给个人站加一个 AI 助手：把知识库和 17 个工具接进对话里
2 tok/s 的本地模型跑不动自主 Agent，所以做成工具路由器：模型只选工具，确定性计算交给代码。这篇记录 17 个工具、SSE 流式、五个坑（哈希被编造、工具名混淆、重复调用、嵌套 JSON、nginx 60 秒掐断）和线上实测。
折腾记录
共 8 篇 · 返回博客首页
从单体到拆分：我实际走的顺序
拆分不是价值观问题而是成本问题。这篇写我实际的顺序：先按数据所有权划边界 → 再定接口 → 再动数据（双写/回填/切读/停写）→ 最后才拆进程，以及一个「共享数据库的分布式单体」反例。
用 AI 跑压测：从写脚本到出容量结论
AI 在压测里最值钱的用法是帮你把口径问清楚、写脚本骨架、把可疑指标列全；最不值钱的是让它告诉你结果。这篇记录了阶梯加压找拐点、压测机自己成瓶颈、以及报告里必须补的三节。
文档、周报、会议纪要：我做了一条 AI 流水线
把散落的输入（提交记录、聊天要点、随手笔记）统一成一份模板，让 AI 出初稿，我只做收口。这条流水线跑了半年，周报从 40 分钟压到 10 分钟，而且不再是「这周做了些啥」式的流水账。
本地起 MySQL 与 Redis：Docker Compose 还是直接装
一份可直接用的 docker-compose（含 utf8mb4、时区、健康检查），对比 apt 直接装适合什么场景，以及端口占用、数据卷权限、root 密码只初始化一次这些坑。
终端工具链：我最后留下的 8 个命令行工具
ripgrep、fd、fzf、bat、jq、tree、tmux、starship——每个写清它替代了什么、怎么装、我最常用的一个用法，以及哪些我没留下。
知识库和博客为什么要分成两个模块
教程是「体系」，随笔是「时间流」。一开始我把两者混在一起，结果首页写着「最新文章」，点进去却是某套教程的第 20 章——这篇记录拆分时的思考与取舍。
一次性把开发环境配好：Go、Node 与 Docker 的安装与取舍
Go 的三种装法与取舍、Node 用 nvm/fnm + corepack 的流程、Docker 官方脚本与发行版仓库的区别、国内镜像加速与非 root 用户，最后一份「装完自检」命令清单。
已经到底了，共 8 篇。