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AGENTS.md (2)
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- 发现你的未知：Agentic Coding 的地图与疆域
- AI 生成测试用例的四阶进化：从 Prompt 工程到自进化
- 锯齿智能与多模型调度
- 代码是负债，规格才是资产
- RPI 工作流：像资深工程师一样使唤 Agent
- AI Coding 控盘规则：水流理论与最小混沌单元
- Loop Engineering：从手工调 prompt 到设计实验回路
- 目标驱动循环：从口头指令到完成合同
- 编辑格式之战：str_replace、apply_patch 与 hashline
- 工作区可以是文件，账本必须是数据库
- Prefix Caching：Agent 时代的成本工程
- Agent 记忆架构：四层模型与冷热分离
- 上下文工程：比 Prompt 更重要的那一层
- 子代理：主 Agent 的上下文防火墙
- 多 Agent 系统的协作模式：从单兵到军团
- 指令预算：模型只能有效遵循几百条指令
- AGENTS.md 设计原则：好的入口文件等于免费换模型
- AI 时代的深度工作：注意力是最后的稀缺资源
- AI Coding 落地存量大项目：规范先于工具
- 异步 Agent：把任务扔进后台之后
- MCP 协议深入：AI 应用的 USB-C 接口
- Hermes 多 Agent 工作流：从看到到跑起来
- CLAUDE.md 多层加载：比你想的复杂
- Harness 工程：不只是给 Agent 包一层
- AI 时代的竞争力：不是比谁用得更勤，是比谁判断得更准
- AI 能力跃迁：从 Prompt 到 Skill 的三个认知框架
- AI 脉搏：全球顶级 AI 优质资源汇总
- 从 AI 工具到 AI 系统：Skill 是缺失的那块砖
- AI Agent 的最后一块拼图：Harness 工程实践
- 为什么99%的人用不好 AI：一场认知框架的暴力重构
- 我的 2026 开发工作流
- 从自动编程到分布式架构的融合演进
- 从 Vibe Coding 走向 Vibe Engineering
- 代码之外的智慧:AI时代工程师的七个思维跃迁
- Vibe Coding的时间效应
- 关于AI应用的思考
- AI 辅助编程中的 LLM 选择最佳实践
AI Coding (5)
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- 发现你的未知：Agentic Coding 的地图与疆域
- AI 生成测试用例的四阶进化：从 Prompt 工程到自进化
- RPI 工作流：像资深工程师一样使唤 Agent
- Loop Engineering：从手工调 prompt 到设计实验回路
- 目标驱动循环：从口头指令到完成合同
- 编辑格式之战：str_replace、apply_patch 与 hashline
- 工作区可以是文件，账本必须是数据库
- Prefix Caching：Agent 时代的成本工程
- Agent 记忆架构：四层模型与冷热分离
- 上下文工程：比 Prompt 更重要的那一层
- 子代理：主 Agent 的上下文防火墙
- 多 Agent 系统的协作模式：从单兵到军团
- 指令预算：模型只能有效遵循几百条指令
- AGENTS.md 设计原则：好的入口文件等于免费换模型
- 异步 Agent：把任务扔进后台之后
- MCP 协议深入：AI 应用的 USB-C 接口
- Harness 工程：不只是给 Agent 包一层
- AI Agent 的最后一块拼图：Harness 工程实践
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- Go pprof 性能剖析实战：从火焰图到根因
- 异步 Agent：把任务扔进后台之后
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- 2026年技术人的系统工程与自我设计
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- Nginx 零停机灰度发布与回滚策略
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- MySQL-慢查询优化-从-explain-到火焰图
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- PHP 实时日志采集与集中化
- Nginx 缓存策略与动静分离实践
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- Java 垃圾回收调优：从 G1 到 ZGC
- MySQL Online DDL机制导致
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- MySQL 锁监控与死锁分析手册
- MySQL MVCC 与快照隔离深入
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- Java 类加载器与 SPI 机制实践
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