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让 AI 自我进化：Meridian DevOps MCP 方法论
从 SDD 的设计时治理走到 DevOps MCP 的运行时治理，记录一次让 AI 先观察部署环境、再修代码、再反写项目级 skill 的 Meridian 实践。
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从生产 ID 语义错位到统一 ID 编排层：我和 AI 如何完成一次跨服务重构
一次生产环境 ID 语义不一致问题，我如何和 AI 从现场定位、架构裁决、Spec/Plan/Tasks 到代码收口与文档治理，完整走完一轮高风险改造。
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写的代码越多，我反而越不担心会被 AI 替代
花在 AI 编程的时间越多，对职业生涯的担忧反而越少。编码只是流程的一环，工程师真正的价值在于定义问题和维护系统的秩序。
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我为什么停下了一个自己已经做成的AIGateway项目
一个技术上成立、工程上完整的 AI Gateway 项目，为什么最后仍然不值得继续做下去，这篇文章记录的是一次关于取舍的复盘。
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我如何与AI结对编程：五个项目的深度复盘与思考
结合五个真实项目，复盘我如何把 AI 从代码生成工具变成工程执行伙伴，以及人类工程师仍然必须亲自做出的关键判断。
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读《日志：每个软件工程师都应该知道的有关实时数据的统一抽象》有感
写在前面最近在玩的同时，整理了一些之前的工作的内容，在重新翻看之前写的关于秒杀活动的代码，里面关键性的使用到了 Kafka 进行流量削峰，这是一个常规操作。我认为程序员的技术栈，不能只有“增删改查”，掌握 更多的底层技术，是一个非常明智的选择，这是我在刚入行时就知道的一个道理。从我进入大学开始，技术圈的
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Go语言并发编程：Mutex和RWMutex
Mutex 基础sync.Mutex 是 Go 提供的互斥锁，在多 goroutine 环境下用来保护共享资源。可以确保同一时刻只有一个 goroutine 能执行锁边界内的代码段，防止数据竞争。 12345678var mu sync.Mutexvar count intfunc increment(
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基于Kratos实现一个智能负载均衡器
这两天家里新装了一个千兆宽带，因为之前就了解过梅林固件，知道其实路由器也有很多玩法。然后最近不是失业了嘛，就想着可以做一些网络相关的东西，提升一下技术，也顺便丰富一下简历，方便找工作。所以，这里我先试着搞一个智能负载均衡器吧… 目前的想法是写一个专注于流量管理、路由策略优化和网络性能监控的网络编程，比如