在技术的世界里，隔行如隔山的“认知偏差”无处不在。后端眼中简单的“页面渲染”，在前端看来却是一个需要应对无数复杂性的庞大系统；而前端想象中“主要就是写接口”的后端，其实构筑的是整个应用稳定、高效的数据与服务基石。 那么有鹅厂同事提问了：前端真的比后端简单吗？
想必你也遇到过：AI的输出像个 “随机盲盒”，有时精准的让你惊艳，有时却像个大傻子，面对这种巨大的不确定性，我们应该如何应对？本文将谈谈我对于这个问题的一点心得。
「Agent不稀奇，能“自己想、自己干、自己复盘”的才是好Agent」可一到落地，名词、框架和坑一起涌来：设计模式、强自治、可控流程、多代理协作.... 到底该不该用 Agent？该选哪一类框架？需要用到什么程度？这篇文章用直观的图表、清晰的示例，为你讲清什么是Agent、什么场景适合使用Agent以及各类主流Agent框架，希望能帮各位少走弯路，迅速判断技术路径。
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。
