当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

sql关键词搜索新上映_soso搜索(2024年12月抢先看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

sql关键词搜索

面试秘籍！日志定位Bug 在追求梦想的道路上，每一步都是成长的印记。无论遇到怎样的挑战，坚定信念，勇往直前𐟑Š 𐟓Š 资源查看命令有哪些？进程查看：使用ps -ef命令，并通过grep过滤出特定进程。杀掉进程：使用kill命令，强制杀掉进程，参数为-9。监控资源：使用top和vmstat命令。磁盘空间：使用df -h命令。内存使用：使用free -m命令。 𐟔 如何查看日志定位Bug？查找日志文件：根据日志目录找到对应的日志文件。查看日志内容：使用tail -200或tail -500命令查看文件内容。关键词查找：如果是系统异常错误，查找关键词如error或exception。逻辑错误定位：如果是逻辑错误，将操作时间与开发人员一起定位Bug。 𐟕’ 响应超时如何定位？排查软件优化问题：首先考虑中间件（如Tomcat、Apache）的连接数问题，尝试增加连接数。数据库连接数问题：考虑数据库的连接数问题，尝试增加连接数。数据库访问效率：考虑数据库操作是否添加索引，如果没有添加索引，可以让开发优化数据库访问速度，添加索引或优化SQL语句。代码架构设计：考虑后台代码的架构设计是否合理，代码算法是否足够优化。硬件资源：如果以上问题都不能解决，考虑增加服务器CPU内存或网络带宽。 𐟓ˆ 稳定性测试如何做？设置并发数：将并发数设置为峰值，循环次数设置为永远。开启调度器：开启调度器，持续时间为3600秒，持续压测1小时。监控性能指标：查看接口的各项性能指标变化，是否在预期范围内。 𐟓š 需要插入500条数据如何操作？使用存储过程：通过存储过程来实现。 JMeter实现：使用JMeter调用注册接口，线程数设置为500，账号密码通过JMeter中的随机函数实现。希望这些技巧能帮助你在测试面试中脱颖而出！𐟒ꀀ

𐟚€ 快速转行产品经理：5个关键步骤！ 𐟌Ÿ 自我介绍：我是一名地理专业的学生，通过自学产品经理技能，成功进入了互联网大厂。在这段时间里，我积累了很多经验，现在我想分享这些经验，帮助那些想要转行的朋友们。 1️⃣ 理解产品经理的能力模型产品经理需要具备三种核心能力：硬本领：包括用户研究、竞品调研、产品设计、数据分析、项目管理、产品规划、技术知识、运营知识、行业认知。软素质：如通用职场技能、沟通协作、资源协调、时间管理、情绪管理、风险控制。个人能力：如逻辑思维、自我管理、学习迭代、总结复盘。 2️⃣ 制定学习框架作为新手，主要关注硬本领的提升，包括用户研究、竞品分析、数据分析、原型绘制、文档撰写、产品设计、运营知识、技术知识。建议每周学习一个知识点。 3️⃣ 找到可靠的自学资源尽可能利用免费资源：书籍：《产品经理成长笔记》《给产品经理讲技术》《俞军产品方法论》在线课程：产品经理入门课、数据分析课、Excel课程、SQL课程，直接搜索关键词。播客：三五环、灰度上线、硅谷101、商业就是这样、疯投圈、中金研究院。 4️⃣ 刻意训练专项技能进行以下练习：制作一份调研问卷并进行用户访谈。撰写3份竞品分析报告。选择一款APP，画出每个页面的原型图，并编写需求文档。练习100道Excel和SQL数据分析题。 5️⃣ 实践一个完整项目假设自己是某App的产品经理，负责核心业务指标的设计和优化。例如，如果你是Forest的产品经理，目标是提升用户留存。实践完整流程，包括用户调研、竞品分析、需求挖掘、需求分析、产品设计、原型图、需求文档、数据埋点。实践完后，整理出自己的作品集，这对求职非常有帮助。通过这些步骤，我希望能够帮助那些想要转行产品经理的朋友们，快速提升自己的能力，成功进入心仪的公司。

