AI狂飙，程序员饭碗要丢？
AI 编程工具正大幅提升程序员的效率：生成重复性代码（如 CRUD 接口）、解读报错信息加速 Debug、快速生成文档/注释、自动化测试和脚本编写。它们像效率倍增器，让新手更快上手，让老手省去大量“体力活”。
核心冲击在于： 单纯编写基础业务逻辑代码（尤其是模式化任务）的价值被稀释，能被 AI 有效替代。
出路是能力跃升,工作重心转移,掌握关键新技能,构筑护城河
本质： AI 如同强大新“实习生”。程序员需成为高效“指挥者”——善用 AI 者解决高阶问题腾飞，仅依赖基础编码能力者面临挤压。未来属于驾驭 AI 的程序员。
[架构思考] 咱们写Prompt的姿势，是不是该换换了？
本文想聊聊现在 Prompt 工程里的“内卷”怪象，并扔出一个可能的新玩法。我会把现在主流的 Prompt 写法，跟咱们码农都懂的“过程式编程”做个类比，扒一扒它在搞复杂 Agent 时的局限。然后，我会介绍一种基于“状态驱动”的“涌现式 Prompt”思路，并用一个叫《自衍体》的开源项目当例子，拆解一下它的技术实现。目的很简单，就是给想搞高级 AI Agent 的兄弟们，提供一个新思路。
Python异常处理：函数式与OOP的攻守道
Python异常处理是保障程序健壮性的关键手段，函数式编程通过装饰器实现灵活的横切关注点处理，而面向对象编程则通过继承构建清晰的业务异常体系。两者各有优势，在实际开发中可根据场景选择或结合使用，以达到最佳的错误管理和代码结构设计效果。