All about scaling systems and infra
本文探讨了系统扩展的实战经验，涵盖了从服务器扩展、无服务器架构到Redis缓存的应用。重点讨论了算法设计、消息系统（如Kafka）、数据存储选择及分片策略。作者强调区分性能调优与扩展问题，并推荐学习分布式计算基础。
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Ai Vibe Coding：小白也能看懂的产品稳定性教程
文章以面包店从街角小店成长到全国连锁的故事为比喻，系统讲解网站如何应对用户增长与稳定性挑战。从单体架构（一台烤箱）讲到垂直扩展、数据库索引、N+1 查询优化、缓存与缓存失效、水平扩展、负载均衡与自动扩缩容，再延伸到 Docker 容器化、CI/CD、可观测性、读写分离、微服务拆分、CDN 内容分发，以及限流、队列与异步处理等高并发应对手段。用通俗类比帮助零基础读者理解前后端、数据库、缓存等核心概念，掌握系统扩容与稳定性的基本方法论。
System Design Essentials - 1
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Latency Patterns for Faster Applications
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为分布式 Agent Harness 打造可编程事件循环
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有人把 X 上的「女菩萨」做成了数据库：别再傻乎乎刷时间线了
文章介绍了一个将 X 上碎片化公开账号整理成可搜索、可筛选、可归档数据库的索引网站，指出其真正价值不在内容本身，而在于摆脱算法投喂、实现结构化信息管理。作者详细讲解了高效使用方法：三轮搜索、随机探索、按粉丝量分层筛选、用 X List 分类管理账号（A/B/C/D 分级），并提醒避免批量关注触发风控，注意账号安全，不向第三方站点交出凭据。最后提出这套'把公开信息数据库化'的方法可复用到 AI、Crypto、独立开发者等领域，并给出用 Notion/Excel 搭建个人信息库的最小可行方案。
BestBlogs 早报·09-27｜前Twitter CEO 谈智能体搜索与内容补偿，长程智能体需要实验，智能体产品的改进循环
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从 CRDTs 到本地优先的同步引擎（上）
本文是 zx_loro 在 local-first 线上会议分享的文字版（上篇）。作者团队从 CRDT 库 Loro 出发构建了 local-first 团队 AI agent 控制面 Lody，并在实践中总结出'CRDTs are not enough'的观点。文章介绍了本地优先软件的理念（秒开、离线可用、多端协作、数据归用户所有），指出统一同步引擎应吸纳请求失败、权限管理、持久化等必要复杂度，并分析了 CRDT 库（Loro、Yjs、Automerge）只覆盖纯计算而不涉及网络与持久化的局限。作者分享了团队自研新 CRDT Flock 实现目录级 metadata 同步，以及在浏览器本地存储、全文搜索、端到端加密等方面的实践经验。
每年有 6800 万台笔记本电脑被升级，而问题根本不在硬件上
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