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WPA MCP 预览：用 AI 分析 Windows trace
Published: at 06:02 AMWindows Performance Analyzer 集成 GitHub Copilot 的早期预览：自然语言提问 trace 分析，快速定位 CPU、延迟与瓶颈根因。目前仅支持 Copilot 订阅，附示例 prompt 与设置。
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从生成代码到可信代码：微软开源单测 agent
Published: at 02:28 AM微软开源 polyglot 单测生成 agent（code-testing-generator），四步工作流让测试可运行、可被发现、断言有效；152 任务基准完成率 92.1% 对 78.9%，附安装与试用方法。
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NLog 完整指南：.NET 灵活日志框架上手
Published: at 02:00 AM用 .NET 8+ 示例讲透 NLog 三大概念：Targets 定去向、Renderers 定格式、Rules 定路由，覆盖双配置与结构化日志，适合 ASP.NET Core 和 Worker Service 开发者。
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拆不拆微服务？先回答这 5 个问题
Published: at 01:48 AM微服务的本质是用本地复杂度换分布式复杂度。拆之前先用 5 个问题自查：扩展需求、团队阻塞、数据边界、独立发布、平台税，再按答案数量决定拆服务、模块化单体还是保持单体。适合正纠结架构方向的团队。
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Squad 接入 Agent Framework：会学习的团队
Published: at 01:33 AMSquad 是运行在 GitHub Copilot CLI 上的开源多智能体框架，会记住决策、沉淀技能。预览包 Squad.Agents.AI 把它包装成标准 AIAgent，一行 DI 注册即可接入 Agent Framework。
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什么时候该用微服务？一份务实的架构决策指南
Published: at 12:36 AM微服务解决的是组织与扩展问题，不是代码质量问题。本文梳理该用与不该用的信号、隐藏成本与模块化单体路线，并用 Amazon Prime Video、Segment 的真实返工案例讲清默认选择。
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重构能省多少 Token？一次 Agent 代码库的经济实验
Published: at 12:35 AM当 Agent 写出 17,155 行的单文件数据访问层时，重构不再是代码品味问题，而是直接的经济决策。Thoughtworks CTO 用 15 步重构做了一次实验，发现同样的修改任务，输入 Token 消耗从 15.9 万降到了 2.7 万，降幅 83%。这篇文章拆解了他的实验设计、数据和关键发现。
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ChatGPT Agent 循环优化：Harness、API 与推理层的三层提效实践
Published: at 12:39 AMBytebytego 与 OpenAI 工程师深入交流，拆解了 ChatGPT Agent 在 Harness 接入层、API 中间层和推理层分别采用了哪些优化手段来降低单次任务成本。文章梳理了持久 WebSocket、增量请求、缓存感知路由、推测解码等 11 项具体技术及其协同关系。
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GitHub Copilot 实战工作流：驾驭 harness，而不是追新工具
Published: at 04:03 AM每天都有新的 AI 工具、MCP 和工作流冒出来，但真正提升效率的关键不是追新，而是驾驭好你手里的 agent harness。本文分享一套经过验证的 GitHub Copilot 八步工作流，覆盖原型探索、系统规划、自动实现到交叉审查的完整链路，让你摆脱工具焦虑，回归可重复的高质量产出。