我们是不是把 IDP 做歪了？ 在云原生和平台工程（Platform Engineering）风靡的今天，很多团队都在建设 IDP（Internal Developer Platform，内部开发者平台）。 但现实往往很骨感：平台团队夜以继日地接入了 K8s、Jenkins、Prometheus，开发出了一堆功能，最后却发现业务研发根本不爱用，甚至觉得你在“制造麻烦”。 问题出在哪里？...

“Imagine life as a game in which you are juggling some five balls in the air. You name them - work, family, health, friends and spirit - and you’re keeping all of these in the air. You will soon un...

如何设计一个无可挑剔的电商下单系统？ 在技术评审的战场上，很多工程师都经历过这样的时刻：你自信满满地讲完业务流程，PPT 里的时序图清晰流畅，从用户点击到下单成功，一切看起来都很完美——这就是典型的 Happy Path。 然而，真正的高阶评审（或者说残酷的生产环境）从来不关心 Happy Path。大佬们的挑战通常直击软肋： “如果 MQ 发送失败，但数据库已经扣款了怎么办？”...

别再对着屎山叹气了 我们都经历过这样的时刻：接手一个老项目，打开 IDE，那一瞬间仿佛闻到了一股陈年的腐烂味道。函数有几千行，变量名叫 a、b、temp，逻辑像纠缠的兰州拉面一样令人绝望。 这时候，最容易脱口而出的一句话是：“这是历史遗留问题，我也没办法。” 历史原因，这四个字真是太好用了。它像一块巨大的遮羞布，瞬间掩盖了所有的混乱、懒惰和妥协。它让我们心安理得地在这座“屎山”上再拉一...

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 ...

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？...