用代码丈量，
技术的边界。
探索前端工程化、人工智能集成与全栈架构的平衡之美。记录每一次技术栈的迭代与思考。
Harness Engineering：从"AI 辅助"到"驾驭 AI"的工程效能革命
别只让 AI 帮你补全代码了。Rule+Skill+Hook+Subagent 四层体系，系统化驾驭 AI 做工程——从"对话式使用"升级到"开挖掘机"。
探索专栏
AI 开发规范：让 AI 在真实项目里稳定工作的工程体系
基于两个真实项目（conor-site + ai-memory），拆解五层约束体系：AGENTS.md 入职文件、文档基建、Cursor Rules、Feature Gate、Spike-First
ai-memory：把 Cursor 对话变成结构化知识库，告别重复铺垫
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六个子系统拆解：优先级路由、条件降级、固定窗口预算、统一 SSE 流式、错误分类、指数退避重试
2027 展望：前端工程师在 AI 时代的终局
前端工程师在 AI 时代的四种终局与不变的核心能力
ai-gateway-lite：轻量 AI 网关，多模型路由 + 降级 + 预算控制
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端侧 AI：浏览器里直接跑模型，不调 API
浏览器端 AI 推理技术栈与端云混合架构实战指南
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零依赖、支持 6 大 AI 厂商、npx 即跑的 AI 代码质量流水线
零依赖 AI 代码审查 CLI 是怎么实现的——ai-review-pipeline 架构拆解
两个 fetch 函数适配 6 家 AI、prompt 驱动评分、50% 安全阀、自包含 HTML 报告，全部零依赖实现
ai-git-msg
读 diff → AI 生成 → 确认 → 提交，零依赖、支持 6 大 AI 厂商、npx 即跑
ai-i18n-sync
检测缺失 key → AI 翻译 → 增量同步，术语表保证翻译一致性
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