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今天继续分享AI辅助工具使用方面的一些研究和实践，在今年的6月份我当时分享过一篇文章，对个人使用的AI工具进行了详细说明，当时输出了一张思维导图具体如下：

AI辅助研究和工具实践03-Gemini3Pro+NotebookLM专题

今天分享下基于Human3.0评估体系，参考我个人最近10年历史文章输出对我个人进行评估的一个完整输出。

基于Human3.0评估体系的个人评估-修行中的架构师角色

大语言模型（LLM）正在重塑软件开发的方式。然而，当我们真正将LLM应用于实际开发场景时，一些根本性的问题开始浮现。

解构Claude Skills：可插拔的AI专业知识模块设计

前两天在我们深圳同盟架构师群里炸了，起因是何老师抛出的一个问题：“大家现在AI编程输出的代码，Review是如何做的？感觉完全靠人工去100% Review不现实啊。上次看到巍巍老师说另外写一个Review的skill专家去做Review，还有无其他方法？”。瞬间引起大家的共鸣，下面老周来总结回顾下并结合自己的思考给出相应的看法。

架构火花 | AI编程时代的“代码审判”：从人工执念到 AI Native 的工程范式革命

在生成式AI（AIGC）浪潮席卷全球的背景下，企业如何从简单的“尝鲜”转向深度的“应用集成”，成为了数智化转型的核心课题 。顺丰科技作为物流行业的科技领军者，面对复杂多变的业务场景，探索出了一条从零到一构建企业级AI中台、统一智能体平台（Unified Agent Platform, UAP）的成功路径 。本文将基于顺丰科技AI技术平台负责人陈迪豪分享的技术架构与实践经验，深入探讨如何构建支撑企业未来发展的AI中枢。

架构火花 | 统一智能体平台架构设计——构建企业级AI中枢

在自然语言处理（NLP）的漫长进化史中，我们一直在追求一个终极目标：让机器能够像人类一样“阅读”并“理解”故事。当一个经验丰富的人类观察者阅读一份犯罪报告或一篇新闻报道时，大脑并不仅仅是在记录文字，而是构建了一个简洁且富有逻辑的“剧情图谱”。这个图谱包含了不同的参与者（Actors）、他们在特定时刻的原型角色（Roles）和状态（States），以及随着时间推移这些角色如何通过互动发生演变。甚至，人类观察者还能识别出语义中的缺失部分，并产生对未来的预期。这种能力在认知科学中被称为“工作记忆”或“情境化认知”。

构建AI观察者：生成式语义工作区（GSW）深度解析与技术全瞻

电商、金融等数据密集型场景面临着数据量呈指数级增长的挑战。为了解决单库性能瓶颈，分库分表成为了一种常用的手段。

阿里|美团分库分表实践：分库分表不是银弹！非分表键查询，我踩过的 3 个致命坑

我去面试的时候滔滔不绝，感觉胜利在握，可是面试官忽然到：“什么是 MVCC，MySQL 有了各种锁？为什么还要射界 MVCC？”

深度好文：MySQL InnoDB 事务隔离与 MVCC、版本链与 ReadView 原理详解

今天这篇内容与上一篇 MVCC 内容很紧密，你可以翻看上一篇再学习本章内容效果更好，不至于呛死在知识的海洋里。

MySQL InnoDB 事务已提交，数据还会丢失吗？什么是两阶段提交？架构师必知必会高性能参数设置有哪些？

最近老周做了这么个事情，就是我们总部云是HTTPS访问的，而边缘云是K8S的ServiceIp，协议是HTTP的，由于谷歌逐步禁止HTTPS页面加载HTTP资源，所以总部云访问不了边缘云的HTTP资源。老周的方案是在Nginx做一层反向代理，比如之前是访问/api接口，我现在就在前端代码中做个开关，并提供/proxy/api接口，开关控制走哪个接口；Nginx反向代理遇到/proxy开头的前缀匹配走代理ServiceIp，好，那ServiceIp哪里来的呢？我通过接口请求头放进去的，Lua脚本动态获取看走原先正常的代理还是我现在新增的这个反向代理。

一文看懂Kubernetes网络整体架构

从单体应用架构发展为 SOA 架构，再到微服务架构，以及云原生时代的微服务架构、微服务服务治理架构演进、服务网格（Service Mesh）、无服务架构（Serverless），应用架构经历了多年不断地演进。

「深度好文」从“披着微服务外衣的大单体”到云原生架构：微服务拆分七大原则与反例详解

我们的应用部署在边缘云环境中，面临两个关键挑战：一是场地断网时，Apollo配置无法加载，导致K8S启动失败；二是K8S集群的etcd服务状态不一致时，同样会阻碍K8S正常启动。为保障应用高可用性，我们计划实施双保险策略：一方面，设计Apollo的离线配置方案，确保断网时仍能获取必要配置；另一方面，支持应用在物理机上的直接启动，作为备用方案。

边缘云K8S离线高可用设计

你好，我是《Redis 高手心法》的作者码哥。后端架构师，InfoQ 签约作者、腾讯云架构联盟成员。擅长用风趣直白的语言把复杂技术讲得清清楚楚，坚持“拥抱技术与对象，面向人民币编程”的宗旨。擅长手拿菜刀砍电线，一路火花带闪电。

「深度好文」MySQL 事务 ACID 隔离级别、MVCC和Next-Key Lock详解，架构师必备高并发下的知识图谱

深度解析 InnoDB 如何用MVCC和Next-Key Lock实现RR隔离？看完顿悟！

你好，见字如面。我是《Redis 高手心法》作者码哥，腾讯云架构师同盟深圳区理事会成员、InfoQ 签约作者，是一个手持菜刀砍电线，一路火花带闪电的靓仔。

面试官揪着问：如何保证MQ消息不丢失？重复消费如何保证幂等？

全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL 提供了一个加全局读锁的方法，命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)。

「深度好文」MySQL 全局锁、表锁、行锁、间隙锁、临键锁详解，架构师必备高并发下的锁优化策略

为啥老周会写这篇文章？是因为我前几天看到一个报告，报告显示，大部分人还只是停留在简单与模型对话，甚至只有2%的人开发过智能体，更离谱的是30%多仅仅是听说过。表明整体AI技能基础相对薄弱。

AI界的“四大天王”：AIGC、RAG、Agent、MCP，你pick谁？

在AI应用快速发展的今天，海量多模态数据的处理已成为构建高质量AI系统的核心挑战。火山引擎推出的LAS Daft数据处理引擎，正是为解决这一难题而设计的创新解决方案。

‌Daft：AI驱动的多模态数据融合引擎

Hadoop是一个专为大数据设计的架构解决方案，历经多年开发演进，已逐渐发展成为一个庞大且复杂的系统。其内部工作机制融合了分布式理论与具体工程开发的精髓，构成了一个整体架构。

大数据领域开山鼻祖组件Hadoop核心架构设计

可以作参考，只不过Spring源码是gradle编译，我们这的Hadoop要用maven编译。

大数据领域开山鼻祖组件Hadoop核心源码剖析

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