数据类的架构设计远不止是工具和概念的堆砌，它更像是一门在规模、实时性、成本、复杂度与治理之间不断权衡与取舍的艺术。本文抛开简单的概念，深入聊聊关于数据类专业术语的核心思想、技术原理和实际权衡，同时也有 “数据指标、异常监控、数据提效 ”的一些思考，也包含一些实用tips，欢迎一起探讨交流~
“不懂编程也能用AI开发软件”——这可能是当下AI时代最大的谎言。Vibe Coding不是让不懂编程的人能写代码，恰恰相反，它要求你比以往更深入地理解软件开发——只不过，你的角色从“码农”变成了“甲方”。
DeepSeek依旧保持了不让程序猿们安心过长假的优良传统，在十一长假之前推出了DeepSeek-V3.2报告，之前一直在跟进DeepSeek的加速技术，第一时间看了报告，不长就6页纸，优化点也不多，本来想第一时间更新，不过还是让技术和鹅厂月饼一起消化发酵一下再来写吧，所以这篇还是在长假后和同学们见面了。
针对大语言模型(LLM)的量化方法层出不穷，近期三值量化（1.58Bit）在LLM中使用的越来越广，比如BitNet等方法。腾讯近期发布了1.58Bit量化的新算法 Tequila，提出一种QAT阶段解决“死区陷阱”的新算法，性能效果达到新SOTA。模型使用 1.58Bit 的位宽达到的性能，能对标同参数量的全精度模型，潜力巨大。
本文系统介绍了AI结对编程在业务开发全流程中的应用方法与实践经验，核心围绕PDCA（计划-执行-检查-处理）循环方法论展开。作者结合自身从传统开发工具向AI集成环境（Cursor）的转型经历，深入分析了生产交付、快速验证、实验探索三类开发场景中的人机协作模式，并提供了提示词工程、上下文管理、规则沉淀等具体实践方案。文章最后展望了AI驱动下业务开发范式的演进方向。
本文系统解析了面向对象思想在软件工程中的核心价值与应用体系。作者从发展史切入，厘清面向对象与UML、软件工程、DDD等概念的关系，重点阐述用例建模方法、面向对象分析（OOA）的建模过程（含静态/动态建模及深层模型）、面向对象设计（OOD）的职责驱动模式（GRASP），最终构建出从理论到实践的完整知识框架。 对每个研发人员都有非常强的阅读价值，建议点赞收藏，国庆期间细细品味
在过去几年里，我更换AI编程工具的频率，几乎赶上了前端框架的迭代速度。 一开始，我像许多人一样，让GPT帮我写一个孤立的函数，感觉很神奇。后来，GitHub Copilot成了我的标配，它总能猜到我接下来要写的几行代码，尤其是在写那些重复的样板文件时。再之后，Cursor出现了，它将对话和编码更紧密地集成在编辑器里，我开始尝试让它帮我完成更复杂的任务。
WebAssembly（WASM） 3.0 已经正式发布，这次的重磅更新并非一次常规的标准升级，从发布之初的 Web 第四门编程语言，生来背负取代Docker、JS 的期望，到现在可能引发所有研发人员的兴趣。 对前端而言，终于能把后端级别的逻辑带到浏览器跑，还不用怕性能和安全问题；对后端而言，能在沙箱里安全跑第三方逻辑，把 Wasm 当成轻量替代容器的方案； 对全栈 / 架构师而言，能考虑“统一执行层”的架构方案，不再被语言、环境绑死；对AI/大数据方向而言，能把 Wasm 当成更安全、更通用的推理执行载体。
