当代码不再是瓶颈，研发流程就该重做一遍
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读完 Anthropic 的《The AI-Native SDLC playbook》后，我最强烈的感受不是“AI 又能多写多少代码”，而是：代码这段突然变快之后，团队里真正拖节奏的地方换了。需求澄清、评审、验证、发布和线上回流，开始一个个露出原形。要学的不是几个 markdown 文件名，而是整套 artifact、闸门和闭环。
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Orca 聊久了开始卡：DeepSeek 流式输出到底慢在哪
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一次基于 Orca 源码和测试的 TUI 卡顿排查，记录长对话误判、流式批处理、局部投影、commit 索引、token cache 和增量渲染的修复过程。
插件化的第五时代：契约迁移，而非契约消失
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从 DLL、OSGi、VS Code 到 DeepSeek Harness，沿着插件系统的历史问题，推导 AI 时代可能出现的契约迁移与运行时治理。
不止是渲染：我给画布引擎做了一套让 agent 能"改图"的接口
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一个面向 agent 的画布光能渲染还不够——agent 得能读懂画布现在长什么样，还得能改它。本文记录如何给 sky-canvas 设计 snapshot + ops 协议，让 LLM 能以"观察→引用→增量改"的循环持续编辑一张画布，并实测用 45 条 ops 从空白画布生成完整星图。
同一个 bug，我在 WebGPU 渲染器里犯了三次
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上篇讲了怎么用实例化渲染让 WebGPU 一次 draw call 画十万个矩形。这篇讲后来发生的事：把同样手法套到圆、线、文字时，一个 GPU buffer 复用 bug 连续犯了两轮。这是一篇关于"为什么一个修过的 bug 会换个地方重新长出来"的复盘。
WebGPU 实例化渲染：如何用一次 draw call 画十万个矩形
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无限画布最硬的性能瓶颈，是当画布上堆了十万个对象时还要保持 60fps。本文记录在给 sky-canvas 做 WebGPU 渲染底座时，如何用实例化渲染把海量矩形的绘制从 O(N) 个 draw call 压到 O(1)，实现 50 万对象单次 draw call 满帧 60FPS。