1.现在trae版本在3.0及以上版本。
2.trae账号是企业版。
3.打开设置，找到mcp
这里需要token，需要从figma账号里生成,网页登录figma账号，找到设置，打开后找到security,然后点击generate new token，token名称随便取，权限都钩上。然后生成一个token,把token放到mcp中即可。
4.使用mcp,切换到mcp模式，你也可以自己创建智能体使用
5.提问使用，可参考下面的提示词使用
注意：这里面的figma链接是mcp的链接，不是figma链接，一般需要你有原型的权限才能看到
我需要根据提供的Figma链接生成一个与设计稿高度一致的网页。请严格遵循以下详细要求：
👋 大家好，欢迎来到我的技术博客！ 📚 在这里，我会分享学习笔记、实战经验与技术思考，力求用简单的方式讲清楚复杂的问题。 🎯 本文将围绕Java部署这个话题展开，希望能为你带来一些启发或实用的参考。 🌱 无论你是刚入门的新手，还是正在进阶的开发者，希望你都能有所收获！ 文章目录 * Java 部署：Tomcat 集群部署（负载均衡 + 会话共享） 🚀 * 一、为什么需要 Tomcat 集群？🤔 * 二、架构设计概览 🏗️ * 三、环境准备 🛠️ * 1. 软件版本要求 * 2. 服务器规划（以 3 节点为例） * 四、部署 Tomcat 节点 🖥️ * 1. 安装 Tomcat * 2. 配置 server.xml（关键！） * 3. 部署测试应用 * 五、配置 Nginx
PostgreSQL动态分区裁剪技术：从原理到实战的查询性能优化 一、引言 1.1 研究背景与意义 随着企业数据量从TB级向PB级演进，数据库管理系统面临着严峻的挑战。PostgreSQL作为一款功能强大的开源关系型数据库，凭借其高度的可扩展性和标准兼容性，在金融、电商、物联网等领域得到了广泛应用。然而，在处理海量数据时，如何通过分区裁剪技术精准定位目标数据，避免无关分区的无效扫描，已成为查询性能优化的关键突破口。 在实际应用中，许多场景对查询性能有着极高要求。以电商行业为例，订单数据量庞大，每天可能产生数百万甚至数千万条订单记录。在进行订单查询、统计分析等操作时，如果不能有效利用分区裁剪技术，查询可能会耗费大量时间，严重影响用户体验。又如在金融领域，交易数据的实时查询对于风险控制至关重要，动态分区裁剪技术能够帮助金融机构快速获取所需数据。 1.2 研究目标与范围 本文旨在深入研究PostgreSQL声明式分区表的动态裁剪机制，通过结合源码分析与实际案例，系统地阐述其实现原理、优化策略及性能影响因素。研究目标包括： * 从源码层面深入剖析动态分区裁剪的实现原理 *
文章目录 * week1 * multi-headach3 * strange_login * 宇宙的中心是php * 黑客小W的故事（1） * 我真得控制你了 * 别笑，你也过不了第二关 * week2 * DD加速器 * 搞点哦润吉吃吃橘 * 白帽小K的故事（1） * 小E的管理系统 * 真的是签到诶 * week3 * ez-chain * mygo!!! * 小E的秘密计划 * mirror_gate * who'ssti * 白帽小K的故事（2） week1 multi-headach3 什么叫机器人控制了我的头？ 【难度：简单】 dirsearch扫目录： 找到/robots.txt，访问： 访问hidden.php： 翻译提示，f12打开捕获流量包，发现flag： flag{eb4580e7-21e4-4446-9dba-4fb51d9cf051} strange_login 题目内容： 我当然知道1=
引言 表是 KingbaseES 存储数据的关键承载对象，所有的业务数据都要经由表来执行组织，本文就“ksql 命令行操作表”展开论述，按照“创建表 → 查看表结构 → 表数据增删改查 → 修改表结构 → 删除表”这一完整生命时段，分解各个阶段的实际操作流程，语法范例以及规避常见错误的指导，使得初学者也能够较为容易地把握住表的主要经营技巧。 文章目录 * 引言 * 一、前置准备：确认操作环境（衔接前文，避免踩坑） * 1.1 1. 连接本地数据库并切换目标模式 * 1.2 2. 确认表空间（可选，优化存储） * 二、创建表：用 CREATE TABLE 定义数据结构 * 2.1 1. 先懂基础：常用数据类型与约束 * 2.2 2.