SQL中的BETWEEN关键词使用指南在SQL中，BETWEEN关键词用于在两个值之间过滤数据。这个范围包括指定的起始值和结束值。BETWEEN操作符主要用于搜索数值、日期或文本字段中的范围值，使得数据查询更加直观和方便。 BETWEEN关键词的基本语法 ```sql SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE column_name BETWEEN value1 AND value2; ``` 在这里，column_name表示要检查的字段，value1和value2是范围的起始值和结束值。如果column_name的值在这两个值之间（包括这两个值本身），则满足条件。数值范围的使用假设有一个名为Employees的表，其中包含员工的薪水信息，可以使用BETWEEN来找出特定薪资范围内的员工： ```sql SELECT * FROM Employees WHERE Salary BETWEEN 50000 AND 100000; ``` 这将返回所有薪水在50,000到100,000（含边界值）之间的员工记录。日期范围的使用在处理日期时，BETWEEN同样非常有用。例如，查询特定日期范围内的订单可以写为： ```sql SELECT * FROM Orders WHERE OrderDate BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31'; ``` 这个查询返回所有在2022年内创建的订单。文本范围的使用使用BETWEEN查询文本字段也很简单： ```sql SELECT City FROM Cities WHERE City BETWEEN 'A' AND 'M'; ``` 这将选择城市名从“A”到“M”（包括“A”和“M”）的所有城市。 BETWEEN的边界情况 BETWEEN操作符包括其边界值。如果希望排除范围的边界值，应使用大于和小于操作符： ```sql SELECT * FROM Products WHERE Price >= 100 AND Price < 200; ``` 这个查询将返回价格大于等于100但小于200的产品，排除了200的价格。

如何从零开始成为产品经理？如果你对互联网行业感兴趣，但又不想天天敲代码，那么产品经理这个岗位绝对值得一试。产品经理在互联网公司中可是个香饽饽，工作内容丰富多样，还能让你更全面地了解一个产品的生命周期。第一步：打好基础 𐟓š 首先，你得学习一些产品经理的基础知识，比如产品经理的工作流程、职责、工作内容以及需要具备的能力。推荐几本书：《产品之旅》、《结网》、《产品经理面试攻略》、《幕后产品》和《俞军产品方法论》。这些书能帮你建立对产品经理这个岗位的全面认识。第二步：掌握工具 𐟛 ️ 产品经理需要用到一些工具来辅助工作，比如原型图工具Axure、墨刀、Sketch、Figma，流程图工具Visio、Processon，以及思维导图工具XMind、GitMind。每类工具选择一款精通即可。第三步：深入学习产品方法论 𐟧 产品方法论是产品经理的核心，包括竞品分析、用户画像、用户研究、需求分析、用户留存模型和增长模型等。这些方法论能帮助你更好地理解用户需求和市场动态。第四步：提升技术能力和数据分析 𐟓Š 虽然产品经理不一定要写代码，但具备一定的技术基础和数据分析能力是非常有帮助的。可以先从Excel开始，然后学习SQL和Python。推荐几本书：《给产品经理讲技术》、《产品经理必懂的技术那点事儿》和《SQL基础教程》。视频课程方面，Mosh的SQL教程和戴师兄的数据分析自学课程都不错。第五步：实践项目 𐟓ˆ 做一个完整的产品项目，输出你的作品集。项目内容包括竞品分析报告、产品架构、原型图和需求文档。之前我有分享过如何做一个产品项目的详细步骤，可以参考一下。第六步：锻炼产品思维和逻辑能力 𐟧 产品思维和逻辑能力是产品经理的核心竞争力。可以通过不断拆解产品APP来训练，思考产品的定位、目标用户、核心业务逻辑、产品功能架构、功能点分析、数据表现、迭代路线、关键运营点以及用户反馈。第七步：实习和找工作 𐟒𜊥‡†备好笔试和面试，多刷题和多复盘。笔试和面试的常见题目之前也有分享过。然后在具体业务中积累经验，逐步成长为正式的产品经理。常用网站推荐 𐟌 在做市场分析和竞品分析时，几个常用的网站非常有帮助：行业报告：艾瑞、199it、行业研究数据库，可以用来做市场分析和数据分析报告。竞品分析：酷传，能查询APP的每一次更新信息，方便做竞品分析和产品规划研究。用户数据：百度指数，通过关键词来分析用户搜索行为。希望这些步骤能帮你从零开始成为优秀的产品经理！加油！𐟒ꀀ

