说实话，我第一次看到 Claude Code v2.1.139 的 changelog，以为只是个普通版本更新——新功能扫了一眼，Agent 视图和 命令，感觉不就是「任务管理器」和「批量执行」嘛，有什么大惊小怪的。结果真正用了两天，才发现自己浅了。这次更新不是在 Claude Code 里加了几个按钮，而是悄悄改变了 AI 工具的协作模型。作为一个做了这么多年服务端的人，我看到 命令的第一反

三个月前，我第一次看到 superpowers 的时候，立刻觉得这东西有点厉害——14 个 skill 装进去，Claude Code 直接变成一套完整的软件工程流水线，TDD、代码审查、brainstorming 全覆盖。GitHub 上已经 187K star 了，Medium 上的测评文章写"生产力提升 100 倍"，HN 置顶帖里工程师们在疯狂点赞。我装上用了三个月，结论是：它确实有价值，

你有没有用 Claude Code 的时候遇到这种情况——让它帮你加一个功能，三百行代码噼里啪啦就下来了，跑起来一看，逻辑对了七八成，但剩下那两成全是它自己发明的需求。你说这是测试的 bug，它说好，又改了一通，结果把能跑的地方也顺手改坏了。这不是 Claude Code 不够聪明。是它太"勤快"了——不问、不验、不收，直接上手干。Superpowers 解决的就是这个问题。 不是给 Claude

你有没有遇到过这种情况：照着官方 Migration Guide 一步步升级，CI/CD 全绿，Deploy 上线，结果压测第一轮就有几十个请求卡死——监控一看，HikariCP 连接池全满，等待超时。这不是我编的故事。Spring Boot 4.x 把虚拟线程设为默认以后，这个问题开始在社区里反复出现。原因很反直觉：虚拟线程号称能让你开 百万级并发，但它跟传统连接池的设计假设是冲突的。不搞清楚这

前段时间做了个内部 AI 助手，接的是 Spring AI，给 挂上了 ，Redis 存对话历史，跑起来感觉很顺。直到有用户反馈：「我上周告诉过它我不喜欢代码里有 magic number，这周它又给我生成了一堆。」去查了一遍，才发现问题根源不在 Redis，也不在配置——是我对 Spring AI 的记忆体系理解就错了。我以为加一个 就解决了「Agent 记性」的问题，但实际上 Spring

你们公司的 AI Agent 现在是怎么访问数据库的？如果答案是「给 LLM 一个数据库连接串，让它自己生成 SQL 执行」，这篇文章你得认真看一下。我不是在危言耸听——去年有团队在测试环境演示 AI Agent 时，LLM 生成了一条带错误 WHERE 子句的 DELETE，加上测试账号没有行级权限控制，三分钟内清空了两张核心表。Google 上周开源了一个叫 MCP Toolbox for D

上周五下午四点，领导发消息：「下周一要给大区汇报，帮你安排了 15 分钟，你准备一下演示文稿。」距离下班还有一个小时，距离周一还有两天半。我打开 PowerPoint，盯着空白页面和那十几个内置模板发了一分钟的呆。「企业蓝」「活力橙」「简约灰」——这些模板码哥见过太多次，领导也见过太多次。用了感觉像是在发月度运营报告，不是在做一次有分量的汇报。然后我想起了 frontend-slides。它是 G

上个月用 Claude Code 连着干了几天需求，账单出来的时候我愣了一下。400 万个 tokens。Claude Sonnet 4.6，$3 输入 / $15 输出，保守估算下来将近 $26。不是说它贵，是突然意识到：这只是一周的编码量。如果是个认真用 AI 工具的工程师，每个月的消费可能超过一台云服务器。然后 2026 年 4 月 24 日，DeepSeek 发布了 V4，并在三天后（今天

去年底，我看到 GitHub 上一个叫 的仓库冲上了 Trending，37K stars，1400+ Skills，还有人在评论区喊"装完这个直接满级"。我信了。一口气装了三十多个 Skill，Superpowers 全家桶、各种 lark-xxx 套件、前端设计工具、浏览器自动化……结果用了两个礼拜，Claude Code 打开巨慢、上下文预算经常被 Skill 描述撑爆、 列表长得根本找不

凌晨一点，我看着 Claude 又一次完美绕过了我精心写的那个 Skill，第三次了。prompt 关键词全对上了，描述里写得清清楚楚「用于 Spring Boot 项目的接口设计」，结果它愣是没触发。我开始怀疑自己——是不是 Claude Code 这个东西本身就不靠谱？第二天起来翻官方文档，又翻了 Anthropic 工程师那篇被很多人转的 Medium 长文，才反应过来：问题不在 Claud

我是码哥，可以叫我靓仔。我人生中的第一本书《Redis 高手心法》出版了！作为当今广受欢迎的内存数据库，Redis 以其卓越的性能和广泛的应用场景著称。掌握 Redis 技术几乎成为每位开发人员、测试人员和运维人员的看家本领！大约在 2021 ~2023 年期间，我在微信公众号「码哥跳动」（原「码哥字节」，后改名为「码哥跳动」）上发表了 40 多篇 Redis 技术相关文章，有很多读者也是因为看了

Redis 拥有高性能的数据读写功能，被我们广泛用在缓存场景，一是能提高业务系统的性能，二是为数据库抵挡了高并发的流量请求，点我 -> 解密 Redis 为什么这么快的秘密。把 Redis 作为缓存组件，需要防止出现以下的一些问题，否则可能会造成生产事故。Redis 缓存满了怎么办？缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩如何解决？Redis 数据过期了会被立马删除么？Redis 突然变慢了如何做性能排查并解

我是 Redis，给开发者提供了 String（字符串）、Hashes（散列表）、Lists（列表）、Sets（无序集合）、Sorted Sets（可根据范围查询的排序集合）、Bitmap（位图）、HyperLogLog、Geospatial （地理空间）和 Stream（流）等数据类型。接下来我要介绍的是，String 类型的使用技巧和使用场景，以及数据类型底层数据结构原理。数据类型的使用技法和

通过 或者在 配置文件设置 Redis 内存占用限制。当达到内存最大值值，会触发内存淘汰策略删除数据。除此之外，当 key 达到过期时间，Redis 会有以下两种删除过期数据的策略：后台定时任务选取部分数据删除；惰性删除。具体原理请移步《Redis 的过期数据删除那些事》。假设 Redis 实例保存了 5GB 的数据，现在删除了 2GB 数据，Redis 进程占用的内存一定会降低么？（也叫

在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合。常见的场景如下：给一个 userId ，判断用户登陆状态；显示用户某个月的签到次数和首次签到时间；两亿用户最近 7 天的签到情况，统计 7 天内连续签到的用户总数；通常情况下，我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的，比如百万、千万级别的用户数量，或者千万级别、甚至亿级别的访问信息。所以，我们必须要选择能够非常高效地统

分布式系统中必备的一个中间件就是消息队列，通过消息队列我们能对服务间进行异步解耦、流量消峰、实现最终一致性。目前市面上已经有 等，有人会问：“Redis 适合做消息队列么？”在回答这个问题之前，我们先从本质思考：消息队列提供了什么特性？Redis 如何实现消息队列？是否满足存取需求？今天，码哥结合消息队列的特点一步步带大家分析使用 Redis 的 List 作为消息队列的实现原理，并分享如何把 S