1.安全生产管理基本理论1.安全生产管理基本概念
1.事故分类
伤亡变化: 事故发生之日起 30 日内 伤亡导致事故等级发生变化, 上级政府另行调查
交通事故、火灾 7 日内 伤亡发生变化
失踪人员: 自事故发生之日起 30 日后 按照死亡人员进行统计, 重新确定事故等级
交通事故、火灾 7 日后 进行统计
2.较大涉险事故(“315”, 3人被困, 10人涉险, 500人疏散, 上报市级)造成 一定的物质损失, 事故处理不当, 则 有可能导致发生生产安全事故, 造成人员死亡
造成 3人以上 被困或者 下落不明 的事故
涉险 10人以上 的事故
紧急疏散 人员 500人以上 的事故
对环境造成 严重污染 的事故(人员密集场所、生活水源、农田、河流、水库、湖泊等)
危机重要场所和设施安全 的事故(电站、重要水利设施、危化品库、油气站和车站、码头、港口、机场及其他人员密集场所等)
3.危险、事故隐患
4.危险源及分类
危险源是指可能造成人员伤害和疾病、财产损失、作业环境破坏或其他损失的根源或状态
根据危险源在事故发生、发展中的作用，一般把危险源划分为两大类，即第一类危险源和 ...
1.安全生产相关国家政策1.国家政策
以人民为中心, 以 法治 为人民
发展绝对不能以 生命 为代价
二十大提出, 公共安全治理模式向 事前预防 转型
安全宣传 七进: 进企业、进学校、进机关、*进社区*、*进农村*、*进家庭*、进公共场所
2.安全生产责任制
政府:
党政同责、一岗双责, 明确 党政 主要负责人为本地安全生产 第一责任人
地方各级 安全生产委员会主任 由 政府 主要负责人 担任
企业:
全面负责本单位 安全生产 和 职业健康
五到位: 安全责任、管理、投入、培训、应急救援
实现 全员 生产安全责任制度, 法人和实际控制人同为安全第一责任人
建立向 安全生产监督管理职责部门 和 职代会 双报告 制度
2.安全生产法律基础知识1.法规形式及制定主体
全国人大及常委会(法律): 以 xx法 的形式, 特殊: 《民法典》、《户籍管理条例》、《消防救援衔条例》
国务院(行政法规): 以 xx条例 的形式, 特殊: 《女职工劳动保护特别规定》
国务院各部委(部门规章): 以 xx办法、xx细则、xx规定的形式
地方人大及常委会(地方法规): 以 xx地方xx条例 的形 ...
本文用于注册安全工程师法规科目的考前速记。文中的反引号内容为高频考点，带有“应当”的表述通常属于法定义务；具体考试和执法实践应以现行法律法规原文为准。
按法规层级高频主线复习清单
基础 安全生产相关国家政策、法律基础知识
核心 安全生产法及安全生产单行法律
行政法规 安全生产许可证、煤矿、危化品、工伤保险等条例
部门规章 安全培训、应急预案、重大危险源、有限空间等规定
责任主体：主要负责人、管理机构、从业人员和监管部门
关键程序：许可、审查、备案、检查、报告、调查和复查
关键数字：45日、15日、30日、60日、3年及事故罚款区间
风险控制：重大危险源、隐患排查、应急救援和职业健康
已掌握安全生产法的主体责任和三管三必须
已掌握事故报告、调查、批复的时限和层级
已掌握安全生产许可证及特种设备登记检验要求
已掌握危化品、重大危险源和有限空间的高频数字
高频记忆口诀
...
这篇不是单纯命令清单，而是一份可复盘的上线笔记：部署路径、脚本、检查命令、故障现象和处理方式都放在一起，后面排查同类问题可以直接按章节跳转。
一、部署目标这次要把 PuppetGC 部署到 Ubuntu 服务器，项目目录固定为：
1/opt/PuppetGC
整体结构如下：
12345678Nginx├─ puppetgc.cn / www.puppetgc.cn 官网静态资源├─ app.puppetgc.cn 创作者端静态资源├─ admin.puppetgc.cn 管理后台静态资源└─ api.puppetgc.cn 反向代理到 127.0.0.1:9620FastAPI└─ puppetgc-api.service systemd 托管，仅监听本机 9620
核心原则：
API 不直接暴露公网，只允许 Nginx 反代访问
真实生产密钥只放在 ...
