如何把公司文档里的经验，变成自己项目里的工程约束
之前我调研过一个同类的二次开发项目。一开始我的想法很直接：把它的源码和文档找出来，看看他们怎么做的，哪些架构可以照着用，哪些功能可以直接参考。
#工程化
共 10 篇文章。
从会用 AI 到建设自己的 AI 基建
过去一年，很多人对 AI coding 的理解还停留在“让 AI 帮我写代码”。但真正拉开差距的地方，可能已经不在于一次提示词写得多漂亮，而在于你能不能把反复发生的工作、隐性的判断经验、验证规则、学习循环攒成可复用的 AI 基建。
Rollup升级Rolldown-范式组件库实战
最近在优化一个图表组件库的构建速度。这个项目之前的正式 build 特别慢，慢到每次验证都让人下意识想先去做别的事。
如何设计项目AI改造Skill
最近在 AgentInfra 里做了一个新的 Skill，名字叫 harness-builder。
Debug-HXKLine在低端机型卡死
如何避免上来就钻入细节，这里有2个技巧： - 先逮着问题反馈方，问10个问题 - 自己反复使用和测试出问题的页面，详见下一个章节 ### 没有明确现象和问题的范围域 >排查问题和架构设计一样，都应该遵循这个原则：自顶向下，逐步求精。
InversifyJS重构3D项目
Pacific Vis 2025 是一个基于 Three.js 的复杂数据可视化项目，用于展示全球女性投资者相关的社会经济数据。随着项目复杂度的增长，我们面临着严重的架构问题：循环依赖、手动依赖管理、模块间耦合度过高等。本文将分享我们引入 InversifyJS 进行重构的真实经验，包括具体的代码对
资讯可视化-基于沟通日志的AI复盘
同时，请依据这些问题的严重程度、出现频率等维度做出分析排名；在此基础上形成一份总结表格，并将上述所有分析结果写入本地 Markdown 文件。信息越详细越好，不要丢失任何信息。最后，请再反思文档与已分析的问题，确认是否还有可以补充的内容。
本地依赖分包踩坑经历
最近在 HIVIS 可视化组件库项目中，我们遇到了一个典型的本地依赖分包问题。这个问题看似简单，但背后涉及到了现代前端工程化的诸多核心概念：模块解析、构建系统、依赖管理等。
2025年D2参会感想
所有工作能够集中在一个IDE内部完成，而不需要跳转到其他地方时，效率会大大提高。例如，之前使用AI工具时，我们通常需要在ChatGPT中对话，然后将返回的结果复制粘贴到其他地方进行后续处理。这种操作方式不可避免地会导致思维被打断，专注力也因此被分散。 相比之下，如果所有工作都能在同一个IDE中完成，
组件与数据流
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