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技术思考、项目复盘与 AI 实践
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合法 JSON 之后:我如何用四层校验逼近可交付的结构化输出
合法 JSON 只能证明模型输出可以被程序读取;要让内容接近可交付,还必须继续验证字段结构、业务质量和事实依据。
我终于看懂了个人网站里的 AI 调用链路
接入大模型不难,真正重要的是能不能把一次模型调用拆成可配置、可失败、可定位、可继续改造的工程链路。
我如何把栖光做成可复用的业务项目样本
一个项目真正产生长期价值,不是因为它功能越来越多,而是因为它能被整理成可展示、可复盘、可迁移的业务样本。
一个小型业务系统如何做版本、测试和交付
一个业务系统的交付能力,不只体现在功能能不能跑,还体现在每次改动能不能被验证、被记录、被追溯。
我怎样用文档驱动一个全栈项目
全栈项目想长期维护,不能只靠代码记忆,需求、架构、任务、测试、发布和验收都应该留下可追踪的文档痕迹。
OpenAPI 和自动生成类型在全栈项目里怎么落地
在栖光这种同时有后端、后台和小程序的项目里,OpenAPI 的价值不是“生成几个类型”,而是让三端围绕同一份接口结构协作。
后台数据看板如何区分经营口径和资金口径
后台数据看板的难点不在于把数字查出来,而在于先定义清楚这些数字分别回答什么业务问题。
一个真实业务系统的三端闭环怎么搭
一个真实业务系统的“三端闭环”,不是把小程序、后台和后端都做出来,而是让三类角色围绕同一套订单与运营规则协同工作。
Next.js + Payload CMS 如何做个人品牌中枢
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学习全栈AI开发(一)
借助AI学习全栈AI开发