个人网页

07-26

把 AI 编码工具改造成研发工作台——基于 Pi 的 Extension 实践

07-25

LLM 推理原理：从 Token 到输出，一个后端开发的完整拆解

07-22

Context 构建——给 AI 的代码探索加一个方向清单

07-21

知识沉淀的第一步——统一语言与 ADR

07-20

Execution 与闭环——从执行到知识的回流

07-20

Specification——把决策翻译给 AI

07-20

工程决策——在不确定中做最好的选择

07-19

从知识到任务上下文

07-19

软件开发中的「知识」到底是什么？

07-19

软件开发真正管理的是代码，还是知识？

07-13

决策与实现：AI 时代的研发流程重构思考

06-14

改代码这件事，为什么总是比想象中难

05-26

为什么AI编程助手需要CodeGraph，而不只是grep和LSP

05-16

从superpower看多Agent编排：用Prompt协议实现可控协作

04-18

AI Coding 的本质：不是写代码，而是「编排 AI」

02-23

AI 时代的工程能力升级

02-15

大模型应用的最低成本路径：从编写 Skills 开始

02-01

从"AI能做什么"到"如何与AI协作"

01-25

把上下文当成一等资源 — Claude Code的工程化使用方法

01-17

Agent并不神秘：基于大模型API的原理拆解