canwen柯灿文

笔记 01 · 工程

用确定性
驯服概率。

AI 全栈工程师 / 资深前端架构

柯灿文（canwen）。写门禁、契约、指标和跨语言边界。生成可以是概率的，合进主干的东西不行。

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六层架构

悬停看每一层在管什么

  1. 01治理层确保 AI 研发安全、合规、可控
  2. 02评价层衡量 AI Coding 的价值与效果
  3. 03组织能力层团队与个人能力模型升级
  4. 04流程层AI 驱动的研发流程闭环
  5. 05执行层多 Agent 协同完成研发任务
  6. 06基础设施层AI 研发的底层技术支撑

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目录

  1. 01AI Coding 体系架构图：从基础设施到治理体系的全景分析AI Coding · 架构 · Agent8 分钟
  2. 02如何量化我的 AI Coding 效率AI Coding · 指标 · 工程8 分钟
  3. 03升维设计：AI-Native 前端工程体系 2.0AI-Native · 前端架构 · MCP4 分钟
  4. 04代码是如何被 Lint & 类型 & Mock & 构建拦截住前端工程 · TypeScript · Agent 治理8 分钟
  5. 05中后台 AI 自动化 E2E 技术方案AI E2E · Playwright · Schema 驱动7 分钟
  6. 06防御大模型输出非确定性的架构设计Agent · LLM · 架构3 分钟
  7. 07RAG 系统性失败场景与工程补救方案RAG · Agent · 检索5 分钟
  8. 08基于滑动窗口的智能降噪机制来区分突增型和长尾型异常前端监控 · 可观测性 · 性能6 分钟
  9. 09选择 Monorepo 还是 Polyrepo：工程权衡（Trade-off）Monorepo · 工程权衡 · 前端4 分钟
  10. 10深入浅出：跨语言微服务互调的底层机制与工程实践（Node.js ↔ Java）全栈 · 微服务 · Java3 分钟