架构和远方

毕竟， 空降兵最重要的不是会打仗， 而是先活下来。 而活下来的第一步， 就是搞清楚自己降落在哪里。

做 SaaS 产品这么多年，我发现权限控制是个特别有意思的话题。说它简单吧，很多团队都做得奇奇怪怪；说它复杂吧，掌握了核心原理后其实也就那么回事。 如果你是产品经理、技术负责人，或者正在做 B 端产品

代码是我们与机器对话的语言，但写代码的意义，永远是为了解决人的问题。无论工具如何进化，这一点不会变。 所以，继续写代码吧，带着思考去写，带着责任去写。让 AI 成为你的助手，而不是你的拐杖。

在我们和 AI 聊天中，AI Chat 都采用了一种「打字机」式效果的实时响应方式，AI 的回答逐字逐句地呈现在我们眼前。 在实现这个功能的技术方案选择上，不管是 DeepSeek ，还是腾讯元宝都在

我们过往会用代码行数或者功能交付速度等指标来衡量团队的生产力，当有 AI 编程后，这些传统指标会得到巨大的提升，一天生产几千行代码是常事了。管理者可能会为此感到满意，但实际上，系统内部的技术债务正在快

上周和 GZ 大佬在群里吹水，聊到 AI 编程，其中他所在的大厂已经全面推行 Cursor，他提到在 AI 时代下依赖 AI 会导致程序员失去思考力和代码能力。 虽然 GZ 的观点有些尖锐，但其核心表

对于前端开发者而言，图片占位生成器是一个不可或缺的工具。 在实际开发中，我们经常会碰到这样的场景：产品展示页面的布局已经完成，各个模块都已就位，唯独缺少产品图片。而此时设计团队反馈：「图片素材还在制作

真理，尤其是那些关乎存在本质、宇宙奥秘的终极真理，一旦试图用语言文字去精确描摹，便可能在言说的过程中被简化、被扭曲，甚至失去其本真。

无论是深夜被夺命连环 call，还是眼睁睁看着用户反馈铺天盖地而来，那种感觉，相信大家或多或少都体验过。 当我们不幸经历了一次「刻骨铭心」的线上故障。痛定思痛，除了常规的复盘，我们也许要从一个更系统、

技术人升维的三个关键因素 很多技术人工作几年后都会面临一个瓶颈：技术会了不少，系统也写了不少，但怎么感觉成长速度慢了，价值也越来越模糊了？ 这是因为，在技术从「执行层」往「决策层」和「影响力层」跃迁时

如果说内容是数字世界的血液，那么标签系统就是连接这些血液与「大脑」的神经网络。它让内容具备了「被理解」的能力，也成了驱动检索、推荐、知识关联等核心能力的底层引擎。 用户看到的是标签带来的便捷筛选与智能

AI 的浪潮正以前所未有的速度席卷着各行各业，而软件开发领域无疑是这场变革的风暴中心。从代码自动生成、智能调试到需求分析，从 Copilot 到 Cursor 等 IDE，AI 编程工具如雨后春笋般涌

Google 在 2025 年 4 月 9 日发布了的一个重磅项目——Agent2Agent (A2A) 协议。这个协议旨在解决当前 AI Agent 生态中的一个核心痛点：不同厂商、不同框架下的智能

我们见过那么多 AIGC 的酷炫功能，文生图、图生视频，……，是不是觉得 AI 特别强大？但你想过没，当成千上万的用户同时涌进来，都想让 AI 帮他们画画、写诗、做视频时，后台那些强大的模型和昂贵的计

我们一直有个想法，让 AI 能自动帮我们完成我们想要做的事情，让自动驾驶，自动写文章，自动做饭，自动操作设备，自动…… 随着 AI 的发展，这个想法越来越接近现实，但是还没有实现。 大型语言模型已经具

真正的焦虑，不是来自技术，而是来自我们与变化之间的距离。 AI 不是终点，它是新的起点。 与其害怕未来，不如成为未来的一部分。

相对于 openai、cursor 等，mcp 是一个新兴概念，热度差比较多:* 正处于开源驱动的创新爆发期 * 从交互工具到自主代理的演进 * 无缝集成是规模化采用的关键

2025 年初小红书大火，泼天的流量也算是接住了。 当我们刷小红书的时候，那段时间有特别多的外国人的视频推送，于是他们用大模型上了一个翻译的功能，然而这个功能却被作为提示词攻击。如下图所示： 除此之外

前两天，Manus 爆火，其邀请码一度被炒到上万元（道听途说的）。紧随其后，开源社区迅速推出了 OpenManus，短短两天内 GitHub Star 数量突破 15K+（开始写文章前还是 14.5

最近一直在深度使用 AI 编程，从完全无代码的开发哥网站，到 AI 生成后台代码；从 Cursor 到 Trae AI，能明显感受到 AI 可以帮我写大量代码。最多的时候，5 个小时写了超过 2000