设计与架构

Spring Boot4.1 + JDK 25 DDD开源脚手架，面向 AI 编程 为什么选择这个脚手架？ 基于 Spring Boot 4.1 与 JDK 25，严格遵循 DDD 架构设计，开箱即用

DDD 与 Ontology 对比分析：代码建模与语义建模的异同 一、双维建模：逻辑深度与语义广度 复杂业务系统的建模方法与开发方式可以分为两条路线： DDD 范式以应用代码开发为主，利用充血对象

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

DDD 与 Ontology 对比分析：代码建模与语义建模的异同 相关文档，请提前阅读： AI时代-重温归并排序-不同实现思路详解 AI时代的大数据底层结构：Palantir-Ontology深度解析

AI时代下的DDD编程详解，让你彻底搞懂AI时代DDD设计思想。让基于DDD架构进行编程，AI时代可以如虎添翼。

DDD 与 Ontology 对比分析：代码建模与语义建模的异同 一、双维建模：逻辑深度与语义广度 复杂业务系统的建模方法与开发方式可以分为两条路线： DDD 范式与Ontology本体论。

关注 Palantir Foundry Ontology 数据对象的存储与读写机制：对象数据物理上落在哪里、如何索引、如何查询、如何写回。彻底搞懂Ontology底层运作机制。

Ontology 是决策运行的载体和契约层；它规定条件、动作与审计，**不代替**人、规则引擎或 LLM 做最终判断。逻辑上是带语义的图（Object / Link），不是平铺表。

AI时代，基于Ontology本体论的大数据底层结构分析 引言：企业 大模型AI 落地的"语义鸿沟" 最近两年，大模型如火如荼，可仅仅是在互联网行业里面自循环，并没有真正走出自己的圈子，为产业赋能

Flask-MVC 是一个精心打造的 Python 语言 MVC 工程脚手架，帮你快速搭建符合 MVC 模式且具备 DDD 特性的 Web 服务。

AI时代，大数据驱动内容运营的体系建设 人与信息的三个问题 人与信息的三个问题 人们关于内容的消费，紧密地围绕三个问题。 信息如何有效产生？ 信息如何有效组织整理？ 信息如何有效触达消费者？

一款Python语言Django框架DDD脚手架，适合快速搭建项目 这是什么 Django-DDD 是一个精心打造的 Python 语言 DDD 工程脚手架，帮你快速搭建符合 DDD 精髓的工程。

一款基于 NestJS 的 DDD 脚手架，开箱即用。nestjs-ddd 是一个面向 Node.js / TypeScript 的 DDD 工程脚手架，帮你用几分钟时间搭好一个符合 DDD的工程。

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。

编程范式是程序设计所遵循的思想体系与方法论框架，它规定了如何组织代码、如何表达计算逻辑以及如何抽象和建模问题。不同的编程范式，本质上代表着不同的思维方式与问题建模哲学。

一款Go语言Gin框架MVC脚手架，满足大部分场景 这是什么 Gin-Framework-MVC 是一个面向 Go 语言的 MVC 工程脚手架，帮你快速搭建分层清晰的 Web 服务。适合与DDD对比。

一款Go语言Gin框架DDD脚手架，适合快速搭建项目 这是什么 Gin-Framework-DDD 是一个面向 Go 语言的 DDD 工程脚手架，帮你快速搭建符合 DDD 分层规范的 Web 服务。

面向对象设计7大原则正例与反例实战-一文彻底搞懂 前言 面向对象设计的7大原则旨在提高软件系统的可维护性、可扩展性和复用性，主要包括：开闭原则（核心）、单一职责、里氏替换、依赖倒置、接口隔离、迪米特法