程序猿DD

AI 编码助手正以前所未有的速度改变着软件开发。它们可以连续工作数小时，完成复杂的多文件重构，甚至能持续迭代直到所有测试通过。然而，许多开发者都有一种共同的感受：尽管这些工具功能强大，但有时却令人沮丧

引言：打破“盲目飞行”的开发循环 在开发AI智能体的过程中，许多团队都经历过这样的痛点：你修复了一个问题，却在不经意间引发了另一个更隐蔽的问题。如果没有一套可靠的评估体系，整个开发过程就像是在“盲目飞

如果有一天，你走进公司，发现写代码、查 bug、跑实验的大部分体力活，都已经由一位看不见的 AI 搭档在后台悄悄完成了——而你更多是在提问题、定方向、做决策，而不是一行行敲代码，这会是什么感觉？是兴奋

当我们把各种内部系统、数据源、工具接入大语言模型时，往往会遇到一个尴尬的问题：每个团队、每套系统都有自己的一套“接入规范”。有的用 HTTP API，有的用消息队列，有的直接连数据库，最后一圈串下来，

当你在本地、测试环境和 CI 中跑同一组测试时，是否遇到过这样的困惑：同一段业务逻辑在不同配置、不同 Locale 下的表现不尽相同，但你又不想为每种场景复制一堆几乎一样的测试类？如果把所有分支逻辑都

你可曾想过：当你在终端里敲下 java，在 main 方法真正运行之前，JVM 为了“创造一个可运行你的程序的宇宙”，到底经历了哪些步骤？从参数校验、系统资源探测，到选择垃圾回收器，再到类的加载、链接

在大模型逐渐融入业务系统的阶段，结构化数据输入/输出已成为落地应用的必需：RAG 检索结果、Agent 工具调用参数、业务查询结果、批处理列表等都需要让自然语言与“可机读”的结构化格式互通。事实标准是

你是否也遇到过这样的时刻：只是想发个 HTTP 请求，却被连接管理、重定向、超时与线程阻塞折腾得不亦乐乎？那就试试 Java 11 正式标准化了全新的 HttpClient，原生支持 HTTP/2、异

扩展 Spring Boot 应用不仅仅是添加更多服务器。它关乎工程效率——在水平扩展之前，从现有硬件中榨取每一分性能。 在本文中，我们将探讨如何为高性能、云原生环境调优、扩展和分析 Spring B