重读 DDD:从业务语言到一致性边界
读 Architecture Patterns with Python,结合 SICP 和过去的 Catalog Service 实践,重新理解领域模型、聚合、CQRS 与副作用:先说清业务规则和一致性边界,再选择实现模式。
THE WRITING ARCHIVE
记录技术、笔记,以及生活中的点点滴滴。
读 Architecture Patterns with Python,结合 SICP 和过去的 Catalog Service 实践,重新理解领域模型、聚合、CQRS 与副作用:先说清业务规则和一致性边界,再选择实现模式。
从订单详情的多次读取和预约容量的并发判断出发,理解 Read Committed、Repeatable Read 与 Serializable 各自保证什么,以及快照、锁和事务重试如何保护业务规则。
以一次服务故障排查为线索,从最小执行循环出发,理解上下文、工具、RAG、记忆与 Harness,再用评估和可靠性机制让 Agent 稳定地参与实际工作。
沿着 Prompt、Context、Harness、Loop 这条线理解 Agent,解释 Skill 与 MCP 的位置,从 Pi 的最小能力出发比较 Claude Code、Codex、Pi 与 DeepSeek Harness,并讨论强模型与轻 Harness 的关系。
为了在客厅更方便地搜索和播放影视资源,我在 QNAP NAS 上尝试了 Entware、Container Station、LLM Agent,最后留下了更简单的 PanSou 方案。
从 kube-scheduler 的 Filter、Score、Bind 出发,理解 CPU/Memory 调度如何演进到 GPU、分布式训练、Gang Scheduling、拓扑感知与多层队列调度。
从 Windows System Proxy 和 UWP Loopback 限制出发,理解 Linux 的 TUN、路由、Netfilter 与透明代理,并建立跨操作系统的代理网络心智模型。
承接 Edge-to-Cloud 数据上传,梳理转码、质检、索引与建集如何进入可靠的异步任务系统,并比较 Queue、DAG、Durable Workflow、Spark Batch 与 Stream Processing。
从机器人数据平台的经验出发,梳理多模态数据如何在边缘采集、可靠上传、异步处理、筛选建集,并形成可追溯的数据闭环。通用数据架构思考系列第一篇。
把用户、Client、授权服务器与资源服务器放回正确位置,讲清 Authorization Code + PKCE 和 OIDC ID Token。