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分享 AI、全栈开发、Vibe Coding、架构设计等领域的实践经验和思考
需求分析、开发、测试、运维，每一个环节都正在被 AI 重构。
在过去 20 年的软件工程中，我们信奉“契约编程”。我们编写 Swagger/OpenAPI 文档，定义 Request/Response 结构，目的是让另一个程序员或另一个服务能够准确调用我们。 但在 2025 年的 AI Agent 工程中，调用者变成了概率性的 Transformer 模型。模型没有编译器的严谨性，也没有程序员的长期记忆。它只有有限的上下文窗口和基于注意力机制的即时理解。 当我们把传统的 RPC 接口直接暴露给模型时，我们犯了一个致命错误：我们用确定性系统的设计范式，去套用概率性系统的交互范式。 这导致了文中提到的所有惨状：模型不调用、参数乱填、链路中断。本文将建立一个核心认知： MCP（Model Context Protocol）的本质，是将业务系统的“复杂性”在模型侧进行“降维”，其核心指标不是“功能覆盖率”，而是“模型认知负载（Model Cognitive Load）”。
随着 ChatGPT 的爆火与 AI 应用层的爆发，我们在构建 AI 产品时面临着众多技术选型。在这些选项中，Next.js 似乎成为了开发者社区里“政治正确”的首选——从 Vercel 官方的极力推崇，到各类开源 AI 模板的满天飞，Next.js 俨然成为了 AI 时代的“默认前端框架”。 但是，Next.js 真的是所有 AI 产品的最佳选择吗？本文将从 SEO、开发效率、部署成本和 AI 生态四个维度，客观分析 Next.js 在构建 AI 产品时的优势与局限。
从核心概念到实战案例，全面解析 AgentFlow 工作流编排框架，帮你构建可靠的多 Agent 协作系统
AI 时代下，全栈框架正在重新崛起。本文分享架构选择背后的思考
很多开发者工作几年后都会发现一个现象： 同样是写代码，有的人一个月能交付一个稳定上线的产品，有的人三个月还在修 Bug。 同样是使用 AI 开发，有的人一天能完成一个完整功能，有的人生成十版代码还是跑不起来。 问题往往不在于编程能力，而在于是否具备工程化思维。
为什么越来越多的人开始说“AI将成为数字员工”？为什么企业纷纷布局Agent、MCP和AI工作流？从智能客服、知识库问答，到自动化运维、产品研究、代码开发，AI正在从辅助工具进化为任务执行者。本文将带你全面了解AI自动化工作流的原理、架构、主流平台与落地实践，看懂下一代软件的发展方向。