程序人生

领域驱动设计（Domain-Driven Design，DDD）由 Eric Evans 于 2003 年在同名著作中系统提出。DDD 想解决的核心问题是软件架构的问题，如何分层和分模块，使得软件清晰

第 1 章：道可道，非常道 原文 解释 道可道，非常（或恒）道；名可名，非常（或恒）名。 道是可以说的，但说出来的就不是那个道（原本的、恒久的）了。道的概念和形态也是可以描述定义的，但描述出来就不是那

第 2 章：天下皆知美之为美 原文 解释 天下皆知美之为美，斯恶已；皆知善之为善，斯不善已。 天下人都知道什么是美的时候，丑的概念也就产生了；都知道什么是善的时候，不善（恶）的概念也就随之出现了。

Python列表去重的20种实现方式 列表（数组）去重是最常见的算法，非常简单，但不同实现方式背后的差异巨大。AI时代，可以不手写代码了，但需要知道代码背后的原理，这样才能更好地指导AI编程。

2026年，程序员面临的转型之路 。编码方式已经改变 ChatGPT刚推出时，大家还在质疑"AI到底行不行"，现在不会质疑了。前端页面、后端接口、测试脚本、SQL、运维脚本、文档整理，AI又快又好。

AI Agent实战：我用Gemini批量完成了《道德经》解读 几年前，我写过一本《理解道德经》的读书笔记，整理成册后放到了 Github 上。原版内容较长，需要不少耐心才能读完。

AI的三个核心问题—工具、认知与产业的再思考 核心讨论 AI到底是什么？ AI能否理解人类？ AI是否真正创造了产业价值？ 一、AI的本质：是概率机器，还是认知雏形？

Agentic Workflow 设计与实战指南 Agentic Workflow 是由单个或多个AI Agent组合而成的一系列操作步骤，以实现特定任务目标。

AI编程时代，为什么35岁以上程序员会更吃香？ AI浪潮袭来，大家充满焦虑与迷茫。一些人开始担心，自己的职业生涯是否走到了尽头，尤其是大龄程序员。 很多人认为程序员职业会消亡，但恰恰相反，我认为并非

AI已来，程序员要失业了吗？别慌！Agentic AI时代，程序员最重要的不是写代码，而是教会AI如何思考。有了Agent智能体，更需要掌握算法思想，这样才能指导AI。

AI时代，所有人都需要会驱动AI干活。当Claude Code、Codex、OpenClaw等AI编程工具和Agent框架出现后，传统职能必须做出改变，我们都要成为Agent工程师。

AI时代，人人都是系统设计工程师 AI时代，你可以让AI替你打工。最近OpenClaw很火，它可以承担产品、UI、程序员、测试等一系列职责，这些工作你都可以交给它来完成。

大模型能够快速生成代码，而且写得比大多数程序员都要好，可谓是又快又好。程序员职责是把业务问题通过系统化的方法进行表达，并转化为清晰、可执行的技术需求，使AI大模型能够准确理解意图并生成正确的解决方案。

AI时代，程序员都应该是算法思想工程师 AI 编程时代，AI写的代码又快又好。但面对具体业务场景，如果不能清晰地描述需求和定义边界，并从算法角度理解和建模问题，那么AI也无所适从。

AI时代提示词（Prompt）是人与大型语言模型（LLM）进行沟通的关键。人们通过提示词与大模型对话，大模型按照提示词进行工作。只有掌握AI提示词方法的人才能更好地驾驭人工智能。

程序员必读的AI Prompt最佳实践。AI编程效果不理想，不是大模型的问题，而是你的提示词不完善。

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