本文系统总结了汇金平台在缓存使用中的技术实践，涵盖缓存理论（适用条件、分类维度与选型方法）、落地实践（五类典型场景——配置/实体数据缓存、分布式锁、汇总计数等的选型依据与实现细节）以及缓存安全（穿透、击穿、雪崩、一致性、序列化、本地缓存并发等风险的成因与治理方案）。
从 Prompt Engineering 到 Context Engineering 再到 Harness Engineering，AI Coding 正在经历第三次范式跃迁。本文结合 Anthropic、OpenAI 的最新方法论与真实项目实践，系统分享如何为存量 Java 应用构建完整的 Harness 体系，将 AI 代码率从不到 25% 提升至 90%。
我们最近做了一份内部访谈，问几位深度使用 AI 的工程师"你日常时间分配的变化"。结果有点出乎意料——写代码的占比，从过去的 30% 降到 5%；和 Agent 对话的占比，从 5% 升到 60%；查问题的时间下降一半以上；纯编码效率提升 10 倍，但端到端需求交付效率只提升 2 到 3 倍。更值得停下的不是数字，是节奏：一个工程师上午 10 点上线一个新功能、中午做 A/B 测试、下午 3 点根据数据下线、5 点上线更好的版本。同一天。这是过去 6 周才能完成的迭代。为了理解这件事到底意味着什么，我想先回到一个更基本的问题：组织到底是为什么存在的？
本⽂是关于 AI 辅助编码的全⾯实战指南，基于天猫新品团队的实践经验，从问题本质到解决⽅案，从理论框架到实战案例，系统性地介绍如何让 AI 更好地完成⼤部分需求。
本文主要围绕一个具体的问题展开：怎么写好一份 AGENTS.md？「在代码仓库中放一份上下文文件，告诉 AI 工具这个项目是什么、怎么构建、有什么规矩」——这个做法现在已经有了一个统一的名字：AGENTS.md。在展开实践之前，先花一点篇幅介绍它的前世今生，已经了解的同学可以跳过。
本⽂是关于 AI 辅助编码的全⾯实战指南，基于天猫新品团队的实践经验，从问题本质到解决⽅案，从理论框架到实战案例，系统性地介绍如何让 AI 更好地完成⼤部分需求。
在 AI 原生工作流加速普及的今天，掌握 Skill 已不再是开发者的专属能力，而是产品、运营、设计乃至技术管理者提升人机协同效能的核心职业素养。它直接决定你能否把模糊需求转化为稳定、可复用、可协作的 AI 执行单元，从而在项目交付中显著提升质量一致性、降低沟通成本、规避重复试错。
