当 AI 写代码快到 Git 撑不住：Anthropic 自研版本控制系统 Scion 全解读
Anthropic 的日合并量从 2,500 涨到 30,000+，为人类规模设计的 Git 彻底撑不住了。他们用 7 人团队、5 个月时间自研了版本控制系统 Scion 并完成迁移。本文图文解读它的设计原则、数据结构、分层缓存架构与 AI 时代工程师角色的变化，最后给出中型研发组织可直接上手的五个实践、三阶段落地路线，以及明确不该做的事。
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记录技术探索、读书笔记与生活感悟。在代码与文字之间，持续奔跑。
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从 2013 年到现在，共 28 篇。
REA：让 AI 编程助手替你做逆向工程
REA（Reverse Engineer Anything）是一套给 AI 编程助手装备的逆向工程 MCP 工具集：助手负责推理，REA 负责看懂二进制、反编译代码、观察运行时行为。本文图文介绍它的核心理念、安装方式、官方示例（Chrome 小恐龙游戏速度规则、Windows 计算器 % 按钮）与三大分析指南。
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System One 模型与 Jev：把前沿智能做成一次函数调用——TypeSafe AI 的自动化新范式
TypeSafe AI 发布了首个 System One 模型 Jev：不生成字符串、只输出类型安全的结构化决策，快两个数量级、便宜两个数量级、数学上不可能产生类型错误。本文图文解读它与 LLM 的七维对比、评测证据、Doom 与 Wikiracing 演示与那些值得敬佩的自我质疑，并讨论在数据不能出境的受监管行业里，如何私有化落地这层「类型化决策」能力。
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Agent Skill 工程化：把 AI 编程助手的流程固化为可复用的作战手册
同一个 AI 助手，有人用出团队级产出，有人只会一问一答。差别往往不在模型，而在流程有没有被固化成 Skill。拆解 Skill 的结构、路由与编排、产物约定与质量门禁，以及什么时候根本不该写 Skill。
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AI 编程 Agent Skill 选型指南：从 200+ 技能中筛出真正高频的 20 个
把本机 200 多个 Agent Skill 按用途过一遍，挑出真正高频好用的那一批：防 AI 瞎编的纪律型、先想后写的流程型、并行隔离、评审门禁、测试自动化、元技能。附三条筛选标准、三个坑与安装目录约定。
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64 张空闲 GPU 为何跑不起 64 卡任务：AI 算力调度的 Gang Scheduling 与拓扑感知
空闲卡数不等于可用算力域。从 Gang Scheduling 到拓扑感知，拆解 AI 算力调度与普通 K8s 调度的五点本质差异，以及 Volcano、Kueue、DRA、Slurm topology 各自的解法。
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这里是 Zhang Xixiang 的个人博客，站名《穿越整个城市的越野跑》。 写技术踩坑、AI 工程化实践、读书笔记，也写生活里那些需要认真想清楚的事。
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