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Practical notes on AI assistants, software architecture, and developer tooling.
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Anton 这篇架构对比文最有价值的地方,不是再讲一遍概念定义,而是把 N-Layered、Clean Architecture、Vertical Slice Architecture 各自适合什么团队、什么复杂度、什么演进阶段说清楚了。真相通常不是选边站,而是按业务复杂度、团队协作方式和未来演进成本做取舍。
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Anton 这篇架构对比文最有价值的地方,不是再讲一遍概念定义,而是把 N-Layered、Clean Architecture、Vertical Slice Architecture 各自适合什么团队、什么复杂度、什么演进阶段说清楚了。真相通常不是选边站,而是按业务复杂度、团队协作方式和未来演进成本做取舍。
OpenAI 最新的 Codex best practices 不是一份提示词口诀表,而是一套把 coding agent 用成长期队友的工作方法:给对上下文、先规划、把规则沉淀到 AGENTS.md、把重复工作做成 skills,再用自动化放大稳定流程。
JavaScript 的 Date API 从 1995 年起就是开发者的痛点,三十年后,Temporal 终于以 TC39 Stage 4 的姿态登场。这篇文章梳理了从 Brendan Eich 的十天冲刺到 ES2026 标准化的完整历程,以及 Bloomberg、Igalia、Google 等多方协作的幕后故事。
`checkout`、`switch`、`restore`、`reset`、`revert`、`clean` 总让人脑子打结。这篇速查表不讲 Git 历史八卦,只讲每个命令到底改哪里、什么时候该用、什么时候别手滑。
`/research` 不是另一个花哨命令,而是 GitHub Copilot CLI 里专门处理开放式探索任务的模式开关。它适合查资料、比方案、摸陌生代码库、整理技术选型,但不适合拿来替代你对结论的最终判断。
OpenAI 用 Agents SDK 仓库的真实做法说明,想让 Agent 真正提升开源维护效率,关键不是多写几个提示词,而是把技能、AGENTS.md、脚本和 GitHub Actions 组合成可触发、可验证、可复用的工程流程。
很多 coding agent 看起来会改代码,真正拉开差距的却常常不是模型本身,而是它有没有接上 Language Server Protocol。LSP 让 agent 从“搜字符串”进化到“理解符号关系”,跨文件修改、诊断定位和安全重构都会稳很多。
GitHub 官方发布了 Copilot CLI 入门课程,8 个章节从安装到 MCP 集成,带你用 AI 接管终端工作流。本文梳理课程核心内容,重点介绍三种交互模式的使用场景,以及 AI 真正改变了哪些命令行开发习惯。
从 Tab 补全到自主 Agent 团队,作者梳理了 AI 工程实践的 8 个进阶层级,每一层都是一次生产力的跃升。模型能力在快速增长,但能不能用好它,取决于你所在的层级。
Hillel Wayne 分析了 AI 生成的 TLA+ 和 Alloy 规约:代码不能编译、属性只是同义反复、真正有价值的并发和活性属性 LLM 写不出来。形式化方法要普及,光能生成规约远远不够。
Anton Martyniuk 在一条赞助帖里演示了 EF Core 大批量查询的 5 个替代方案。真正值得记住的不是某个库名,而是一个判断:当 ID 列表上千、还伴随联表和同步任务时,`Contains` 往往已经不是合适的入口。