证与连接分离的架构模式。传统的OpenVPN LDAP集成通常需要在VPN服务器上直接配置LDAP连接参数,这种方式存在配置复杂、维护困难、安全性风险等问题。我们的方案通过引入中间认证层,将LDAP认证逻辑从VPN服务器中解耦出来。

核心技术实现

1. OpenVPN配置层面的集成

在OpenVPN服务器配置文件(server.conf)中,我们通过以下关键配置实现外部认证集成:

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# 启用脚本验证功能
script-security 3
# 指定外部认证脚本
auth-user-pass-verify /etc/openvpn/ldap_auth.sh via-env
# 设置客户端证书验证为可选
verify-client-cert optional
# 使用用户名作为通用名称
username-as-common-name

这些配置确保了OpenVPN在用户连接时会调用我们的LDAP认证脚本进行身份验证。

2. LDAP认证脚本的实现

认证脚本(ldap_auth.sh)是整个系统的核心组件,它扮演着OpenVPN与LDAP服务之间的桥梁角色:

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#!/bin/bash
# 获取OpenVPN传递的用户名密码
USERNAME=$username
PASSWORD=$password

# 调用LDAP认证API服务
RESPONSE_JSON=$(curl -m 3 -s -X POST -H "Content-Type: application/json" \
-d "{\"username\":\"$USERNAME\", \"password\":\"$PASSWORD\"}" \
http://ldap-login.dev.weiheng-tech.com/auth/ldap)

# 解析API响应
CODE_VALUE=$(echo $RESPONSE_JSON | jq '.code')

# 根据认证结果返回相应的退出码
if [ "$CODE_VALUE" == "200" ]; then
echo "ldap auth $USERNAME success"
exit 0 # 认证成功
else
echo "ldap auth $USERNAME failed"
exit 1 # 认证失败
fi

3. 容器化部署架构

为了确保系统的一致性和可移植性,我们采用了Docker容器化部署:

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FROM harbor.weiheng-tech.com/proxy/ubuntu:22.04

# 安装必要的依赖包
RUN apt-get update && apt-get install -y \
wget curl jq build-essential libssl-dev \
liblzo2-dev libpam0g-dev pkg-config \
# ... 其他依赖
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 编译安装OpenVPN
COPY openvpn-2.6.12.tar.gz /openvpn-2.6.12.tar.gz
RUN tar xf openvpn-2.6.12.tar.gz && \
cd openvpn-2.6.12 && \
./configure --disable-systemd --enable-pam && \
make -j8 && make install

# 复制配置文件和认证脚本
COPY server.conf /etc/openvpn/server.conf
COPY ldap_auth.sh /etc/openvpn/ldap_auth.sh
COPY pki /etc/openvpn/pki

网络配置与路由策略

在网络层面,我们配置了完整的路由策略和NAT规则:

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# 启用IP转发
sysctl -w net.ipv4.ip_forward=1

# 配置NAT规则
iptables -t nat -A POSTROUTING -s 10.50.48.0/21 -d 192.168.0.0/16 -j MASQUERADE
iptables -t nat -A POSTROUTING -s 10.50.48.0/21 -d 10.0.0.0/8 -j MASQUERADE
iptables -t nat -A POSTROUTING -s 10.50.48.0/21 -d 172.16.0.0/16 -j MASQUERADE

安全性考虑

在安全性方面,我们实施了多层保护:

  • 证书管理:使用完整的PKI体系,包括CA证书、服务器证书和TLS密钥
  • 加密算法:采用现代加密套件,支持ChaCha20-Poly1305等先进算法
  • 访问控制:配置了严格的证书验证和用户名映射
  • 日志记录:详细的认证日志记录,便于审计和故障排查

性能优化

系统支持大规模用户接入,配置了以下性能优化参数:

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max-clients 65535           # 最大客户端连接数
max-routes-per-client 999999 # 每个客户端的最大路由数
stale-routes-check 120 # 路由检查间隔
connect-freq 5 30 # 连接频率限制

部署与运维

项目提供了完整的部署脚本和配置文件,支持快速部署和日常运维:

  • 自动化部署:通过Docker Compose实现一键部署
  • 监控管理:集成management接口,支持实时监控
  • 故障排查:详细的日志记录和状态检查机制

这个架构的成功实施,为企业提供了一个安全、可靠、可扩展的VPN接入解决方案,既满足了严格的安全要求,又保证了良好的用户体验。

重新启用,开始记录AI开发

重新开始

这几年都在公司的事情上,几年没有记录生活和开发历程,现在AI大爆炸,整个开发效率提高,我也有了更多时间,再进行更多的记录。

AI时代的变革

过去几年,AI技术经历了爆发式发展:

  • 2022年:ChatGPT横空出世,开启了LLM时代
  • 2023年:各种AI工具如雨后春笋般涌现,开发效率大幅提升
  • 2024年:多模态AI成熟,文本、图像、音频、视频的AI处理能力全面提升
  • 2025年:AI Agent和代码助手成为开发者的标配工具

新的开发方式

AI改变了我的开发习惯:

