四大厂商都说先从单 Agent 开始，但没人告诉你什么时候该拆。五个失控信号帮你诊断单 Agent 健康度，一个协调税框架帮你算清拆分的隐性成本。
这个问题本身就问偏了。AI编程既能加速入门，也能制造一种特别隐蔽的学习幻觉。
AI 代码审查在代码层已经很强，但业务逻辑和架构判断几乎是盲区。审查焦点需要升维——从'对不对'到'合不合理'再到'该不该做'。三层模型帮你重新分配审查时间。
Harness Engineering 的核心不是让 Agent 更高效，而是把失败变成可收集、可定位、可约束、可修复的工程对象。从 OpenAI 暗黑工厂到个人 Agent 编排项目，失败系统化的原理是相通的。
Go 的 plugin 包九年没动过 API，5 种方案的 benchmark 实测告诉你该不该用插件、该用哪个。多数场景的答案是：不需要。
把 Go 性能工具链拆成三个主问题：现在慢在哪（pprof）、为什么慢（trace）、什么时候慢（持续 profiling）。8 组实测告诉你什么时候该升级。
从单体到微服务不是一次架构升级，而是三个拐点的独立决策：什么时候拆、拆成什么样、用什么连。附 5 问检查清单和通信选型决策树，帮你避开最常见的拆分陷阱。
Gin 覆盖了 Web 开发 80% 的需求，但依赖注入、错误分层、测试隔离这 20% 才是项目能不能维护的关键。用同一个 CRUD 服务走一遍从裸写到分层的全过程，看清什么时候该给架构加一层。
Go DI 演进是痛点驱动不是技术偏好——用三道量化门槛（依赖规模、启动链复杂度、协作冲突）替代"三选一"对比思维，帮你判断什么时候该上框架。
Go 和 Java 面对 STW 停顿走了相反的路——Go 赌确定性（不分代+并发标记），Java 赌灵活性（分代+Region+染色指针）。同一工作负载实测：Go 225 次 GC 每次 38µs，Java G1 仅 14 次但暂停 214µs，ZGC 几乎零停顿却吃 88MB 堆。理解这个分叉，比选边站更有价值。
