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.NET GC 基础：栈、堆、代际与压缩
Published: at 01:30 AM从对象分配和一次垃圾回收过程出发，解释 .NET 托管堆、GC Roots、标记与压缩、Gen 0 到 Gen 2、LOH 和后台 GC，并纠正值类型必在栈上、每次收集都会完整压缩等常见误解。
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.NET 11 Runtime Async：异步为何更快
Published: at 01:24 AM解析 .NET 11 Runtime Async 如何把异步控制流交给运行时和 JIT，减少同步完成路径上的状态机与对象分配，并结合作者微基准、官方 Preview 7 数据和启用方式说明性能收益、适用场景与预览限制。
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数据复制的三条路：单主、多主与无主
Published: at 12:47 AM从一次写入后读到旧数据的常见故障出发，比较单主、多主与无主复制的写入路径、故障处理、冲突成本和适用场景，并解释同步复制、法定人数、读修复与提示移交的真实工程边界。
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分布式系统时间：Lamport、向量时钟与 HLC
Published: at 12:38 AM从物理时钟偏差和 happened-before 关系出发，比较 Lamport 时间戳、向量时钟与混合逻辑时钟的能力、限制和成本，并说明因果一致性如何保护评论回复、冲突检测、事务排序与分布式日志。
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分布式系统入门：从网络不确定性到 CAP 与 FLP
Published: at 12:33 AM从一次无法判断结果的远程调用出发，理解分布式计算八个误区、CAP 与 PACELC 的真实取舍、FLP 不可能结果和部分同步模型，并把这些理论转换成超时、重试、幂等、一致性与共识组件的工程选择。
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Harness 工程：让 AI Agent 真正可靠
Published: at 12:28 AM从任务契约、项目地图、工具、持久状态、验证信号、权限控制和运行追踪七个方面，拆解如何为 AI Agent 建立可检查、可恢复、能够持续改进的运行环境，并给出按风险逐步扩展的实用检查表。
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Uber Agent 成本优化：用量增长 9.4 倍，账单趋稳
Published: at 12:21 AM拆解 Uber 软件工厂的 Agent 成本方程、模型路由、上下文压缩、缓存时长、按需工具、Code Mode 与知识图谱，并整理成中小团队可执行的优化实施顺序。
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四种 LLM 缓存：省在哪里，错在哪里
Published: at 12:12 AM从 KV、Prefix、Prompt 到 Semantic Cache，讲清四种 LLM 缓存保存什么、何时命中、为何失效，以及生产环境该如何排查成本、延迟与错误命中。
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AI 编程时代，软件基础仍是核心
Published: at 01:34 PMAndrew Ng 认为，coding agent 可以扩大开发者的工作范围，却无法替你判断延迟、可靠性、成本和安全边界。本文把软件基础整理成全栈、数据、架构与生产能力四个检查方向。