@Greatshu 他那个更完整，是产品向的东西，我这个勉强算是个初期技术模板🥲

@Tanix2 上下文最好（准确性、完整性、实时性）目前还是 windsurf ，Cursor 自动感知上下文要弱一些，但是 Cursor 提供了很丰富的途径（颗粒度）让有经验的（比如我😂）精准的给 Cursor 投喂上下文信息，这个很细节。Windsurf 很自信自己的上下文感知，但是受限于 LLM 上下文大小的限制（除了明面上给的代码信息，还有好多 Rules 、MCP 等隐藏的信息也要一起推给 LLM ），最大的问题是读不完代码，现在稍好一点，会分多次读

@liyafe1997 差别很大，我打个广告：

https://www.bilibili.com/video/BV1vQRnYcE62/?vd_source=706558bd6382a64ace03930f9dfb6674
https://www.bilibili.com/video/BV1w89HY3EAU/?vd_source=706558bd6382a64ace03930f9dfb6674
https://www.bilibili.com/video/BV1Wt9HYkEcn/?vd_source=706558bd6382a64ace03930f9dfb6674

都是我自己录的视频，你可以看看细节。
我讲的差别介意哈，内容肯定是对的

@LanhuaMa 哈哈哈我是自来水哈，因为确实感觉很好，尽管如此，Cursor 可没少收我一分钱 😭

愿意开源就值得被点赞肯定👍 我的项目其实不少但都涉及客户信息，分享不了

@Wxh16144 确实，遵循一致的规范有必要，下来得学习下 MCP 。

代码上我大概看了下，不知道这个方案是如何处理表、字段命名一致性的问题。看起来它完全依赖于 LLM 的判断来生成表名，这可能会导致几个潜在的问题：
1 、命名不一致：
- 同样的概念可能会用不同的表名（ customers/clients/users ）
- 不同的会话可能产生不同的命名选择
- 缺乏命名规范的强制执行
2 、结构不一致：
- 字段名称可能不统一（ first_name/firstname/fname ）
- 数据类型可能不一致（ VARCHAR/TEXT, INT/INTEGER ）
- 缺乏字段定义的标准化
3 、关系混乱：
- 外键引用可能使用不同的表名
- 索引命名可能不统一
- 缺乏关系模式的规范

db2llm 不同，默认是 db first 模式，现在的例子里是通过已有的 meta 信息来约束 llm 生成的请求，从而保证请求一致性的问题。但是除了 mcp 规范的欠缺外，其实对比前面这几个方案来看创建记录没问题但要新增表的话，一样也会出现一致性的毛病，我看看有没有其他的模式来处理这个问题

@aminobody 😂 还是交流好，这个 text2sql 还有 Chat2DB 之前都没留意。从 text2sql 官网看它的实现基础估计也是基于数据库的 meta 信息做文章

@Alexf4 MCP Server 因该是更规范灵活的做法，但我没深入了解过 MCP 架构，就选了这种最简单的方式来实现了

@elffkdx MTgyODAwNTg0MDU= 🤝

@EastLord 嗯啊，不过我也是发了才知道 Chat2DB 这类产品。不过我这个就是个技术方案演示，算不得产品😂

差别非常的大，建议你先不要怀疑沉心用几天，试用期足够作出评价了
因为我之前也是 github copilot 的年租用户，后来义无反顾的切换了

@ferock 😂 啥奇怪的关注点

@tinyhill 也没怎么更新的样子，情况差不多了

去年 Q4 提交就开始放缓了，基本都是 bot 创建提交记录，issue 积压也很明显，原来的第一贡献者，很久都没提交过代码了 ...

这些问题，其实去官网看看、下载使用来体会最好。上面 Gemini 回答的算是没错了，但是却没有包含细节

今早 Apple Health 给了个提示，近一周有 4 天 Low Cardio Fitness ，评估数值都是 18 ，而正常情况下应该是 31 左右才对。那这个 18 是什么概念呢，是 60+ Male 的水平 ...

谢谢兄弟们的分享和提醒，有点多我就不一一回复了。我先开始了 Keep 里心肺能力激活，温和一点。两只膝盖都有问题的，特别是右边，下楼梯就会痛，猛烈的不考虑。饮食方面大改有点难，现在早上尽可能强制吃鸡蛋和牛奶，之前早上没胃口很少吃早餐的。我坚持下看看，一个月后再来反馈。

@Gtreace 谢谢兄弟提醒，Q3 时医院去做了一次体检，呼吸心脏血液这类没发现什么问题...

@magewu1223ll 我拖地就能到 150...