Java 8 升 17 真正風險與模組封裝排查實務
大型系統從 Java 8 升級到 17 時，語法與 API 變更往往不是最大阻礙。真正的挑戰在於強封裝機制擋掉了反射存取、Java EE 模組被移除，以及 Spring Boot 2 到 3 引發的 javax 到 jakarta 命名空間遷移。我們需要一份升級前的自動化掃描清單，並透過分階段上線與回測機制，確保系統在升級過程中沒有產生功能退化。
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給 coding agent 的專案脈絡 AGENTS.md 這樣寫
README 寫給人看，AGENTS.md 寫給 coding agent 看，兩者目標不同。後者要的是做決定時需要的約束：建置與測試指令、禁區、命名與分層慣例、何時停下來問人。本文整理一份可直接套用的章節清單，並說明哪些內容放進去反而有害，例如過長的歷史、程式碼看得到的事、很快過期的細節，幫助團隊把 agent 正式納入開發流程。
風清的筆記aiai驅動開發coding-agent倉儲、規格與領域事件 AI 生成程式碼最常漏掉的模式
請 AI 依需求寫功能時，它常把資料存取、查詢條件與狀態變更全塞進服務方法。這種做法在功能上正確，卻違反了倉儲、規格與領域事件三個戰術模式的職責分離。其中領域事件最容易被忽略，缺了它，後續要加入通知或跨聚合連動時改動成本最高。本文比較這三個模式各自解決的問題，並說明在提示中如何交代才能讓 AI 產出符合架構慣例的程式碼。
風清的筆記dddddd思考ai讓 AI 拆分舊系統前先備好限界上下文驗收判準
大型語言模型已能讀取單體系統的程式碼與資料表結構，自動提出微服務或限界上下文的候選邊界。然而，AI 的建議僅是起點，切分是否正確仍需由人員依據業務能力的獨立性、變更頻率、資料所有權與團隊邊界等判準進行驗收。本文探討如何將領域驅動設計的限界上下文概念與 AI 輔助拆分結合，說明 AI 在分析程式碼時的能力與限制，並提供一套可在實務中直接執行的驗收流程，協助團隊在舊系統現代化過程中做出更穩健的架構決策。
風清的筆記dddddd思考ai核心支撐與通用子領域的 AI 投資決策
導入 AI 服務前，先釐清功能隸屬的子領域類型。通用子領域是已解決的問題，適合直接採用現成方案；支撐子領域不具備競爭優勢但需客製，可用低程式碼快速建置；核心子領域才是企業護城河，值得投入深入建模。本文以領域驅動設計的子領域分類為框架，探討如何決定哪些功能該自行開發、哪些該購買，以及哪些該交給 AI 服務，協助團隊把資源投注在真正能創造價值的地方。
風清的筆記dddddd思考ai用六種職責角色檢查 AI Agent 的架構
延續角色構造型概念，本文將六種職責角色對照 AI agent 常見元件，檢查程式是否職責混雜。責任驅動設計強調物件應扮演服務提供者、資訊持有者等角色，此原則同樣適用於大語言模型代理架構。我們將記憶、工具、規劃、對話狀態與對外介面逐一映射到角色構造型，整理成一份審查清單，協助你在設計代理時分散控制權、避免元件承擔過多職責，並提供可直接執行的架構改善建議。
風清的筆記dddddd思考ai接 LLM API 也需要防腐層
大型語言模型供應商的 API 形狀、參數與計價方式經常變動，若應用程式的領域層直接依賴這些外部規格，將導致模型詞彙滲透並扭曲核心設計。本文從限界上下文與上下文映射的角度，說明為何應將模型供應商視為外部限界上下文，並透過防腐層吸收回應格式、參數與錯誤差異，讓領域層維持純淨，最後給出可直接落實的架構建議。
風清的筆記dddddd思考ai聚合設計四條規則，以及 AI 生成程式碼最常違反的那一條
領域驅動設計的聚合是保護業務不變量的邊界，Milan Jovanović 在文中整理了 Vaughn Vernon 提出的四條設計規則。AI 生成程式碼經常把跨聚合的狀態修改直接寫進應用服務，並將業務規則塞入服務層，導致貧血模型。本文對照四條規則與常見違規樣貌，並給出讓 AI 正確生成聚合的約束條件。
風清的筆記dddddd思考ai事件風暴之後讓 AI 整理便利貼產出候選聚合
事件風暴（Event Storming）工作坊結束後，牆上留下大量領域事件、命令與聚合候選的便利貼。把這些便利貼交給 AI 整理成結構化清單，可以加速後續的建模工作。然而 AI 的角色僅限於提出候選，真正的聚合邊界與交易一致性判斷仍須由人決定。本文探討如何將工作坊產出餵給 AI、AI 最容易整理錯的地方，以及人機分工的實務建議。
風清的筆記dddddd思考ai統一語言就是最好的 system prompt
團隊導入 AI 助理或 coding agent 時常出現答非所問或相似概念混淆的情況，根因往往是詞彙沒有對齊。每個限界上下文都該有一份專屬詞彙表，記錄術語的定義、應避免的同義詞，以及該詞彙在邊界外不適用的情形。這份詞彙表可以直接成為 AI 助理的上下文檔，讓通用語言精確地被放大成正確的程式碼。本文說明如何將限界上下文的詞彙表轉化為 AI 的 system prompt，並提供維護這份文件的具體做法。
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