Posts
655
AI Engineering Journal
Aide Hub
Practical notes on AI assistants, software architecture, and developer tooling.
Tags
279
Featured
0
Latest
评测 System.Diagnostics.Metrics Source Generator：省了多少代码，值不值得用
Andrew Lock 详细拆解 Microsoft.Extensions.Telemetry.Abstractions 的指标 Source Generator：它生成了什么代码、带来哪些约束、强类型标签如何使用，以及为什么他最终认为手写代码往往更好。
Continue readingTop Categories
View all tagsTrending Tags
Recent Posts
Browse archive-
评测 System.Diagnostics.Metrics Source Generator：省了多少代码，值不值得用
Published: at 06:00 AMAndrew Lock 详细拆解 Microsoft.Extensions.Telemetry.Abstractions 的指标 Source Generator：它生成了什么代码、带来哪些约束、强类型标签如何使用，以及为什么他最终认为手写代码往往更好。
-
.NET 指标入门：用 System.Diagnostics.Metrics API 创建和采集自定义指标
Published: at 05:00 AMAndrew Lock 介绍 System.Diagnostics.Metrics API 的核心概念 Meter 与 Instrument，演示用 dotnet-counters 监控内置运行时指标，并手把手带你为 ASP.NET Core 应用添加自定义业务指标。
-
用 MeterListener 在进程内采集 .NET 指标
Published: at 04:00 AMAndrew Lock 详解如何用 MeterListener 在进程内订阅 System.Diagnostics.Metrics 的 Instrument，涵盖回调配置、observable 触发、标签处理与线程安全聚合，并通过 Spectre.Console 实时展示 ASP.NET Core 运行时指标。
-
.NET 进程内同步 API 全览：从 lock 到 Barrier
Published: at 03:00 AM系统梳理 .NET 进程内线程同步的全套 API——lock 语句、Lock/Monitor、Mutex、Semaphore、ReaderWriterLock、事件类、CountdownEvent、SpinLock、Barrier 等，附分类对照表与实用准则。
-
EF Core 10 批量操作全攻略：插入、更新、删除的策略与性能对比
Published: at 02:00 AM系统介绍 EF Core 10 中批量操作的五种方案——SaveChanges 批处理、AddRange、ExecuteUpdate/ExecuteDelete、第三方 BulkExtensions——配合真实基准测试数据与决策矩阵，帮助你在正确的场景选对工具。
-
用 Redis Backplane 解决 SignalR 多实例消息丢失问题
Published: at 02:00 AMSignalR 单实例没问题，一水平扩展消息就开始消失——这是几乎所有人都会踩的坑。本文介绍 Redis Backplane 模式：原理、接入方式、粘性会话要求，以及 Redis 宕机时的行为。配置只需一行代码，但有两件事必须提前搞清楚。
-
在编码 Agent 中使用 Git：从基础操作到历史重写
Published: at 02:00 AMSimon Willison 总结了如何配合 AI 编码 Agent 发挥 Git 的全部潜力——从常用提示词到撤销提交、bisect 调试、从旧仓库提取模块，让 Git 的高级功能对每个人都变得触手可及。
-
OpenAI 收购 Astral：uv、ruff 和 ty 的未来怎么走？
Published: at 02:00 AMOpenAI 宣布收购 Python 工具链公司 Astral，其旗下的 uv、ruff、ty 已成为 Python 生态的关键基础设施。Simon Willison 分析了这次收购对开源社区、竞争格局和 Python 开发者的实际影响。
-
AI 帮你写完代码，但你没学到东西——一项随机实验的结论
Published: at 09:00 AMAnthropic 的这项随机对照实验发现，使用 AI 辅助完成需要新技能的编程任务时，参与者的概念理解、代码阅读和调试能力平均下降了 17%，而完成时间却没有显著缩短。研究进一步识别出六种 AI 交互模式，其中三种能在借助 AI 的同时保留学习效果。
-
用后台响应处理 AI Agent 的长时间运行操作
Published: at 08:00 AMMicrosoft Agent Framework 引入后台响应机制，让 AI Agent 可以在后台处理耗时的复杂推理、长内容生成任务，客户端通过 continuation token 轮询结果或断点续传流式输出，彻底解决连接超时和进度丢失问题。
-
Google Stitch：用自然语言「氛围设计」UI 的 AI 原生画布
Published: at 05:00 AMGoogle Labs 将 Stitch 升级为 AI 原生软件设计画布，引入无限画布、设计 Agent、DESIGN.md 设计系统、交互原型、语音设计和 MCP 集成，让任何人都能从自然语言直达高保真 UI 设计。
-
Superpowers：给编码 Agent 装上工作流技能库
Published: at 05:02 AMSuperpowers 是一套给 Claude Code、Cursor、Codex 等 AI 编码工具用的可组合技能框架，通过自动触发的 skills 把 TDD、需求提炼、任务分解、并行子 agent 等流程变成 agent 的默认行为，而不是可选建议。