Agent 应该把信任作为目标，而不是追求功能强大和高自主性。 好的设计不是为了替代人，而是通过透明和可控，让用户敢于放心地把重要的事交给 AI。 比如允许用户随时介入，主动袒露不确定性和边界，让人能轻松理解背后的推演，认真对待和接受每一次反馈，用数据来证明自己，等等等等。 想想我们为什么会信任一个人，又为什么会信任一个 Agent，背后的逻辑是一样的。

随着 AI 工具在文本生成、润色和信息整合方面的惊人表现，一个残酷的问题摆在所有内容创作者面前：人类的写作能力，在未来社会中还有意义吗？ 我认为，在信息过载的时代，人类写作的意义不仅没有消失，反而因为稀缺而变得昂贵。 AI 可以承担大量的写作任务，但它无法承担写作的本质。这个时代，人类的写作已不再是一种机械的技能，而是一种思维形式。 AI 不是万能的神 AI 的写作是基于模式识别和海...

最近和两位前同事录了一期播客，主题是我们都无法回避的 35 岁职业危机。 因为公司撤出中国，我被推向了并不温暖的求职市场。在反复的面试与琐碎的家庭事务中拉扯时，我才真正开始审视这个被谈烂却从未过时的话题。 我见识了市场的残酷，也听到了太多抱怨。但我越来越相信：35 岁不该是垂头丧气的时刻，它是人生的一道分水岭，让我们重新认识自己，找到属于自己的节奏，发现新的可能性。 危机到底是什么 ...

在技术行业摸爬滚打多年后，很多工程师都会面临同一个迷茫时刻：代码写得越来越熟练，业务逻辑早已烂熟于心，下一步该往哪里走？ 打开招聘网站，JD 上的头衔琳琅满目：资深开发工程师（Senior Developer）、技术专家（Technical Expert/Specialist）、软件架构师（Software Architect）。在很多公司，这些头衔的边界是模糊的，甚至被混用。 但从职业...

做后端开发的同学，对这个场景肯定不陌生：系统响应慢了，leader 第一句话就是，我们加个 Redis 缓存吧。 大家都说 Redis 快，但它到底快在哪儿？为什么单线程还能扛住 10 万+ QPS？当流量真的爆炸时，我们又该怎么突破它的性能天花板？ 今天咱们就聊聊 Redis 的底层原理，不扯源码，只讲逻辑。 一、Redis 为什么这么快？ 先说个最直观的对比：如果把 MySQL ...

1. 为什么我们需要 IDP？ 在 DevOps 运动初期，核心理念是“You build it, you run it”。这打破了部门墙，但也带来了副作用：认知负荷（Cognitive Load）的爆炸。 一个后端开发者的职责从写 Java/Go 代码，变成了需要懂 Dockerfile, K8s YAML, Terraform, Helm Charts, CI/CD Pipeline...

大模型（LLM）的应用开发正在经历一场静悄悄的范式转移：从 Prompt Engineering（提示词工程）走向 Flow Engineering（工作流工程）。 过去两年，我们一直试图通过优化 Prompt 来挖掘单个模型的极限潜力。但渐渐地，我们触碰到了单体智能的天花板：上下文窗口的物理限制、推理链路的性能衰减、以及跨领域知识的相互干扰。 破局的关键，在于多 Agent 架构（Mu...

随着 LLM 和 RAG（检索增强生成）架构的爆发，向量数据库（Vector Database）一夜之间成为了基础设施中的“当红炸子鸡”。 市面上涌现了数十种选择：从轻量级的 Chroma 到巨型的 Milvus，从老牌的 Elasticsearch 到新贵 Pinecone，还有在现有数据库上“魔改”的 pgVector。 面对眼花缭乱的 Benchmark 和营销术语，你该如何抉择？...

在软件工程领域，架构设计往往被蒙上一层神秘的面纱。很多人认为架构设计就是画一些复杂的框图，或者是选择最时髦的技术栈（比如微服务、AI、Service Mesh）。 但在与大量复杂系统（如企业级 DevOps 平台、AI 代码评审系统）打交道后，我发现架构设计的本质并非技术堆砌，而是在约束条件下做出的权衡 (Trade-offs)。 当我们面对一个开放性的设计问题（如“设计一个短链接系统”...

前两篇我们聊了 AI 产品的现实与泡沫，也给 Cursor 这样的神兵利器算了一卦。最后发现一个残酷的趋势：AI 正在成为终极的抽象层，把逻辑翻译成语法的体力活——也就是我们熟悉的编码工作，似乎正走向终结。 问题来了。如果 AI 把砖都搬完了，我们这些搬砖的牛马还能干啥？ 别急。我们不是要失业，只是被强行再就业了。这更像一场从工人到建筑师的进化，虽然过程痛苦，但前景开阔。 关系的转变 ...