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目前的 AI 编程工具（如 Cursor, Claude Code）让我们进入了 “Vibe Coding” 时代：你只需要描述一个大概的感觉，AI 就能帮你吐出代码。这种方式起步极快，但往往在项目进度达到 80% 时陷入僵局——代码逻辑变得难以维护，AI 开始产生幻觉，修复一个 Bug 会引发三个新 Bug。

最近 Ben Shoemaker 关于 Codex desktop app 的讨论引发了我的深思。大家都在关注 AI 编程工具（Skills）的进化，但我认为更本质的变化在于：开发者正在从“写代码的人”变成“管理需求与规格的人”。

秒杀系统因承接天量请求采用分布式，多节点导致网络分区（P），下单阶段用 AP 保可用、付款阶段用 CP 保一致性，业务上两种模式兼顾。

事务是放大器，用错位置，必出事故

方法名不是描述实现，而是提前暴露风险与边界的工程语言。

如果一个方法名无法回答：是谁在做、是否同步、是否改状态、是否跨系统——那这个命名一定有问题。

一旦动词失真，架构必然腐化。

大语言模型并没有脱离经典计算机科学

它只是把概率论、线性代数、微积分和信息论等推到了一个前所未有的工程尺度

它的“智能感”来自规模、结构与统计规律的叠加

异常值之所以重要，是因为它们决定了系统对未知世界的适应能力上限

亚马逊的尽头是 VC，VC 的尽头是 DI。