DDD领域驱动设计 - 第3页

人工智能编码助手 Cursor 最近做了一件挺有意思的事，它告诉一个叫“janswist”的用户，让他自己写代码，而不是依赖 Cursor 帮他完成。这让我们看到了机器人在工作中也能有自己的“态度”。事情是这样的：janswist 用 Cursor 这个

Deepseek引入的深度搜索成为2025年新标准。各大公司纷纷推出深度研究产品，AI工程师通过整合长期思考与推理，显著提升了搜索系统的性能与深度。要点：深度搜索DeepSearch经过搜索、阅

（撸起袖子）来来来，老师给同学们讲个程序员界的鬼故事——需求就像你妈的脸，说变就变！（敲黑板）第一幕：需求变变变想象你在写情书，刚写完"你是我的优乐美"，结果女神说"我要当你的香飘飘"，你只能撕了重写。写

本体管道（Ontology Pipeline）怎么帮AI系统更好地理解知识？现在要让AI和大语言模型表现好，必须给它们喂"有营养的知识"——就是那些整理得井井有条、带标签分类的知识库。但很多人对知识库有两种误解：

《连线》杂志最新爆料，马斯克手下的DOGE公司正在组队改造社保局的电脑系统，要把用了多年的COBOL编程语言换掉。

以下是经过精心分类的架构图资源列表，可帮助您找到适合您需求的资源。 ️ 架构图表工具专为建模软件和系统架构而构建的工具。这些工具通常支持

《先了解你的领域浅谈事件风暴和领域驱动设计》：这本书讲的是如何用"事件风暴"和"领域驱动设计"来理解业务作者的故事作者MJ大叔是个波兰程序员，在瑞士工作13年了。他刚开始学"领域驱动设计"时，前辈让他看

微服务是技术债吗？关于扩展、复杂性与增长的思考我在职业生涯中花费了大量时间设计和构建需要随着团队和用户增长而扩展的软件系统。很多公司（包括我自己经手的项目）都会遇到一个关键选择：是把所有代码堆成一个“

该Github项目使用 UML 图来展示 Eric Evans 著作（领域驱动设计：解决软件核心复杂性）中 DDD 示例（货物运输系统）的结构和行为。这些图基于GitHub 上dddsample-core项目的源代码创建。这些图旨在帮助我们理解该示例如何实现 DDD 的战略和战术设计及其运作

在手机APP最火爆的那几年，iOS和安卓程序员经常被朋友、亲戚甚至派对上认识的陌生人团团围住："我有个超棒的APP点子......" 要是程序员没表现出足够兴趣，对方就会死缠烂打。如果程序员不赶紧假装认同——既要显得"听懂了"点子，又不能被赖上帮忙

大家都说“永远不要在微服务之间共享写操作数据库”（共享写不可以，共享读可以）。但有时现实迫使你不得不这么做——遗留系统迁移、紧迫的期限或性能要求使得共享数据库成为必要。问题不在于它是否理想（它并非理想），而在

在 Python 的世界里，我们经常引用 Python 之禅：“应该有一种——最好只有一种——显而易见的方法来实现它。” [

UDA（统一数据架构）是一个基于知识图的基础，用于管理和连接不同系统中的域模型，以解决重复/不一致的模型，不一致的术语，数据质量问题和有限的连接等挑战。 UDA允许团队注册域模型，将这些模型编目并映射到数据容器（如GraphQL服务，Data Me

最近电脑系统越来越复杂，很多公司都在招"专才"（只精通某一样技术的人）。但我们发现，真正厉害的同事都是"全能型选手"——就像班里既会弹钢琴又会打篮球还能考年级前十的学霸。所以我们给这种人起了个酷炫名字叫"专家通才"，现在招人升职都特别看重这个能力。

Redux和随之而来的架构观点将与领域驱动设计（DDD）的原则发生冲突。Redux的观点和DDD的原则之间的冲突，虽然如果DDD被优先考虑的话是可以解决的，但是如果你想让你的React前端架构与DDD保持一致，那么最好完全避免Redux。冲突的要点是：保持域的纯洁性，不受给

这篇博客是Micheal Huth和Mark Ryan写的《计算机科学中的逻辑》这本书的一个简单介绍[1]。它会讲到书里第一章的前五个部分。为了让事情简单点，这个介绍写得很随意。所以，书里很多复杂的定理和证明这里都没提。陈述句</

【程序员看API文档时的内心戏】当程序员们盯着REST API文档时，就像拿到一份外卖菜单——Swagger文档把每个接口写得明明白白：哪个URL点餐（endpoint），要填什么配料（参数），最后能吃到啥（返回结果）。整整齐齐的排版，让人感觉特别靠谱。

咱们都知道，AI现在特别厉害，能写文章、能画画、还能解答问题。但它毕竟不是人，尤其是在法律这种特别严谨的领域，它说的到底对不对呢？这时候，律师就登场了，他们不是来代替AI的，而是来给AI当“考官”的！具体怎么操作呢？