软件测试相关知识库
一、软件测试概述1.1 定义与目标定义：软件测试是通过人工或自动化手段验证系统是否满足需求，并评估软件质量的过程。核心目标：发现缺陷（Defect/Bug）验证功能符合需求规格评估系统性能、安全性和可靠性降低产品风险，提升用户满意度1.2 测试基本原则测试显示缺陷的存在（无法证明无缺陷）穷尽测试不可行（需通过风险评估确定优先级）早期测试（需求阶段介入，遵循Shift-Left原则）缺陷集群性（少数模块包含多数缺陷）杀虫剂悖论（需定期更新测试用例）测试依赖上下文（不同场景需不同策略）1.3 测试生命周期（STLC）需求分析 → 2. 测试计划 → 3. 用例设计 → 4. 环境搭建 → 5. 测试执行 → 6. 缺陷管理 → 7. 报告与复盘二、软件测试分类2.1 按测试层级分类测试类型测试对象典型工具验证目标单元测试代码函数/类JUnit, pytest, Mockito代码逻辑正确性集成测试模块/服务间接口Postman, RestAssured接口通信与数据交互系统测试完整系统Selenium, Ap ...
一、简单的性能分析AI智能体 性能分析智能体工作流
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一、需求分析工作流 需求分析智能体工作流
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一、MD文档生成测试用例实战Dify 中 迭代与循环的区别:
特性
迭代 (Iteration)
循环 (Loop)
核心定义
针对列表/数组数据中的每一项逐个执行相同的操作。
根据条件判断重复执行一段逻辑，直到条件不再满足。
处理对象
集合数据（如搜索结果列表、文档切片）。
逻辑状态（如“重试直到成功”、“递归搜索”）。
执行次数
预先确定的（等于列表中元素的数量）。
动态确定的（取决于条件何时满足，可能陷入死循环）。
典型场景
批量翻译一组句子、对搜索出的 5 条新闻分别做摘要。
引导 Agent 反思改进输出、不断重试 API 调用直到返回正确结果。
数据关系
每一项处理通常是独立的（也可配置为累积）。
后一次循环往往依赖前一次的结果或状态。
工作流运行效果
代码执行执行代码代码执行输出变量名称需要与执行代码中return 出来的值一致
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一、MCP1. 什么是MCP？MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 在 2024 年底推出的一种开放协议，被誉为 AI 领域的“USB 接口”。
它标准化了人工智能模型（LLM）与外部数据源、工具、开发环境（如本地文件、数据库、GitHub）的连接方式，旨在解决碎片化集成痛点，让 AI Agent 能像人类一样通过“手脚”访问和操作数据。
核心概览：
定义： 一种开放通信协议，旨在统一 AI 大模型与外部环境的对接标准。
类比：
USB接口： 一种通用的“插口”，让 LLM 轻松连接不同的软件和数据源。
AI 的手脚： 将 LLM 仅作为“说话的机器”提升为可以操作外界的 Agent。
应用场景：
读取私有数据： 安全访问个人或企业的本地文档、数据库。
工具调用： 执行编写代码、预订航班、更新 CRM 等具体动作。
上下文增强： 使模型获得最新的实时数据或深入的背景信息。
优势： 相比碎片化的集成，MCP 更安全（数据可保留在本地）、标准统一、减少适配成本。
MCP 的关键优势在于它提供了一种安全且标准化的一对多解决 ...
写提示词的大模型: gemini
1. 工作流-图片文字提取大模型图片识别提示词通过 gemini 生成，提示词如下：
图片文字提取 提示词
Role你是一位拥有 20 年经验的高级 OCR（光学字符识别）专家，精通多种语言、复杂排版及各类手写体识别，能够以极高的准确度还原图片中的文本信息。Task请完整、精确地提取所提供图片中的所有文字内容，并保持其逻辑结构。Rules & Constraints忠实原意：严禁对图片文字进行总结、修改或拼写纠错。无论原图文字是否有误，均按视觉呈现原样输出。结构还原：保持段落分明，确保标题、正文、列表、脚注的层次感。若有表格，请使用 Markdown 表格格式还原。若有分栏排版，请按人类正常阅读顺序（从左到右，从上到下）排列。视觉标注：无法辨认的模糊字符请使用 [?] 代替。图片中的特殊符号或图标，可用文字描述（例如：[检查框已勾选]）。负面约束：不要输出诸如“好的，这是我为你识别的文字”之类的开场白。不要输出任何关于图片质量的评价。严禁忽略图片边缘的小字或水印文字（除非特别要求） ...
