架构和远方

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

在最早 ChatGPT 应用到 Bing 时我们就体验到了联网搜索的能力，最近大火的 DeepSeek R1 在其官网或者腾讯元宝的版本中部署了带有联网搜索的版本，甚至私有化部署的版本也可能通过

整个写代码的过程有点钢铁侠里面的场景，只是没有那么炫，大概如钢铁侠里面的场景一样，网站已经上线，有兴趣的同学可以访问： https://www.kaifage.com/

DeepSeek 的故障并非个例，而是 AIGC 行业集体面临的挑战。从技术角度看，模型能力与系统稳定性需同步进化；从用户角度看，容忍度与预期管理同样关键。

AI 不会淘汰研发，只会淘汰不会用 AI 的研发。当机器开始思考时，人类的智慧应该闪耀在机器停止思考的地方。

当前我们程序员基本在解决的问题包括决策、连接和编码三部分。从 AI 中来，到 AI 中去，可以跳出 AI 来解决问题

你是否曾在面对一项订阅服务时犹豫不决？比如，Midjourney 的月付 10 美元 基础套餐和 30 美元 标准套餐，哪个更适合你？又或者，在使用 OpenAI 的 API 时，看到按量计费的详细规

从 ToC 到 ToB 的转型，是 SaaS 产品从单纯的「工具属性」向「业务解决方案」跃迁的过程。它要求团队重新审视产品的定位，从用户体验、技术架构到商业模式，进行全方位的升级。虽然挑战巨大，但

失业是一场痛苦的历练，但同时也是一次重塑的机会。它会逼着你去直面自己的短板，逼着你去寻找新的方向。 或许生活从未善待过我们，但正因为如此，我们才更需要像向日葵一样，在逆境中追逐阳光，努力向阳而生。

分页是日常开发中非常常见的功能，但在数据量上来后，分页可能成为隐藏的性能杀手。传统的 OFFSET 分页尽管实现简单，但却无法避免扫描和跳过大量无用记录的性能瓶颈，尤其在处理海量数据时。

人生嘛，有时候就是一场熬，但熬过去了，天一定会亮的。 冯唐说：看脚下，不断行，莫存顺逆