文章深入分析了 AI 介入后软件工程范式的转移。作者指出，虽然以 Andrej Karpathy 为代表推广的 Vibe Coding（氛围编程）极大提升了代码生成速度，但其随性、缺乏约束的特性容易导致不可维护的“代码屎山”。为此，文章提出了 Vibe Engineering（氛围工程）和规格驱动开发（SDD）的概念，主张将自然语言意图转化为结构化的“可执行规格说明”。通过回顾软件工程中“本质复杂性”与“偶然复杂性”的经典理论，作者论证了 AI 虽然能消除技术实现上的偶然复杂性，但业务逻辑的本质复杂性仍需通过领域建模、契约定义和自动化验证闭环来驯服。最终，开发者角色将从代码写作者转变为意图导演和系统指挥家，核心竞争力将转向对业务本质的洞察与建模能力。
文章全方位回顾了大模型（LLM）的发展史，从 2017 年 Transformer 架构的诞生到 2025 年 DeepSeek-R1 等高性价比推理模型的破圈。核心内容聚焦于三大技术支柱：首先是 RAG（检索增强生成）的演进，从 Naive RAG 到 GraphRAG 及 Agentic RAG，解决了模型知识局限与幻觉问题；其次是 AI Agent 的爆发，详细拆解了 CoT、ToT、ReAct 等推理规划模式，以及多智能体协作（MAS）的优势与挑战；最后探讨了标准化协议（如 MCP、A2A）对生态互操作性的重要性。文章强调，当前 AI 正从“对话交互”向“人机协作”与“端到端执行”的范式跃迁，推理成本的下降和强化学习的引入正驱动模型向“内生智能”进化。
文章从业务后台开发视角出发，系统性地介绍了云原生数据库 TDSQL-C 的技术特性与应用实践。核心内容涵盖了四个维度：首先，分析了传统架构下数据库扩容的痛点，引出存算分离架构在秒级扩容上的优势；其次，详细阐述了数据库代理（Proxy）在自适应负载均衡、三种一致性策略（最终、会话、全局一致性）以及事务拆分（写前/写后拆分）中的关键作用；再次，梳理了从同可用区到跨云容灾的五种容灾构建模式，并提供了成本与风险的对比；最后，介绍了 Serverless 架构在降本增效方面的实战效果，以及 HTAP 架构如何通过列式存储索引解决 OLTP 与 OLAP 一体化的分析需求。
