AI 写小函数行云流水，一到 Spring Boot + MyBatis + MySQL + Kafka 的大功能就顾此失彼、改 A 坏 B。这不是模型太笨，而是项目的 harness 太差——AI 像个聪明但失忆、看不到全局、不敢负责的新外包。本文把 PKB、SDD、DDD、TDD、BDD、MDD 还原成 harness 的六块拼图：上下文、规约、领域边界、回归测试网、行为契约、度量闭环，并给出在传统 Java 项目里渐进落地的顺序。

信息从 Zoom Chat、Zoom Doc、Email、Confluence、Jira、GitLab/GitHub、个人笔记和博客里涌来，靠人肉阅读早就不够用了。AI 能帮我们做采集、清洗、ETL、摘要、索引和挖掘，但真正的关键不是全自动，而是把信息分流到 Action、Decision、Knowledge、Archive 四个出口，变成有人负责、有来源、有边界、能服务行动的知识流水线。

架构图画在 wiki 上，三个月后就和代码对不上了——这叫架构腐化，AI 时代腐化得更快。ArchUnit 的思路很朴素：把"Controller 不许直连 Mapper""领域之间不许循环依赖"这类约定写成会失败的测试，跟着 mvn test 一起跑。它本质上就是 JUnit，却能把你脑子里的架构纪律，变成 AI 和新人都绕不过去的硬约束。本文讲清楚 ArchUnit 是什么、怎么用、怎么在老项目里冻结存量违规，以及它为什么能大幅提升项目的 harness 水平。

Python 没有静态编译这道关口，很多错误会拖到运行时才露头。Pydantic 不是银弹，它和 mypy、pyright、ruff 这类静态检查工具也不是一回事。它真正擅长的是把 API、配置、消息、LLM 输出这些不可信数据变成有边界、有约束、可测试的对象。本文以 Pydantic v2 为主，总结常用写法、工程实践和容易踩的坑。

PERM 元模型把 Policy、Effect、Request、Matchers 四块拼图抽象出来，让一份配置文件就能撑起 ACL、RBAC、ABAC 各种授权花样。Casbin 是这套理论的工程化身，本文用 Go 例子拆开讲它怎么工作，再和 OPA、OpenFGA 这两家不同流派的授权引擎做一次设计哲学和落地选型的对比。

用 Claude Code 和 Codex CLI 各自官方的 hook 机制，把 AI Agent 调用 skill 的过程审计下来——什么时候触发了、传了什么参数、跑了多久，全留痕。给两家都给出可直接抄的配置。

AI 很好用，但偶尔远离它一天，重新用自己的大脑、眼睛、耳朵和手感受世界，也许是内容创作者保留清醒的一种方式。

FDE 不是 Full Stack Engineer 的新缩写，也不只是国内常见的驻场工程师。它离客户很近，但真正的分水岭在于：是否带着工程授权、产品化责任和可复用的反馈闭环去解决问题。

我自己用 SQLite 写了一个传统 Wiki，链接靠手动维护。读了 llm_wiki 项目后，我没有推倒重来，而是决定吸收其精华，用 Python 写一个小工具来渐进增强。AI 是工人、咨询师、秘书，人才是知识库的主人。

咱们一天的精力，多半花在了关注圈——抱怨老板、骂大环境、替别人的人生操心。柯维在《高效能人士的七个习惯》里留了一张特别朴素的图：影响圈和关注圈。同样的劲，花在影响圈里过几个月就有回声，花在关注圈里只剩内伤。这是一篇关于"力气往哪儿使"的复盘。

一边用 AI 一边刷信息流，我把自己刷得越来越浅，直到重读《思考，快与慢》才意识到——AI 时代真正稀缺的不是答案，是肯慢下来想一件事的能力。这是一篇关于"装了又卸"的自我反省，也是一份给工程师的"反系统 1"操作清单。

拆 gstack 这个 Claude Code 脚手架——它把 sprint 拆成了 30+ 个 slash command，工程上有真功夫，方法论上更值得抄；但工具栏拥堵和文档膨胀，也是 AI 时代项目的通病。这篇讲哪些值得偷师，哪些要警惕，以及自己做类似项目时怎么避坑。

传统 Build Pipeline 是为"人写代码、机器构建"设计的；AI 编程时代需要一条新流水线——SDD（OpenSpec + DDD）→ TDD → BDD → MDD，配上静态分析、AI Review、规则检查，把"AI 生成"变成"AI 可交付"。

一个好的 AI Skill 不只是提示词，而是一套可触发、可分流、可执行、可验证的工作流。本文以 Anthropic 的 PDF skill 为例，拆解它的设计亮点，也指出它在 PDF-to-Markdown 解析上的关键缺口。

PARA Method 把任务、资料和想法分成 Project、Area、Resource、Archive 四类。它的好处不在于多几个文件夹，而在于少一点分类犹豫，让项目、责任区、资料和归档各归其位。本文基于 Todoist 对 PARA 的介绍，整理一套今天就能上手的步骤、判断表和避坑清单。

这两年装了一堆 AI Todo App，可清单越列越长，人却越管越乱。事务管理真正的升级，不在工具，而在把任务从"人脑里的提醒"变成"AI 能读懂的工件"，再让 AI 反过来主动驱动你。本文梳理 GTD、四象限、PARA、OKR 在 AI 时代怎么演进，给出 GTD + AI 的五步闭环和"AI 主动驱动"的进阶模式，以及个人和工作事务分别该怎么落地。

从 Markdown、AsciiDoc、reStructuredText、LaTeX、Typst 到结构化 JSON，纯文本生成 docx/pdf 看起来只是格式转换，真正麻烦的是源格式选型、样式契约、版式一致性、Web 在线编辑、安全沙箱和多人协作。

Vibe Coding 可以把编码速度拉满，但开发者不能把判断力也交出去。真正值得练的能力，是从逐行写代码升级为制定规则、绘制蓝图、技术把关和产品监控。

AI 生成内容越来越快，真正的问题不是产能不足，而是人类判断成了瓶颈。解决办法不是让人加班改稿，而是给 AI 内容生产搭一套质量闸门，让人把精力放在方向、判断和定稿上。

Codex 真正的生产力，不在于写一条神奇 Prompt，而在于把 AGENTS.md、rules、hooks、memories、skills 和 worktrees 组合成一套可重复、可验证、可演进的工程环境。