想象一下，你正在开发一个大型Web应用。营销团队想要用Astro构建他们的页面以获得最佳的SEO效果，而产品团队却坚持要用React来构建功能丰富的后台管理系统。更糟糕的是，每次发布新版本时，十几个团队的代码都需要一起打包、一起测试、一起上线——只要其中一个团队引...

你是否曾经和AI助手聊了一整晚，第二天打开对话却发现它完全忘了你们讨论过的关键细节？或者当你在多个项目之间切换时，AI总是在问"你指的是哪个API"，让你不厌其烦地重复背景信息。这种"金鱼式记忆"是当下大多数云端AI产品的通病——它们要么只能记住有限的上下文，要...

在当前席卷全球的“Vibe Coding”浪潮中，Anthropic 推出的 Claude 系列模型 + 终端工具 Claude Code，凭借极强的逻辑推理能力，成为了开发者眼中的“白月光”。但现实是残酷的：对于中国开发者而言，账号随时被封、海外信用卡支付遭拒、API 额度受限以及复杂的网络环境...

如果你是 Claude 的日常用户，你一定熟悉这个场景：每次开启一个新的对话，都必须不厌其烦地重复设置项目背景、编码规范和特定的指令。这不仅耗时，也容易出错。当你忘记提醒某个关键细节时，就不得不花更多时间去修复那些不符合规范的代码。

为什么同样是调用 Claude，有的人能写出工业级代码，而有的人只是在不断堆积“技术债”？ 今天分享一位拥有 7 年 Amazon、Disney 大厂经验、现任创业公司 CTO 分享的实战指南。他把 Claude Code 当作每日主力工具，并总结出了一套高阶玩家手册。从“先思考后敲字”的架构...

AI 编码助手正以前所未有的速度改变着软件开发。它们可以连续工作数小时，完成复杂的多文件重构，甚至能持续迭代直到所有测试通过。然而，许多开发者都有一种共同的感受：尽管这些工具功能强大，但有时却令人沮丧，难以达到预期。我们常常陷入不断修正 Prompt 的循环...

在开发AI智能体的过程中，许多团队都经历过这样的痛点：你修复了一个问题，却在不经意间引发了另一个更隐蔽的问题。如果没有一套可靠的评估体系，整个开发过程就像是在“盲目飞行”，团队陷入被动修复的循环，难以自信地发布新版本。

如果有一天，你走进公司，发现写代码、查 bug、跑实验的大部分体力活，都已经由一位看不见的 AI 搭档在后台悄悄完成了——而你更多是在提问题、定方向、做决策，而不是一行行敲代码，这会是什么感觉？是兴奋，因为产出翻倍、想法终于可以快速落地；还是隐隐不安，因为...

当我们把各种内部系统、数据源、工具接入大语言模型时，往往会遇到一个尴尬的问题：每个团队、每套系统都有自己的一套“接入规范”。有的用 HTTP API，有的用消息队列，有的直接连数据库，最后一圈串下来，既难以统一治理，又很难在不同应用之间复用。这时，你可能会问...

当你在本地、测试环境和 CI 中跑同一组测试时，是否遇到过这样的困惑：同一段业务逻辑在不同配置、不同 Locale 下的表现不尽相同，但你又不想为每种场景复制一堆几乎一样的测试类？如果把所有分支逻辑都塞进一个测试方法里，又会让测试变得臃肿难以维护。有没有一种...

你可曾想过：当你在终端里敲下 java，在 main 方法真正运行之前，JVM 为了“创造一个可运行你的程序的宇宙”，到底经历了哪些步骤？从参数校验、系统资源探测，到选择垃圾回收器，再到类的加载、链接与初始化，这些看不见的过程决定了应用的启动体验与后续性能。本文用...

在大模型逐渐融入业务系统的阶段，结构化数据输入/输出已成为落地应用的必需：RAG 检索结果、Agent 工具调用参数、业务查询结果、批处理列表等都需要让自然语言与“可机读”的结构化格式互通。事实标准是 JSON，但在高频调用、海量数据场景下，JSON 的标点开销会显著推...

你是否也遇到过这样的时刻：只是想发个 HTTP 请求，却被连接管理、重定向、超时与线程阻塞折腾得不亦乐乎？那就试试 Java 11 正式标准化了全新的 HttpClient，原生支持 HTTP/2、异步与 WebSocket，极大简化了客户端网络编程。

在本文中，我们将探讨如何为高性能、云原生环境调优、扩展和分析 Spring Boot 应用——包含实践示例、代码注释和架构可视化，你可以立即应用。

在用 Claude Code、Cursor、CodeX 等 AI 辅助写代码的你，是否也遇到过这样两难：宣传里动辄“90% 代码由 AI 生成”，现实中却频繁踩到调试时间增加、隐性安全漏洞、功能跑起来但并不满足业务需求？如何把“聊天式、灵感式”的探索编码，升级为团队可依赖、可验证、可治...

在个人项目中，我每周会在虚拟机里运行它多次，经常配合 --dangerously-skip-permissions，以“随心编码（vibe code）”的方式快速把脑中的点子落地。工作中，我们团队的一部分专注为工程团队构建 AI IDE 的规范与工具，仅代码生成每月就要消耗数十亿 Token。

在一些需要高质量文本转语音（TTS）的场景中（比如：有声书配音、播客等）。之前介绍的EdgeTTS方案可能效果没有那么好。此时就比较推荐使用 MiniMax、CosyVoice这些提供的音色，这些音色的效果会更加拟人、逼真，接近真人发音。这里依然通过 UnifiedTTS 的统一接口来...

我们常以为接口的瓶颈在数据库或业务逻辑，但在高并发、海量请求下，真正吞噬 CPU 的，可能是“把对象变成 JSON”的那一步。当监控把序列化时间单独拆出来，你会惊讶它能让账单失控。这篇《The Hidden Cost of Jackson Serialization》对我启发很大：默认好用的 Jackso...

凌晨两点，支付服务的告警像雪崩一样砸来，你在控制台和栈跟踪间疯狂穿梭，却始终想不明白：Spring 的依赖注入，怎么会在生产里突然“失手”？我最近读到一篇事故复盘，讲的是两个看似无害的改动如何在生产环境联手把系统击穿，分析深入、启发很大。于是我把它完整翻译...

最近在做的事情正好需要系统地研究微服务与单体架构的取舍与演进。读到这篇文章，许多观点直击痛点、非常启发，于是我顺手把它翻译出来，分享给大家，也希望能给同样在复杂性与效率之间权衡的团队一些参考。