浮雷

一、 为什么「验证成本」是Vibe Coding的生死线？ 很多人刚接触AI编程时，往往沉浸在“秒生成”的快感中。但作为一个使用AI辅助编程（github coplit -> 原生大模型生成代码->

在 Vibe Coding 时代，代码生成边际成本趋零，验证成本却急剧飙升成为生死线。开发者转型“主编”后，面临“即时技术债”膨胀与质量体系崩塌的风险。

LLM + MCP = AIPU（Artificial Intelligence Processing Unit） LLM：算力 - 智力（绍兴师爷，君子动口不动手） MCP：数据交换，协议对接 -

AI颠覆编程？它加速编码、测试，却难取代人类智慧。程序员需转型架构师、业务专家，提升逻辑与协作能力。AI短期内挤压初级岗位，但复杂业务仍靠你。想与AI共创未来？

在本篇技术博文中，我们将关注 Kafka Spring 客户端中消费者异常处理逻辑，以深入了解大量错误日志打印的原因。重点分析消费者在遇到各种问题时的异常处理策略，从而找出错误日志频繁产生的根本原因。

我们应该如何快速识别、排查并解决问题，以保障系统的稳定运行和用户体验？在本系列文章中——“线上风暴：事故排查与应对实战”，我将分享一系列case来探讨线上事故的排查过程。

1、背景 最近在对一些MPP数据库进行调研，经过一些对比，最后选择Apache Doris作为最终的选择，在对Doris进行性能测试的过程中也踩了一些坑，将其记录下来，也希望能够对大家之后进行数据库性

服务发现，我们分为三种角色：1、服务提供者，2、服务消费者、3、注册中心。服务提供者在服务启动的时候将服务的meta data注册到注册中心中，然后服务消费者通过读取已注册的信息来访问。

因为工作岗位的原因，负责制定了关于后端组数据库的规约规范，作为所有产品线的规范，历经几版的修改，最终形成下边的文本，规范在整个后端执行也有大半年的时间，对于整个团队在开发阶段就减少不恰当的建表语句、错误SQL、错误的索引有积极的意义，故分享出来给大家参考。 下边分为建表规约、S…