·tian
重写现在变得廉价，但做对依然很难。
AI 编程智能体极大地降低了翻译遗留代码库的成本——但未记录的行为、数据迁移以及集成切换的成本依然如故。本文提供了一个框架，分析在“廉价翻译”时代，哪些重写工作真正变得可行。
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·tian
康威定律正在影响你的智能体集群
你的多智能体拓扑默认会复制你的组织架构——包括信息孤岛、有损交接和中心瓶颈。本文将探讨这种耦合何时会变成缺陷，以及如何根据问题本身来划定智能体边界。
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+1·tian
你的 Agent 端点是一个伪装成函数调用的分布式系统
一个 `await agent.run()` 看起来像是一个本地函数，但实际上隐藏了一个远程的、可能部分失效的分布式系统。本文将探讨 Agent 代码所需的超时、重试、幂等性和熔断机制。
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+1·tian
你的内部 API 在智能体调用的那一天起就变成了公共 API
只有当你能叫出每一个调用者的名字时，内部 API 才真正属于“内部”。一旦接入 LLM 智能体，那些从未白纸黑字写下的契约就会变成负担 —— 以下是你突然需要为之付出的公共 API 维护准则。
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+1·tian
复制粘贴传染病：AI 辅助开发如何传播架构反模式
AI 编程工具生成的代码局部连贯但全局不一致。当开发者接受建议并进行复制粘贴时，架构反模式正以机器速度传播，且缺乏代码所有权的问责机制。
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·tian
专业知识悬崖：AI 编码智能体为何在成熟代码库中失效
AI 编码智能体在全新代码上能带来真实的速度提升——但在成熟系统中却悄然积累损害。核心差距在于隐性知识：那些存在于工程师脑中却从未进入代码库的未记录约束、被否决的替代方案以及架构决策依据。
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+1·tian
“LLM 即编译器” 是一个你的代码库无法承受的隐喻
将 LLM 视为编译器正悄无声息地取消了那些让 AI 生成的代码库在渡过 “六个月之墙” 后仍能保持可维护性的纪律 —— 包括代码审查、重构和架构决策。
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+1·tian
后框架时代：用 API 客户端和 While 循环构建智能体
为什么 80% 的生产环境 AI 智能体只需要一个提示词、一个工具列表和一个 while 循环——以及框架复杂性如何成为它承诺消除的瓶颈。
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·tian
棕地 AI：如何在不重写的情况下将 LLM 功能集成到遗留代码库
绿地 AI 演示在遭遇十年老单体系统时往往土崩瓦解。适配器模式、数据提取策略以及渐进式迁移路径，能让你在不进行大爆炸式重写的情况下，将 LLM 功能集成到遗留代码库中。
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