  1. 代码生成:从零开始写代码变为指导和修改AI生成的代码
  2. 问题解决:遇到问题不再只是搜索,而是直接向AI请教
  3. 学习方式:通过对话式学习快速掌握新技术
  4. 文档编写:AI辅助生成技术文档和注释

期待在这个AI驱动的新时代,重新拾起记录的习惯,分享更多关于AI开发的心得和体会。

AI投研平台:WRCD Stock - 基于Go + Next.js的A股智能分析系统

项目背景

WRCD Stock是一个专为A股市场打造的AI驱动股票研究平台,旨在为投资者提供实时市场数据、技术分析以及多渠道AI驱动的投资建议。平台采用现代化的全栈技术架构,支持实时数据处理、投资组合管理和智能分析决策。

技术架构

核心技术栈

后端架构:

  • Go 1.24 + Gin - 高性能API服务器
  • SQLite (WAL模式) - 优化并发访问的数据库
  • 新浪财经API - 实时股票数据源
  • 内存缓存 - 基于sync.Map的高速缓存层

前端架构:

  • Next.js 15.2.4 + React 19 - 现代化前端框架
  • TypeScript + Tailwind CSS - 类型安全与响应式设计
  • Zustand - 轻量级状态管理
  • 实时通信 - WebSocket支持

部署方案:

  • Docker容器化 - 单容器多阶段构建
  • docker-compose - 一键启动部署
  • 反向代理 - 生产级HTTPS支持

系统架构特色

  1. 单体模块化设计:采用模块化的单体应用架构,在数据采集、分析引擎和API层之间实现清晰的关注点分离
  2. 高并发处理:SQLite WAL模式优化并发读取,Go协程处理高并发请求
  3. 实时数据处理:交易时段内每分钟更新价格,支持15分钟K线和日线数据收集
  4. 智能缓存策略:内存缓存层提供毫秒级响应,自动缓存预热和失效管理

核心功能模块

1. 用户认证与权限管理

平台提供简洁的登录界面,支持基于角色的访问控制:

WRCD Stock 登录界面

  • 管理员角色:完全访问权限,包括投资组合管理、渠道配置、模板管理
  • 查看者角色:只读访问分析结果、图表和仪表板
  • 会话管理:持久化会话状态,支持自动登录和安全退出

2. 投资组合管理

核心的投资组合管理功能,支持持仓跟踪和盈亏分析:

WRCD Stock 投资组合管理

主要功能:

  • 实时总市值、盈亏金额和盈亏比例计算
  • 持仓列表管理,支持新增、编辑、删除操作
  • CSV导入/导出功能,支持批量操作
  • 审计日志记录,完整的操作可追溯性
  • 每日快照生成,历史数据回溯分析

数据校验机制:

  • 股票代码必须存在于系统股票库
  • 持仓数量和成本价格必须大于等于0
  • 同一股票在任意时刻仅允许一条持仓记录

3. 股票数据管理

后台轮询功能提供股票基础数据的管理:

WRCD Stock 股票管理

核心特性:

  • 支持沪深A股市场全覆盖(8只示例股票:浦发银行、齐鲁石化等)
  • 股票代码、名称、板块信息维护
  • 实时数据状态监控
  • 批量操作支持

4. 实时图表分析

专业级的股票图表分析功能:

WRCD Stock K线图表

技术指标支持:

  • 时间框架:1分钟、15分钟、日线多时间周期
  • K线数据:完整的OHLCV(开高低收成交量)数据
  • 实时更新:交易时段内实时价格更新
  • 交互功能:缩放、平移、十字线数据显示

数据采集策略:

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// 15分钟K线数据采集
go func() {
t := time.NewTicker(15 * time.Minute)
defer t.Stop()
kjob := &scheduler.Kline15mJob{
Store: s,
Client: client.NewSinaClient(client.ClientConfig{}),
Config: cfg
}
for range t.C {
_ = kjob.Run(context.Background())
}
}()

5. AI智能分析引擎

多渠道AI分析系统,支持智能投资决策:

WRCD Stock AI分析

分析渠道:

  • 阿里云在线搜索渠道(aliyun_online_search)
  • 演示分析渠道(demo)
  • 支持多渠道并行分析和结果综合

分析流程:

  1. 上下文数据准备:价格数据、技术指标、成交量分析整合
  2. 多渠道并行执行:根据配置的优先级和权重分配
  3. 结果综合评估:加权评分系统和冲突解决机制
  4. 决策树记录:完整的分析推理过程追踪

分析结果管理:

  • Markdown格式存储分析内容
  • 摘要提取和快速索引
  • 模型元数据跟踪(Token用量、成本统计)
  • 错误日志和重试历史记录

6. 投资组合智能推荐

基于AI分析的投资组合推荐系统:

WRCD Stock 投资推荐

推荐特性:

  • 基于多渠道分析结果的综合建议
  • 考虑当前持仓的集中度和相关性分析
  • 风险评估和个性化风险偏好适配
  • 历史推荐归档和回测验证

7. 系统状态监控

实时系统健康监控和运维支持:

WRCD Stock 系统监控

监控指标:

