架构

小程故事多_80

破除迷思，Harness Engineering从来都不是时代过渡品最近整个AI工程圈都在流传一种极具煽动性的观点，随着大模型能力不断突破，长上下文理解、自主推理、代码生成能力一日千里，曾经火热的Harness Engineering很快就会被时代淘汰。不少自媒体、产品从业者以及刚接触AI编程工具的新手纷纷附和，认为只要未来模型足够智能，能够自主思考、自主纠错、自主完成全部开发流程，人类搭建的约束框架、运行缰绳、管控体系都会变得多余，最终被扫进技术发展史的角落。

踩着两条虫

VTJ：快速开始VTJ 是一款基于 Vue3 + TypeScript 的低代码页面可视化设计器，内置低代码引擎、渲染器与代码生成器，面向前端开发者，开箱即用。它支持多种本地体验方式与项目模板，帮助不同技术背景的开发者快速上手。

项目做了一半想重写？这套前端架构让你少走3年弯路你是不是经历过：项目写到一半，发现目录乱成毛线，组件互相依赖，改一个地方崩十个地方。想重写？老板说“没时间”。不重写？每天加班改bug。今天我们就来聊聊前端架构——不是大厂才需要的东西，而是让你的项目能撑过3年迭代的“骨架”。看完你就能搭出一个即使团队换了几拨人，代码依然整洁的项目。

第十二章：安卓实战架构与最佳实践本章综合前十一章精华，深入 Clean Architecture + MVI 架构落地、电商 App 完整项目实践、代码质量守护（KtLint / Detekt / Danger）、响应式设计、无障碍，以及 Android 开发常见面试题汇总。

一个有温度的技术博主

Spring Cloud 入门与实战：从架构拆分到核心组件详解在上一篇文章中，我们探讨了微服务架构的演变历程以及 Dubbo、Spring Cloud 和 Spring Cloud Alibaba 的技术选型对比。今天，我们将正式迈入微服务开发的大门，深入解析目前全球使用最广泛的微服务框架——Spring Cloud。

小江的记录本

【系统设计】《2026高频经典系统设计题》(秒杀系统、短链接系统、订单系统、支付系统、IM系统、RAG系统设计)（完整版）本文基于2026年大厂校招/社招高频面试场景，对6大核心系统设计做全维度、标准化、可落地的知识体系拆解，统一遵循「需求目标→架构分层→核心难点与解决方案→高可用/高并发/一致性设计→容灾降级→监控运维→高频面试考点」的结构化框架，同时补充通用设计原则与横向对比，适配面试答题与工程落地双重需求。

接口为什么越写越难改：从一开始就能避免的设计问题很多开发者都有过这样的体验：初期写的接口简洁清晰，修改起来得心应手；但随着业务迭代、需求变更，接口越写越臃肿，修改一个小功能，要牵动好几个地方，甚至引发线上故障，最后陷入“改不动、不敢改”的困境。其实，接口难改的根源，从来不是“业务太复杂”，而是从设计初期就埋下了隐患——忽视了接口的可维护性、兼容性和规范性，导致后续迭代时“牵一发而动全身”。

Planning Agent 架构深度解析：从 ReAct 到 Plan-and-Execute 与 Reflexion 的工程实践在 AI Agent 技术栈中，规划能力（Planning）是区分"玩具级"与"生产级" Agent 的核心分水岭。本文将深入剖析三种主流 Planning Agent 架构模式，从理论原理到代码实现，助你构建可靠的自主决策系统。

【vllm】vLLM v1 Core — 系统级架构深度分析（四）分析范围：vllm/v1/core/ 目录，14个Python文件，~7.9K行代码。 Core 是 v1 推理系统的"大脑"——调度器决定每步执行哪些请求，KV Cache 管理器控制显存分配与回收。

智库级深度复盘：新一代业务云底座——从“混合云架构”到“信创全栈适配”的企业私有云演进之路（PPT）摘要本文档深度剖析了企业私有云从传统虚拟化向云原生与混合云时代转型的关键工程。文章从企业IT面临的“救火式运维”与“资源孤岛”痛点切入，详细阐述了基于“同构公有云”理念的总体架构设计。重点解析了“稳态+敏态”双模驱动、基于Kubernetes的容器与虚拟机统一调度、以及高性能RDMA/SPDK存储架构等核心破局点。同时，文档深入探讨了全栈安全体系（等保合规）、多云管理（CMP）及信创国产化适配的技术路线，并结合超融合一体机与托管云等交付模式，为构建安全、可信、高性能且具备一致公有云体验的企业私有云平台提

python Web开发从入门到精通（二十七）微服务架构设计原则深度解析：告别拆分烦恼，掌握治理精髓（上）嘿，朋友！今天我们来聊聊微服务架构中那个让无数开发者又爱又恨的话题——如何合理地拆分服务，又该如何有效地治理这些服务。

【vllm】 vLLM v1 Engine — 系统级架构深度分析（三）分析范围：vllm/v1/engine/ 目录，14个Python文件，~9.5K行代码。这是 vLLM v1 推理系统的"大脑与桥梁"——连接上层 API（OpenAI Server）与底层推理执行（Worker/ModelRunner）。

从 ReAct 到 Plan-and-Execute：AI Agent 长任务执行的架构演进在 AI Agent 的架构演进史中，ReAct（Reasoning + Acting）无疑是一座重要的里程碑。它通过将"思考（Thought）"与"行动（Action）"交织循环，让 LLM 首次具备了在工具环境中自主探索的能力。无论是调用搜索引擎、操作数据库，还是与 API 交互，ReAct 都展现出了惊人的即时决策能力。

12GB 小模型路由器（推理篇）：INT4、vLLM 与双 QLoRA 切换系列位置：与同专栏「引子篇」「12GB 上 QLoRA / 训练环境篇」衔接；未读前文也可单篇跟做，训练侧需已有一份全精度底座与（可选）两份 LoRA adapter。

【vllm】vLLM v1 Worker — 系统级架构深度分析（二）分析范围：vllm/v1/worker/ 目录，78+ 文件，~15K 行代码。 Worker 是 v1 推理系统的"执行臂"——持有 GPU 资源、运行模型推理、管理 KV Cache。

踩着两条虫

VTJ：应用场景展示本文件围绕VTJ低代码平台在不同行业与业务场景中的应用进行系统化展示，重点覆盖以下方面：平台定位为“AI驱动的Vue3低代码开发平台”，具备低代码引擎、渲染器与代码生成器，支持Vue源码与低代码DSL双向智能转换，强调“零侵入”融入现有工程与“源码级自定义”。

Claude Code REPL.tsx 架构深度解析当你打开 Claude Code，在终端里键入一条消息，看着模型流式输出回复、工具调用弹窗逐一出现、错误恢复自动重试——这一切背后，只有一个文件在统筹全局：src/src/screens/REPL.tsx，一个超过 5000 行、体积近 900KB 的 React 组件。

【vllm】vLLM v1 Executor — 系统级架构深度分析（五）分析范围：vllm/v1/executor/ 目录，8个Python文件，~3.5K行代码。 Executor 是 v1 推理系统的"执行引擎"——连接调度器与 Worker，负责模型推理的多 GPU / 多节点编排。

【架构实战】Service Mesh深度对比：Istio vs LinkerdService Mesh是微服务通信基础设施：核心功能：选择Istio：选择Linkerd：Service Mesh选择：