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效法羲和驭天马，志在长空牧群星！
前端开发程序媛~记录踩坑日记
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文能挂机喷队友，武能越塔送人头。
种一棵树最好是十年前，其次是现在。 2025年“揭榜挂帅” 专项赛挑战杯全国三等奖.
之前写过 CodeBuddy 和 GLM-4.6 的不少文章，感兴趣的可以了解一下。GLM-4.6的编程能力很强，但是由于 CodeBuddy国内模型不支持GL...
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当前，市面上关于 CodeBuddy code CLI 的教程大多停留在“生成一个简易网页”或“写个 Hello World 脚本”的入门示例，缺乏将其应用于复...
于是，很多人要么放弃复杂菜式，要么在“看手机—擦手—操作—再看手机”之间反复切换，效率低、体验差，甚至存在安全隐患。
在软件工程的演进史上，我们见证了测试驱动开发（TDD）、行为驱动开发（BDD）、领域驱动设计（DDD）等方法论如何重塑代码质量与架构思维。然而，在可观测性（Ob...
在现代软件系统中，日志如同血液——它流动于每个服务之间，记录系统状态、传递诊断信息、支撑业务洞察。然而，与血液不同，日志若不加管理，会迅速膨胀为“数字脂肪”：占...
在传统软件团队中，日志是运维的“专属领地”——满屏的 ERROR、WARN、堆栈跟踪，对产品经理而言如同天书；而产品关注的“用户点击了哪里”“转化率如何”，又常...
在大多数团队中，日志被视为“运维附属品”——只有系统出错时才被翻看，平时则静静躺在磁盘或日志平台中，默默消耗存储资源。
在航空领域，黑匣子（飞行记录器）是事故调查的终极依据——它沉默地记录飞行数据与驾驶舱语音，无论飞机坠毁多么惨烈，只要黑匣子完好，真相就有迹可循。
要打破这一困局，我们需要的不是更聪明的模型，而是一个日志驱动的闭环系统——将每一次人机交互转化为可度量、可反馈、可优化的迭代燃料。
随着AI助手深度融入开发流程，一个棘手的新问题浮出水面：当AI参与代码生成、架构设计甚至运维决策时，一旦出错，责任该由谁承担？
在AI深度嵌入企业核心流程的今天——从代码生成、产品设计到信贷审批、医疗诊断——一个严峻的挑战浮出水面：
我们如何知道某个代码变更、产品功能或业务决策，是否源于AI建议？其推理过程是否可靠？效果是否可验证？
然而，当人类开发者与AI频繁交互后，一个新的挑战浮现：这些“人机对话”去了哪里？是否被遗忘在聊天窗口的角落？
这不仅是一次安全疏忽，更可能是一场法律灾难。在全球隐私法规（如 GDPR、CCPA、中国《个人信息保护法》）日益严格的今天，Debug 日志中的隐私泄露，足以让...
一方面，它是排查线上问题的“眼睛”——没有日志，面对每秒数万请求的系统，开发者如同盲人摸象；
