·AI
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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507 posts about AI, learning, and building products
·AI
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。
·AI
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。
·AI
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。
·AI
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。
·AI
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”。
·AI
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。
·在美国驾车
冬季走访犹他四大国家公园：一场红岩之旅
冬天会把犹他的红岩变成一种近乎魔幻的风景——我们看到了覆雪拱门、空旷景观公路，以及一种不输风景本身的社区温度。
·AI
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。
·AI
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。
·AI
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”。
·AI
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。