基于个人 2025 年度回顾与行业观察，我认为软件工程的核心正在发生结构性转移：从以代码为中心，转向以运行时可控性与成本治理为中心。AI 与 Agent 的普及，并没有削弱工程价值，而是把工程复杂性上移到了运行时、算力与预算层。
博客
AI、云原生与开源技术分享，实用经验与最新动态。
从云原生到 AI 原生：Kubernetes 如何承载下一代 AI Agent
从云原生演进视角出发，系统阐述为什么 AI Agent 需要 Kubernetes 级别的基础设施，以及如何通过 Agent 编排、MCP 服务化与 AI 原生网关，构建真正生产级的 AI 原生架构。
全面介绍 AI 原生全景图的定位、界面、评分模式与数据机制，助力开发者高效发现优质 AI 项目。
2026 年 AI 的转折点：不是模型，而是基础设施、Agentic Runtime、GPU 效率与新型组织形态。
从工程实践与组织者视角出发，记录我在 COSCon'25 中国开源年会现场看到的真实变化：AI 成为默认背景，讨论回归工程问题，中国开源正在进入长期主义阶段。
从 Block 的 Goose 项目出发，解析它为何成为 Agentic AI Foundation（AAIF）的首批项目之一，以及这背后所代表的 Agentic Runtime 与 AI-Native 基础设施演进方向。
本文以工程师视角，分析 ARK 如何通过声明式运行时和云原生架构，推动多智能体系统的工程化落地，并探讨其对国内 Agentic Runtime 生态的启示。
开源也会突然跑路？一个 AI 聊天开发工具居然直接 404 了
Lunary 作为 AI DevTool 领域的开源项目，突然删除 GitHub 仓库，暴露了商业开源项目的不稳定性与行业现象。
Agentic AI Foundation 与 AI 原生标准化
解析 Agentic AI Foundation（AAIF）的成立背景、战略紧迫性、与 CNCF/CNAI 的差异及分工，以及其对 AI 原生时代的深远意义。
Bun 被 Anthropic 收购，首次将通用语言运行时纳入大模型工程体系，揭示 AI 原生运行时的结构性趋势。