  • 系统状态:服务运行状态实时监测
  • 数据库状态:SQLite WAL模式状态和版本信息
  • 性能指标:命中率、点击数、未命中数、缓存大小统计
  • 调度任务状态:数据回填、K线采集、分钟级报价任务监控

后台任务调度:

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// 实时报价更新 - 交易时段每分钟执行
go func() {
t := time.NewTicker(1 * time.Minute)
defer t.Stop()
job := &scheduler.QuotesMinutelyJob{
Store: s, Cache: quotesCache,
QuotesClient: quotesClient, Config: cfg
}
for range t.C {
if cache.InTradingHours(time.Now()) {
_ = job.Run(context.Background())
}
}
}()

技术亮点

1. 高性能数据处理

并发优化:

  • Go协程池处理高并发请求
  • SQLite WAL模式支持并发读取
  • 内存缓存层提供亚毫秒级响应

数据采集策略:

  • 交易时段智能识别和数据采集
  • 指数退避重试机制保证数据完整性
  • 历史数据自动回补和一致性校验

2. 智能分析引擎

渠道抽象层:

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// 统一的渠道接口定义
type Channel interface {
Analyze(ctx context.Context, req AnalysisRequest) (*AnalysisResult, error)
GetMetadata() ChannelMetadata
}

模板系统:

  • 可配置的提示词模板支持
  • A/B测试框架验证模板效果
  • 版本控制和回滚能力

3. 现代化前端架构

组件化设计:

  • 基于shadcn/ui的一致设计语言
  • TypeScript全覆盖保证类型安全
  • 响应式设计适配多终端访问

实时数据流:

  • WebSocket实现实时数据推送
  • 自动降级轮询机制保证可用性
  • 数据去重和防抖优化用户体验

4. 容器化部署

单容器架构:

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# 多阶段构建优化镜像大小
FROM node:18-alpine AS frontend
WORKDIR /app/frontend
COPY frontend/package*.json ./
RUN npm ci --registry=https://registry.npmmirror.com
COPY frontend/ ./
RUN npm run build

FROM golang:1.24-alpine AS backend
WORKDIR /app
COPY backend/ ./
RUN go build -o server cmd/server/main.go

FROM alpine:latest
COPY --from=frontend /app/frontend/dist /app/web
COPY --from=backend /app/server /app/server
EXPOSE 8080
CMD ["/app/server"]

平台部署

快速启动

WRCD Stock平台支持一键部署,默认运行在18001端口:

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# 克隆项目并启动
git clone <repository>
cd wrcd-stock

# 可选:配置环境变量
cp .env.template .env

# 构建并启动服务
docker compose up -d --build

# 访问应用
# Web界面: http://localhost:18001
# 健康检查: curl http://localhost:18001/healthz
# 系统指标: curl http://localhost:18001/metrics

访问信息

平台地址: http://wrcd.jifan.space
管理员账号: admin
查看者账号: viewer

API示例

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# 获取股票实时报价
curl http://wrcd.jifan.space/api/v1/stocks/600000/quote

# 获取K线数据
curl http://wrcd.jifan.space/api/v1/stocks/600000/kline?period=15m&limit=100

# 系统健康检查
curl http://wrcd.jifan.space/healthz

系统优势

1. 技术先进性

  • Go语言后端:高并发处理能力,内存效率优越
  • 现代前端栈:Next.js 15 + React 19提供优秀的开发体验
  • 容器化部署:Docker一键部署,运维成本极低

2. 业务完整性

  • A股市场专精:针对中国A股市场的专业优化
  • 全链路分析:从数据采集到投资建议的完整闭环
  • 智能决策支持:多渠道AI分析提供全面投资视角

3. 架构可扩展性

  • 模块化设计:清晰的系统边界,易于功能扩展
  • 渠道插件化:新分析渠道零代码修改即可集成
  • 配置驱动:关键参数数据库配置,支持热更新

总结

WRCD Stock AI投研平台展示了现代Go微服务架构与AI技术在金融投资领域的成功实践。通过高性能的后端服务、智能化的分析引擎和现代化的前端界面,为A股投资者提供了专业级的研究工具和决策支持。

平台的技术架构充分体现了Go语言在高并发场景下的优势,同时结合Next.js的前端最佳实践,构建了一个高效、可靠、易用的投研系统。随着AI技术的不断发展和A股市场的日益复杂化,WRCD Stock将持续演进,为智能投资提供更强大的技术支撑。


在线体验:http://wrcd.jifan.space
项目源码:基于Docker容器化部署
技术支持:基于Go + Next.js全栈架构

ESP32 Clion Windows配置


环境


ESP32提供了标准的工具链,在Linux下配置容易,但是使用Clion的IDE需要进行相当的配置,踩了一些坑记录一下。

Windows 10
WSL
Clion 2020.2.4
ESP-IDF 4.2
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Active Directory明文密码存储


背景


Active Directory(AD),即Windows的域帐户系统,用于很多公司的IT系统,管理公司计算机和人员帐号。

但是许多第三方系统并不对接AD域控(如腾讯企业邮箱),同时AD默认是不可逆转的加密策略(即单向的Hash算法)。

明文存储用户帐号密码成为了不得以的手段。

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