运营面试数据分析题解答思路分享 𐟌Ÿ在运营岗位的面试中，数据分析能力往往是一个重要的考察点。以下是一些常见的面试问题及其参考答案，帮助你更好地展现自己的数据分析能力。 𐟓Š流量漏斗分析：如果你发现店铺的流量出现了大幅下滑，你会如何进行数据分析？ 𐟑‰参考答案： 1⃣首先，我会将流量分为自然流量和付费流量，然后根据购买链路（曝光->点击->下单->成交）分析是哪个环节的转化率下降了。 2⃣对于付费流量，我会重点关注ROI，拆分流量来源到推荐、搜索场域以及不同的广告入口，定位问题。通过数据透视表整理所有关键词的消耗和转化数据，优化关键词出价。 𐟓ˆ数据异动分析：作为天猫店长，你发现店铺的GMV出现了严重下滑，你会如何进行数据分析？ 𐟑‰参考答案： 1⃣首先，我会确认数据的真实性，判断下滑幅度是否在正常波动范围内，再进行下一步分析。 2⃣内部原因分析：基于GMV=UV*转化率*客单价的公式，定位出有问题的指标，并进一步优化。 3⃣外部原因分析：洞察分析核心竞品的近期营销动作；观察市场上是否有新的竞品出现；判断大盘水平是否呈下降趋势等。 𐟛 ️工具技能：你会使用哪些数据分析工具？这些工具是如何运用在你的工作中的？ 𐟑‰参考答案： 1⃣我熟悉Excel，经常使用VLOOKUP等函数和数据透视表，这大大提升了我的工作效率。 2⃣我还会使用数据可视化工具，如Power BI、Tableau，以及SQL、Python，这些工具能帮助我实现更复杂的分析。 𐟒ᦀ𛧻“：运营中的数据分析其实就是【发现问题➡️下钻维度定位原因➡️给出解决方案】的过程。只要按照这个思路来，就不会出错。希望这些参考答案能帮助你在面试中更好地展现自己的数据分析能力！

𐟓– 第六章至第八章精选内容 𐟓– 𐟓– 第六章补充内容 𐟓– 相对熵/交叉熵（Kullback-Leibler Divergence）相对熵是用来衡量两个取值为正数的函数相似性的一个指标。它与热力学中的熵概念相对应，熵越大，函数越分散。如果相对熵等于0，说明两个函数完全相同。应用场景相对熵可以用于衡量两个常用词（在语法和语义上）在不同文本中的概率分布，查看它们是否同义。词频率_逆向文档频率（TF-IDF） TF-IDF是一种利用信息熵衡量统计语言模型好坏的方法。对于需要根据上下文条件的高阶语言模型，应选用条件熵。如果考虑到从训练语料和真实文本中得到概率函数的偏差（即词在不同语境下意思不同的二义性），需要采用相对熵。语言模型复杂度贾里尼克从条件熵和相对熵出发，提出了语言模型复杂度（perplexity）来衡量语言模型的好坏。物理意义是在给定上下文的基础上，句子中每个位置平均可以选择的单词数量。模型的复杂度越小，每个位置的词就越确定，模型越好。 𐟓– 第七章补充内容 𐟓– BCJR算法和维特比算法 BCJR算法是一种定义在网格图上的算法，用于最大化纠错编码的后验概率，主要用于卷积编码。这个算法对于迭代的纠错编码非常重要，包括Turbo码和低密度部分检错编码。布尔代数和搜索引擎搜索引擎可以类比之前的图书索引，每个网页都是一篇文献。我们要找到对应的文献可以通过对应的索引来寻找。纸质时代我们采用索引卡，而信息时代我们采用SQL语句进行查询。搜索引擎的原理搜索引擎的原理是下载足够多的网页，建立索引，对查询的结果进行排序。对于现在的搜索引擎，我们输入关键词，由浏览器将我们查询的语句转换为布尔运算的算式，通过逻辑运算的结果来进行核对。思考我们平常在使用计算机时，为什么连上网就可以搜索自己想搜的东西，访问对应的页面，提交一些信息就可以解决一些问题，游戏中的操作等等……我们作为用户，在操作的时候易于上手，觉得这些操作是遵循逻辑可以实施的。而在计算机的底层实现，以我现在的程度的理解，觉得是将原本静态大量的信息进行快速访问，一个整体功能不断的细化让计算机可以通过实现这一个个步骤，结合强大的算力缩短时间，最后呈现在我们的面前，即快速且便捷。 𐟓– 第八章补充内容 𐟓– 信息论基础《信息论基础》是一本托马斯科弗写的书籍，涵盖了信息论的基础知识。总结第六章至第八章的内容涵盖了相对熵、条件熵、语言模型复杂度、BCJR算法、维特比算法以及搜索引擎的原理等重要概念和算法。这些内容在信息论和计算机科学中有着广泛的应用。

