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 ...

2025年的软件行业，交付速度早已不是什么竞争优势，而是基本生存条件。微服务、云原生、AI技术的普及，彻底改变了传统的软件开发模式。DevOps成功打破了开发和运维之间的墙，实现了基础设施自动化和持续交付，但一个新的瓶颈逐渐浮出水面：质量保障。 传统测试模式下，QA往往是一个孤立的阶段，依赖大量手工操作、静态测试环境和滞后的反馈。这套玩法已经跟不上按小时甚至按分钟发布的节奏了。于是，Tes...

最近，我经历了一段非常特殊的人生阶段：失业、找工作，同时，家里迎来了新的小生命。 坦白说，最初的几周是很混乱的。照顾一个精力无限、需求实时响应的小宝宝，我怎么可能有时间去准备面试？我过去的工作模式，是需要大块的、不受打扰的时间，沉浸下去做系统的调研和学习的。 但现实是，小宝宝不允许。他成了我生活中最大的约束条件，并且拥有极高的优先级。 我只能见缝插针。在宝宝睡着的 40 分钟里，我冲过...

在软件工程实践中，Code Review 始终面临着一个经典的”不可能三角”：我们需要评审速度，追求代码质量，但资深工程师的时间永远是稀缺资源。 传统工具链已经覆盖了部分领域。Linter 解决代码风格问题，静态分析工具（SAST）识别已知漏洞。但仍有许多关键问题无法被自动化：这段代码是否符合架构规范？实现是否匹配业务需求？这个函数是否重复造轮子？ 许多团队尝试过直接将 Diff 提交给...

Recently, I took on a challenge: deploy, monitor, and operate an Avalanche Fuji Testnet validator node. With a solid DevOps background, my go-to strategy was clear: automate with Ansible and Docker...

一个专业且易于扩展的自动化测试框架，绝不仅仅是测试脚本的集合。它必须从软件工程（Software Engineering）的角度去设计和构建。它应该像一个成熟的SaaS产品一样，具备高内聚、低耦合、高可维护性和高扩展性的特点。 本文将深入探讨如何构建一个能够适应快速迭代、具备“自我修复”能力且易于协作的企业级自动化测试框架。 一、 核心架构与设计原则 框架的架构决定了其天花板。我们不仅...

渣男至少从表面看不像是坏人，但从里面看，他们坏极了。渣函数也一样。 关系混乱，处处留情 渣男同时跟多人纠缠不清，关系网复杂混乱。渣函数也一样。 public class PlayerFunction { // 到处留情：依赖了数据库、缓存、消息队列、文件系统、第三方服务... private UserDao userDao; private RedisCache...

找 Bug 的本质是修正开发者对系统的心智模型，Bug 源于期望和现实的偏差，有人认为 Bug 是 Feature，有人认为 Bug 是缺陷。 但无论是 Bug 还是 Feature，这个过程都是去重新理解系统的行为，理解之后不一定是为了修复，而是为了更好地做出未来的决策。 心智模型 解释一下心智模型，心智模型是开发者用来管理复杂性，预测系统行为并做出的决策。简单说，心智模型就是内心和...

RAG 的核心思想，是将大语言模型 LLM 从一个封闭的“知识库”转变成一个开放的“信息处理器”。它通过解耦模型的参数化记忆（训练语料）和非参数化记忆（外部知识库），从根本上解决了LLM 知识固化、容易幻觉和缺乏溯源性的问题。 它本质上是将一个困难的开卷考试问题，转化成了一个阅读理解任务，不要求模型知道一切，只要求它根据提供的相关材料，进行归纳总结。 因此，RAG 系统能力的上限，并非由...

Prometheus、Grafana 和 Alertmanager 是监控领域的三剑客，今天带你快速了解一下。 1. Prometheus 一般收集什么样的指标？ Prometheus 是一个时序数据库，其收集的指标（Metrics）是其监控系统的基石。这些指标通常可以分为以下几大类，遵循一些业界公认的方法论，如 Google SRE 的“四大黄金信号”和 RED、USE 方法。 ...