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2026 年 5 月 9 日，去中心化实验网络 DN42 的代码仓库里，迎来了一位浑身散发着硅谷资本主义精英气息的不速之客。 它西装革履，满嘴标准的 Corporate English，上来就发了个工单：“你好，我是个友善的 AI Agent，我的主人 JertLinc 让我接入 DN42，为了给全网建个索引。顺便说一句，Deadline 是一周后，因为我的 AWS 密钥快过期了。” 为了理解这种场面的荒诞程度，你需要明白 DN42 是个什么地方——这是一个由网络极客和穷学生用每月 5 块钱的廉价 VPS、破路由器…

EC/LRC 参数选型、存储与修复成本核算模型，以及不同业务场景下的编码配置建议。

EC/LRC 纠删码的基本原理、优劣与成本性能模型，为分布式存储冗余与修复设计打基础。

从 Attention 的数学原理出发，逐步拆解 KV Cache 的产生原因、Prefill/Decode 的计算特征差异，以及 vLLM PagedAttention 的页式内存管理。

当 AI 助手开始读取代码、调用工具和执行命令，隐私问题就不再只是"会不会拿去训练"了。 0. 写在前面 这篇文章不是劝大家停止使用 AI 工具。笔者自己也很难回到没有 LLM Agent 的工作流里。 真正想讨论的问题是：我们正在把什么交给远端模型？这些数据经过哪些服务？谁能看见，谁能修改，谁能触发本地工具调用？出了问题以后，能不能审计和追责？ 过去一两年，LLM Agent 正在从聊天窗口渗透到越来越多的实际工作流里。Cursor、Claude Code、Codex、Cline 这类工具让模…

面对 2015 年的老博客，是推翻重写还是爆改布局？借助最新 AI 模型结对，笔者仅用几个小时，完成了从前端排版到后端性能的全面现代化翻新。记一次时间性价比极佳的工程实践。

基于 FAST 2002–2026 论文集，本文梳理了存储系统研究从文件系统、Flash/SSD 到 KV cache、checkpoint 与 model loading 的迁移轨迹，重点讨论 AI 时代哪些老问题被重新推回了舞台中央。

在 AI 时代，代码不再需要“经历岁月”才会变成遗留代码，它可以在生成的瞬间就成为遗留代码。

本文是博主读 Fast Cloud Storage for AI Jobs via Grouped I/O API with Transparent Read/Write Optimizations 后的一些主观感想。

本文是博主读 FAST26 Sharpen the Spec, Cut the Code: A Case for Generative File System with SYSSPEC (Awarded Best Paper) 后的一些主观感想。

Cost-efficient Archive Cloud Storage with Tape: Design and Deployment

LESS is More for I/O-Efficient Repairs inErasure-Coded Storage

ACOS: Apple’s Geo-Distributed Object Store at Exabyte Scale

SRE 小王凌晨两点将节点设为 DRAINING，这是他控制面系统发生的变化。

本文面向中重度使用 LLM coding 并思考未来开发范式的工程师，以及构建大型商业项目的一人公司开发者。本文描述 BMAD v6 的工作机制、与传统敏捷开发的关系，以及人类在流程中的位置。以及笔者实际体验的一些感受。

比如晒太阳和发呆，LLM Agent 做得到吗？（2025 年终杂谈）

在当前分布式存储硬件背景下，性能 vs 成本 vs 数据安全性几乎成为了一个不可能的大三角。

本节将重点讨论分布式存储系统的产品形态、常见组件。并一起思考、完成一个技术选型 CheckList。