转行运营必备的3个底层思维今天我们来聊聊如何从零开始进入互联网行业，特别是运营岗位。很多初学者和传统行业的朋友都希望通过运营岗位进入互联网，所以这节课我们就来详细讲解运营的核心思维。 𐟌Ÿ 什么是运营？在互联网行业，有一种说法是：产品和技术负责创造，而运营负责推广。简单来说，运营就是通过特定的路径和高效率的资源分配，让用户最大化地使用产品。由于实现路径和希望达成的用户行为不同，运营有很多细分领域，但本质都离不开上述定义。比如： 𐟓⠦–𐥪’体运营：主要通过文案吸引用户关注和活跃度； 𐟎‰ 活动运营：通过活动吸引用户参与并转化（如关注、下单）。 𐟌Ÿ 运营岗位需要哪些核心素质？岗位素质=底层思维（70%）+专项技能（30%）很多初学者一上来就集中学习写文案、做活动、学SQL等具体技能，但这些技能只是表面。如果没有掌握底层思维，你的简历只是一堆酷炫技能的堆砌。 𐟌Ÿ 运营岗位的底层思维有哪些？回到运营的定义上，运营是通过针对性的路径和高效率的资源配置让用户最大化用产品。这里面的三个关键词代表了三种底层思维： 1️⃣ 目标（价值）导向：让用户最大化用产品运营是前台岗位，最接近用户和业务核心价值，保持目标对焦意识。不拿结果的运营都是耍流氓。 2️⃣ 用户导向：针对性的路径是抓手，不是目的。用哪种抓手最有效取决于有多了解你的目标用户。例如，一家做男士服装穿搭app的公司，新媒体运营的目的是拉新。基于男士属性特征，你可能需要考虑新媒体平台选择、栏目类型和语言风格等。 3️⃣ 数字化链路导向：高效率配置互联网的最大特征之一就是用户信息得以被记录和连接，这提高了花钱效率。比如，过去打广告是单向的，现在通过新媒体打广告，用户的全链路信息（触达-阅读-点赞收藏-关注/下单）都是可追踪的。当整个路径都被记录时，调整哪一步将变得清晰，进而实现运营资源的高效率配置。希望这些内容对你有所帮助，如果你觉得有用，记得点赞和关注哦！你的反馈非常重要，笔芯～

