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4 周进度：一边午睡，一边构建 10-Agent 营销平台
我在 4 周里构建了 3 个 AI 营销 agents 和多租户架构——这已经等于我之前那个花了 7 个月上线产品在一个月里完成的工作量。
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此分类共 84 篇文章
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给 Solo 开发者更安全的部署方式：我如何用 AI 上线（一个 Feature Flag 故事）
我差点把一次关键 TTS 引擎替换直接靠“希望一切顺利”上线——直到我的 AI 助手指出风险，并帮我做出一套防事故的 feature flag 策略。
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从 3 分钟到 500ms：那个完全说不通的注册 Bug
我追查了一个注册后延迟 3 分钟的问题，最后发现是“薛定谔用户”——由于写入与读取之间的数据库复制延迟，用户在同一时刻既存在又不存在。
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让 AI 当你的代笔是个坏主意。更好的方式：把它当“思考搭档”
当 AI 在我真正熟悉的领域里都能一本正经胡说八道时，我重构了整个工具流程——这是一个 4 步工作流，让你重新掌控输出质量。
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一个 AI 参数改动让我每月多花 $54
我原以为 Cloud Run 迁移完美无缺，直到一个 AI 参数——temperature 设成 0.7 而不是 0——导致 30% API 调用首轮失败，每月浪费 $54 token 成本。
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从广告到工程：构建 DIALØGUE 的技术经验总结
我从 AWS 迁移到 GCP，成本下降 92%、性能提升 10 倍——以下是我放下“最佳实践神话”，转向真正可用的务实架构后学到的事。
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DIALØGUE：从零构建 AI 播客生成器（一路上学到超多）
我做了一个 AI 播客生成器，让你在内容真正生成前就能先塑形——因为我已经受够了通勤时听 AI 给我念“维基百科”。
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Google Gemini 2.5 Pro 现在是我首选的 coding 搭档
在测试 AI 模型约 5,000 小时后，我在 coding 场景里更偏向 Gemini 2.5 Pro，而不是 Claude 或 ChatGPT——这篇是它为何成为我默认工具的原因。
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CrewAI 很不错！——我的第一印象
用 CrewAI 做 AI 播客约 10 天后，我最大的体会是：这个框架确实非常易上手，但高质量内容依然离不开真实的人类投入。
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我“作弊”了：Sydney 现在能读懂 10-K 年报里的叙事内容
我把 Sydney 扩展到能读取 Big Tech 过去 10 年年报里的叙事内容，但策略上只覆盖了 7 家公司——下面是我如何在成本与能力之间做平衡。
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Less Is More
我把两个 AI agents 合并成了一个多能力助手，它既能分析 S&P 500 财务，也能回答我过去 15 年博客内容——再次证明有时候“少即是多”。
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S&P500 Agent MVP 上线：基于 SEC 数据回答金融问题
我做出了一个基于 10 年 SEC 数据回答金融问题的 AI agent，并最终解决了流式输出难题，让它既实时又可验证。