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- 0x1B // 后端实践
一个需求从聊天到上线 — AI Agent 驱动 Calendly 预约功能的全过程
从 IM 中的一行需求消息开始：销售团队要在网站上嵌入 Calendly 预约。Agent 发现了旧页面中的语义冲突、提出了几种交互方案、实现了环境驱动的配置方案，并在上线后追踪了外部依赖阻塞。
- 0x1A // 工具设计
为 AI Agent 设计跨运行时会话追踪协议 — track-agent-sessions 的构建过程
构建一个可复用的 Agent Skill，用于追踪会话生命周期：登记、结束、中断恢复，并在 Codex 和 opencode 两个运行环境之间保持状态一致性。记录协议设计、安装验证和边界决策。
- 0x19 // 工具设计
把个人经验编译为 AI Agent 可复用资产 — Praxis 知识库的架构思路
构建一个以 AI Agent 为目标用户的知识库：从真实问题出发，经过调查、决策、验证，最终沉淀为可复用的认知模型和 Agent Skill。记录整个架构的取舍过程。
- 0x18 // 后端实践
mysqladmin ping 骗了我——Unix socket 和 TCP 之间的调试陷阱
MySQL 容器启动了，mysqladmin ping 返回 alive，应用却说 connection refused。排查发现 ping 走的是 Unix socket，TCP 端口根本还没就绪。记录这个误导了我好几个小时的调试经历。
- 0x17 // 后端实践
优惠码批量生成系统的设计 — Stripe Promotion Codes + 自建管理层
在 Stripe Checkout 基础上构建优惠码批量管理系统：批次管理、三档折扣、带前缀的编码规则、一键导出 CSV，以及设计过程中"哪些功能留给 Stripe，哪些自己做"的边界决策。
- 0x16 // 后端实践
库存可用量计算重构 — 把散落的硬编码公式收敛为一句话
记录一次 WMS 系统中库存可用量计算公式的重构：从 22 处散落的硬编码逻辑收敛为可配置的业务规则，让"预留量是否参与可用量计算"成为客户级别的开关。