定性研究与定量研究：方法与示例详解在进行科学研究时，收集数据的方法主要有两种：定量研究和定性研究。这两种方法各有千秋，适用于不同的研究目的和数据类型。定量研究：数字背后的真相 𐟓Š 定量研究主要关注那些可以用数字来量化的问题，比如“什么”、“多少”或者“如何”等。这种方法通过收集和分析具体的数字来回答这些问题。常用的统计分析软件包括SPSS、SQL和STATA。特点：需要大量的受访者；通常使用封闭式问题（如多项选择题）；专注于检验理论和假设；数据主要用数字、图形和表格来表示；通过数学和统计分析来得出结论。关键词：测试、测量、客观性。定性研究：文字中的情感与理解 𐟓 与定量研究不同，定性研究更注重描述质量或特征，通过问卷调查、访谈或观察来收集数据。这些数据通常以叙述性的形式呈现，描述模式或含义。特点：主要使用开放式问题；数据主要用文字来表达；需要的受访者较少；专注于探索想法或制定理论/假设；通过总结、分类和解释来进行分析。关键词：理解、背景、复杂性、主观性。方法与示例 𐟌𐊥‡研究示例：在一项关于员工满意度的调查中，研究人员可能会问“你有多满意你的工作？”并使用五点量表来收集数据。然后，他们会使用SPSS等软件来分析这些数据，看看有多少人选择了“非常满意”。定性研究示例：在一个关于企业文化的研究中，研究人员可能会进行深度访谈，询问员工对公司的看法和感受。这些访谈内容会被详细记录和分析，以了解员工对公司文化的真实感受。总结 𐟓š 无论是定量研究还是定性研究，每种方法都有其独特的优势和局限性。定量研究适用于那些可以通过数字来量化的问题，而定性研究则更注重描述和理解。在实际研究中，研究者通常会根据研究目的和数据类型来选择合适的方法。

𐟚€ SQL数据分析快速入门与进阶指南 𐟔 想要快速掌握SQL并应用于数据分析？这里有一份简洁的学习路径，助你轻松应对面试和实际工作！ 𐟓【入门基础】 ⏺ 观看小破站大师兄的SQL课程，仅需三小时，即可快速入门。 ⏺ 掌握SQL必知必会知识点，一周内即可完成。 𐟓【刷题练习】 ➡️ 直接开始刷题，推荐牛客网和LeetCode。优先选择牛客网，小破站有UP主讲解牛客网全题。 ➡️ 集中练习查找语句部分，删改部分可略过。时间允许的话，自己敲一遍代码，时间紧张则听讲解理解思路。 ➡️ LeetCode的部分题目难度较高，可暂时不做。 ✔️ 两周内完成刷题，逐步补齐语法漏洞，培养代码思维。解答难题时，选择最易理解的解法。 𐟓【常见题型】 ▶️ 排序类问题（普通排序、窗口排序） ▶️ 复合指标计算（如留存率、复购率、完播率） ▶️ 新用户数、连续登陆、最长连续登陆问题 ▶️ 中位数问题（不常见） ▶️ 行列转置（不常见） ▶️ 偏移类求和求平均问题（LAG、LEAD函数） 𐟑† 以上题型覆盖了面试中约90%的问题，具体解法可通过小破站或百度搜索关键词获取。 𐟓【工作中常用函数】 ▶️ LEFT JOIN、INNER JOIN ▶️ 窗口函数 ▶️ SUM(CASE WHEN)、COUNT(DISTINCT CASE WHEN) ▶️ CONCAT(SUBSTR()) ▶️ DATE、YEAR函数 ▶️ UNION ALL

SQL学习总结：必知必会知识点梳理最近开始学习SQL，真是个大工程！花了整整一天时间，刷了九章内容，进度条从162跳到了442，感觉像是打通了任督二脉。𐟒ꊥ…𓩔𙦀𛧻“ DISTINCT：这个关键词可不是只对最后一列生效哦，它会对所有列都起作用。 LIMIT：要返回前几行，直接用LIMIT x；要返回后几行，得用LIMIT x OFFSET y，或者更简单地写成LIMIT y, x，意思是从第y行开始，返回接下来的x行。 WHERE子句：当AND和OR同时出现时，优先处理AND。为了明确，最好用小括号括起来。 ORDER BY：默认是升序排序，除了用列名，还可以用相对位置。但要注意，如果用相对位置，排序的列必须在SELECT的列里面。降序排序用DESC，但要明确指定每一列，不能只对最后一列生效。工具推荐软件：MySQL、Xmind、Notion 这些工具真的帮我理清了思路，尤其是Xmind，用它来做思维导图，把复杂的关系理清楚，感觉效率提升了不少。Notion也是个好帮手，用来整理笔记和总结，简直不要太方便。总之，SQL的学习是个长期的过程，但每一步都走得很扎实。希望这些小技巧能帮到你们，大家一起加油吧！𐟚€

