Marico's space

原文：How to survive as a developer without AI code-gen and without autocomplete｜译者前言：本文来自 dev.to，观点有价值，转写发布供读者参考。 嘿，大家好！我叫 Viktor，是一家电商公司的资深后端开发，负责物流团队。 今天我来聊聊我是如何在 surrounded by vibe-coders、code-writ

原文：Outbox Pattern in Postgres, End to End: Producer, Relayer, Consumer｜译者前言：本文来自 dev.to，观点有价值，转写发布供读者参考。 * 书籍： Event-Driven Architecture Pocket Guide: Saga, CQRS, Outbox, and the Traps Nobody War

原文：Beyond the Hype: Why Google Cloud's "Shift Down" Agent Security Changes Everything｜译者前言：本文来自 dev.to，观点有价值，转写发布供读者参考。 GOOGLE CLOUD NEXT '26 AGENTIC ENTERPRISE 的崛起 这是一篇 Google Cloud NEXT 写作挑战的投稿

译者按 市面上讲 AI 语言学习器的文章不少，但这篇把 WhatsApp 作为平台的独特优势讲得最透彻——尤其是那些被大多数开发者忽略的细节：认证、支付、语音消息、用户习惯。作者通过 EspaLuz 项目的实战经验，揭示了在 WhatsApp 上构建 AI 语言导师的技术现实。如果你正在考虑用 AI 做语言学习产品，这篇文章的技术架构和工程决策值得认真参考。 为什么 WHATSAPP 比自定

# 生产环境 CloudFormation：常见故障与修复方法 超越 YAML 模板，聚焦故障处理、安全性和实际权衡 -------------------------------------------------------------------------------- 开始之前 这是 Infrastructure as Code with AWS CloudFormation:

Hello world

说起 AI Agent（智能体），很多人第一反应是"能聊天的模型"。但当你真正上手搭一个多步骤自动化任务——比如让 AI 帮人写代码、审合同、生成 SQL——就会发现，光靠一个大模型远远不够。你需要技能（Skills）、工具（Tools）、规则（Rules） 和 MCP 工具这几个概念的配合。 本文从概念辨析出发，用 Langchain + AWS Bedrock Nova（AWS 推出的 No

作者做 AI agent 运行时（agent runtime）相关工作，集群上跑着若干 agent pod，每周定时有新版本发布，手动更新十个 pod 既累又容易出错。这篇文章介绍了 k8s4claw 项目中 auto-update controller 的设计思路：用一个注解（annotation）驱动整个滚动部署流程，配合健康检查和熔断器，实现"自动化但可控"的镜像更新。 说实话，这种"把状

作为「30 天 AWS Terraform 挑战」的第 28 天，我终于把一块硬骨头啃了下来——用 Terraform 在 AWS 上完整部署了一套生产级的三层架构。 这个项目带给我的最大收获，不是学会了敲多少行代码，而是真正理解了什么叫「像系统设计师一样思考」：可扩展性、安全性、可靠性，这三者之间的取舍与平衡，才是云工程的真功夫。 🌀 为什么三层架构值得单独拿出来讲？ 三层架构（3-T

译者前言：SaaS 的三大支柱——速度、可扩展性、可靠性——听起来是老生常谈，但这篇文章把每一根柱子拆得很细。亚马逊每 100ms 延迟损失 1% 销售额的数据很有冲击力，而 CAP 定理的讨论方式也比常见表述更实用。如果你在做 ToB 产品，这篇值得细读。 速度作为竞争优势 速度决定第一印象。当潜在客户试用你的 SaaS 应用时，他们会在几秒内形成看法。快速、响应灵敏的界面传递出质量和专业