grill-me 这个 skill 只有短短几行，却抓住了 AI 参与方案设计时最容易缺失的一件事：持续追问。它的增强版 grill-with-docs 又把追问接到了领域词汇、代码事实和决策文档上。本文分析它们的可取之处、适用场景、使用方法和改进空间。

AI 不会消灭学习，它只是让浅层会用变得便宜，让系统理解、判断力和可迁移能力变得更值钱。本文尝试把 AI 时代的学习重心，从记忆事实和追逐工具，转向原理、抽象、判断和长期积累。

AI 写小函数行云流水，一到 Spring Boot + MyBatis + MySQL + Kafka 的大功能就顾此失彼、改 A 坏 B。这不是模型太笨，而是项目的 harness 太差——AI 像个聪明但失忆、看不到全局、不敢负责的新外包。本文把 PKB、SDD、DDD、TDD、BDD、MDD 还原成 harness 的六块拼图：上下文、规约、领域边界、回归测试网、行为契约、度量闭环，并给出在传统 Java 项目里渐进落地的顺序。

信息从 Zoom Chat、Zoom Doc、Email、Confluence、Jira、GitLab/GitHub、个人笔记和博客里涌来，靠人肉阅读早就不够用了。AI 能帮我们做采集、清洗、ETL、摘要、索引和挖掘，但真正的关键不是全自动，而是把信息分流到 Action、Decision、Knowledge、Archive 四个出口，变成有人负责、有来源、有边界、能服务行动的知识流水线。

架构图画在 wiki 上，三个月后就和代码对不上了——这叫架构腐化，AI 时代腐化得更快。ArchUnit 的思路很朴素：把"Controller 不许直连 Mapper""领域之间不许循环依赖"这类约定写成会失败的测试，跟着 mvn test 一起跑。它本质上就是 JUnit，却能把你脑子里的架构纪律，变成 AI 和新人都绕不过去的硬约束。本文讲清楚 ArchUnit 是什么、怎么用、怎么在老项目里冻结存量违规，以及它为什么能大幅提升项目的 harness 水平。

AI 很好用，但偶尔远离它一天，重新用自己的大脑、眼睛、耳朵和手感受世界，也许是内容创作者保留清醒的一种方式。

FDE 不是 Full Stack Engineer 的新缩写，也不只是国内常见的驻场工程师。它离客户很近，但真正的分水岭在于：是否带着工程授权、产品化责任和可复用的反馈闭环去解决问题。

我自己用 SQLite 写了一个传统 Wiki，链接靠手动维护。读了 llm_wiki 项目后，我没有推倒重来，而是决定吸收其精华，用 Python 写一个小工具来渐进增强。AI 是工人、咨询师、秘书，人才是知识库的主人。

一个好的 AI Skill 不只是提示词，而是一套可触发、可分流、可执行、可验证的工作流。本文以 Anthropic 的 PDF skill 为例，拆解它的设计亮点，也指出它在 PDF-to-Markdown 解析上的关键缺口。

这两年装了一堆 AI Todo App，可清单越列越长，人却越管越乱。事务管理真正的升级，不在工具，而在把任务从"人脑里的提醒"变成"AI 能读懂的工件"，再让 AI 反过来主动驱动你。本文梳理 GTD、四象限、PARA、OKR 在 AI 时代怎么演进，给出 GTD + AI 的五步闭环和"AI 主动驱动"的进阶模式，以及个人和工作事务分别该怎么落地。

Vibe Coding 可以把编码速度拉满，但开发者不能把判断力也交出去。真正值得练的能力，是从逐行写代码升级为制定规则、绘制蓝图、技术把关和产品监控。

AI 生成内容越来越快，真正的问题不是产能不足，而是人类判断成了瓶颈。解决办法不是让人加班改稿，而是给 AI 内容生产搭一套质量闸门，让人把精力放在方向、判断和定稿上。

Codex 真正的生产力，不在于写一条神奇 Prompt，而在于把 AGENTS.md、rules、hooks、memories、skills 和 worktrees 组合成一套可重复、可验证、可演进的工程环境。

Martin Fowler 的《Harness engineering for coding agent users》提醒我们，想让 coding agent 少添乱、多干活，光靠更大的模型还不够，还要把模型外面的规则、工具、反馈和验证系统搭起来。AI 工程化正在从 prompt 技巧，走向 harness engineering。

这两年"AI"几乎成了 LLM 的代名词，一聊 AI 就是 ChatGPT、Claude、提示词工程，仿佛 AI 就等于聊天机器人。作为一个在多个领域做过工程落地的老工程师，我想说：这个认知框架太窄了——AI 是一个庞大的技术生态，LLM 只是其中一个（虽然眼下最耀眼的）分支。

过去几年，Meta、Google、Microsoft、Amazon 等软件和 IT 大公司的裁员消息，把很多程序员的职业安全感打碎了。作为一个写了二十多年代码的老程序员，本文不卖焦虑也不灌鸡汤，只把这团心事拆开看：你怕的到底是什么、AI 拿不走的能力是哪些、像我这样的"全栈老兵"还有没有用武之地，以及怎么用 SWOT、技能矩阵和三圈模型给自己做一次职场体检。

LLM API 的成本控制不是少用 AI，而是把 token 当工程资源来管。先度量，再分级选模型，压缩上下文，复用缓存，限制输出，离线任务走批处理，最后拿检查清单管住那些看不见的浪费。

RAG 看起来不过是"先检索，再生成"，真正做起来才知道坑不少。分块、检索、重排序、Prompt、引用、评估，任何一环偷懒，最后都可能变成一个很自信的胡说八道机器。

AI 把写代码的门槛拉低了，把判断代码好坏的门槛拉高了。经验不会自动变成优势，反而容易变成包袱。咱们要做的，是用 DDD 守住业务语言，用 ROI 算清楚账，再用品味在多个可行方案里挑那个"长期最少后悔"的。

AI 很强，但它并不了解你的项目、你的经历和你的判断。真正有用的知识库，不是把笔记堆起来，而是把原始材料、结构化页面、治理规则、来源与校验串成一条流水线。结合我最近折腾的一套私人原型，聊聊我是怎么搭自己的知识库，以及怎样让它不只是一个"仓库"。