从 AI 辅助开发与 AI 产品架构出发，梳理前端、后端、数据库的选型依据，以及权限、评估、成本和任务恢复的设计取舍。

数了腾讯/字节/网易官网 647 条在招前端 JD：63% 提到 AI，51% 写进任职要求，55% 是硬性要求，点名最多的工具是 Claude——但还有 37% 一个 AI 字不提。附高频措辞翻译表和 JD 扫描函数。

很多人以为，AI 会写代码了，架构师就要失业了。相反，我认为 AI coding 用一句话概述：其实就是软件工程和项目管理 我最近又研究了一下很火的 Matt Pocock 那套开源的 skills（

前言 Hello~大家好，我是秋天的一阵风 做 RAG 的朋友大概率都踩过这个坑：本地跑测试看着效果很不错，一上线直接翻车 —— 专有名词搜不到、产品型号匹配串台、代码关键字召回不出来，大模型还动不动

全网都在聊的 FDE，到底是啥？一篇拆透 一、先说结论（省时间版） 如果你只想拿结论走，这张表够了： 问题 答案 FDE 是什么 驻扎在客户现场、既写代码又对业务结果负责的工程师，打法由 Palant

如果你关注 AI 编程工具，大概率会被 Codex 的更新刷到。 不是那种「修了几个 bug、优化了一点体验」的小更新，而是连续把几个很关键的能力摆出来： 面向不同岗位的角色插件； 可以直接生成并托管

在不断完善这个可视化大屏工作流的过程中，我发现能做出来的效果也在不断变化——从最初的"可交互"，逐渐做到了"可动效"。 以前对着一张可视化设计稿，经常要感慨"这个场景大概率实现不了"：三维模型太理想化

一份 AGENTS.md，让 AI 代码规范率从 60% 飙升到 95% 目录 从评论区最多的一个问题说起 AGENTS.md 到底是什么 没有 AGENTS.md vs 有 AGENTS.md 场景

如果只看 README，DeepSeek Harness 和 Pi 很容易被归为同一类产品：都能连接模型、调用工具、操作文件、执行命令、保存会话，也都强调扩展能力。 但把源码调用链展开以后，会看到两套

上一篇智慧厂房文章写到最后，我留了一个问题：那条从调研、设计、切素材、建模到网页化的链路，换个场景还能跑通吗？ 这次我换成智慧农业。厂房里看设备和分区，农业园区里要看地块、作物、墒情、水肥和当天作业。

🔢 前言 Hello~大家好，我是秋天的一阵风 上周外网开发者圈在讨论一个“不会说话”的AI模型。 它叫 Jev，9 月 15 号才发布。做它的是家刚结束两年隐身的小公司，TypeSafe AI，40

DeepSeek Harness开源第一天上手实测，和Claude Code做了完整对比。结论：不是谁更强的问题，是压根不在同一个赛道。一个是可组装的Agent运行时底座，一个是成熟的AI编程助手。

什么是 Skill？ Skill 是 Anthropic 在 2025 年底推出的重磅功能。简单说，Skill 就是给 AI 预先写好的"工作说明书"。

CabloyJS 完成了一次关键转型：让 AI 在明确的业务边界、技术契约和验收证据中工作，而不只是"更会写 prompt"。

前端转全栈，第一反应都是去学一门后端语言——这是最贵的一笔浪费。你缺的不是语法，是几个前端脑子里没有的模型：持久化、幂等、权限边界、迁移。本文按「AI 能替你做多少」把 8 个能力域排成三档。

前几天有个读者在后台问我：「现在 AI 都能全自动写代码了，前端是不是真要没了？」 我没急着回他。因为这个问题，我自己已经用 30 天回答过一遍了。 这 30 天里，我业余时间做了一个开源项目——一个

这是一篇深入分析三大 SDD 框架的文章，读完这篇文章，你会拿到四个东西： 精准选型的能力——三个框架各自的甜点区和禁区，不再"别人用啥我装啥" 避开 AI 编码最常见的三个坑——需求理解偏差、范围蔓

写在前面 在当今快速发展的科技世界中，人工智能（AI）正在深刻地改变着各个行业，包括软件开发领域。AI 代码编程助手的出现，标志着编程方式可能迎来一次重大革新。这种新兴技术不仅引起了开发者的广泛关注，

接口已经报错，第二天才从用户口中知道？用结构化日志、请求指标和症状告警搭一条最小可观测链路，附 Node.js 示例与 Prometheus 规则。