小黄鸭
分享后端工程与 AI 实践：MySQL 索引/死锁/慢查询排查、Nginx 灰度与高并发调优、 Go pprof 性能剖析、Java GC 与并发，以及 AI Agent 记忆、Agentic Coding 与工程方法论的思考。
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AGENTS.md 设计原则：好的入口文件等于免费换模型
把我们仓库里那份自动生成的 CLAUDE.md 推倒重写之后，同样的模型、同样的任务，返工次数肉眼可见地降了。这篇记录重写过程中形成的判断，以及为什么我现在认为入口文件写得差比没有更糟。
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AI 时代的深度工作：注意力是最后的稀缺资源
当 AI 把执行成本压到接近于零，产出的瓶颈从「做得多快」变成「想得多清」。这篇文章讨论一个反直觉的结论：AI 越强，深度工作越值钱。
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AI Coding 落地存量大项目：规范先于工具
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MySQL 9 引入 VECTOR 类型后，「要不要为 RAG 单独养一个向量数据库」有了新答案。本文实测 MySQL 向量能力的边界，并给出一套务实的选型决策框架。
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Go pprof 性能剖析实战：从火焰图到根因
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