专栏内容推荐

600 x 329 · jpeg
7个核心关键词——SQL基础查询 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

900 x 500 · jpeg
SQL文本搜索|一个完整的SQL文本搜索指南 - 金博宝官网网址
素材来自:contractqual.com

1366 x 738 · png
SQL实现全库搜索关键字所在表位置_sql如何全库搜索关键字-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1004 x 593 · png
SQL Server 全文搜索/全文索引
素材来自:zkea.net
1130 x 408 · jpeg
7个核心关键词——SQL基础查询 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1217 x 307 · png
MySQL 多关键词匹配 - DreaceのBlog
素材来自:blog.dreace.top

2618 x 522 · png
SQL注入——搜索型 - Mr-Ryan - 博客园
素材来自:cnblogs.com

899 x 589 · png
SQL Server中的全文搜索_sqlserver全文检索-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
356 x 348 · jpeg
SQL关键字筛选数据_sql筛选指定条件-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1429 x 1233 · png
Google搜索中，搜索关键词的技巧_搜索时搜索关键字-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1080 x 1440 · jpeg
关键词数据库-广告关键搜索词大全集
素材来自:dzdzj.com

600 x 385 · jpeg
11,SQL语句之表中关键字查询 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1296 x 434 · jpeg
11,SQL语句之表中关键字查询 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

939 x 716 · png
如何查询关键词搜索的结果（通过关键字查找出其它表里的数据）_灵呼网
素材来自:sip-server.cn
1049 x 608 · jpeg
11,SQL语句之表中关键字查询 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

727 x 301 · jpeg
11,SQL语句之表中关键字查询 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

516 x 894 · png
【数据库】-- 最常用的SQL语句和关键字_sql语句的关键词-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
560 x 315 · png
sql关键字_SQL关键字-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

720 x 389 · jpeg
《SQL必知必会》学习笔记（二） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

918 x 480 · png
SQL 實作-使用查詢語句時，不要再使用 SELECT * FROM 將資料取出了 - Lyon - Medium
素材来自:medium.com

1359 x 730 · jpeg
SQL中如何搜索‘关键词’_百度知道
素材来自:zhidao.baidu.com

654 x 175 · png
MySQL 数据库sql语句用关键字作为where条件进行筛选实例演示，mysql建表、查询字段为关键字解决方法_sql语句中条件根据关键词搜索应该是-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1366 x 1290 · png
mysql查询关键词总结_mysql关键字查询-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
778 x 246 · jpeg
11,SQL语句之表中关键字查询 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

827 x 511 · jpeg
11,SQL语句之表中关键字查询 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 810 · jpeg
SQL查询语句_word文档在线阅读与下载_无忧文档
素材来自:51wendang.com

577 x 249 · jpeg
11,SQL语句之表中关键字查询 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

716 x 297 · jpeg
MySQL Full-Text 多个关键字（关键词）组合搜索 | 码友网
素材来自:codedefault.com

600 x 294 · jpeg
数据库(sql)关键字 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

732 x 394 · png
SQL丨1.基本查询语句复习 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 424 · jpeg
数据库(sql)关键字 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1394 x 669 · jpeg
11,SQL语句之表中关键字查询 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1600 x 1157 · jpeg
Find Keywords Concept. Magnification Glass with Keywords Sign. 3 Stock Illustration ...
素材来自:dreamstime.com
474 x 342 · jpeg
SQL常用查询语句_sql语句查询-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

926 x 348 · png
SQL 基本查询语句 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)