本文记录了将 Hugo 博客从 Vercel 迁移到 GitHub Actions + 腾讯云 COS + EdgeOne 的过程，最终实现了增量同步、并发保护、精准缓存清理的自动化部署流水线。整个 workflow 的编写和迭代主要借助 WorkBuddy（Claude Opus 4.6）完成，OpenClaw 做一些终端辅助。

本文记录了将基于 exif-photo-blog 的照片站点从 Vercel 全家桶迁移到腾讯云 Lighthouse 自托管的过程，迁移中借助 WorkBuddy（Claude Opus 4.6）和 OpenClaw（MiniMax-2.5）完成代码改造、脚本编写和问题排查。

1. Malus – Clean Room as a Service

一款提供"清洁房间即服务"的产品，旨在为开发者提供一个隔离的、安全的计算环境。该项目获得了1212点支持，显示了开发者对于安全隔离环境的强烈需求。这可能与近期频发的供应链攻击、容器逃逸漏洞等安全事件有关，反映了云计算安全领域的新趋势。

在 AI 辅助开发的浪潮中，“Vibe Coding” 虽然听起来很酷，但本质是依靠直觉和 AI 的模糊理解——你在和 AI “对暗号”，能不能跑通全靠运气。

为了让这种开发模式从「玄学」走向「工业级可靠」，SDD（规范驱动开发） 应运而生，而 OpenSpec 正是落地这一理念的开源框架。

如果你熟悉 TDD（测试驱动开发），会发现 SDD 其实是 TDD 思想在 AI 时代的延伸：先定义"什么是正确的"，再让 AI 去实现。TDD 用测试用例描述预期行为，SDD 用规范文档描述系统应该如何工作。

在 AI Agent 应用开发中，如何让前端与后端 Agent 高效通信一直是个难题。AG-UI 协议的出现就是为了解决这个核心问题。本文将详细介绍 AG-UI 是什么、为什么这样设计，以及它与以往流式输出的区别。

什么是 AG-UI ？

AG-UI（Agent User Interaction Protocol）是一个开放、轻量级、基于事件的标准协议，用于规范 AI Agent 与前端应用之间的通信方式。

它由 CopilotKit 提出，来源于 LangGraph、CrewAI 等项目的生产实践经验，旨在解决 Agent 特有的交互模式问题。

在 Go 语言开发中，Goroutine 泄露是一个非常隐蔽但致命的问题。它通常发生在一个 Goroutine 被启动后，因为某种逻辑阻塞（比如等待一个永远不会关闭的 Channel 或获取不到锁）而永远无法结束，导致内存逐渐耗尽。

和内存泄漏不同，Goroutine 泄露更难发现——因为 Goroutine 本身占用很小（通常只有几 KB），但成千上万个泄露的 Goroutine 会形成"蚂蚁搬家"效应，最终拖垮整个服务。

本文将分享 4 个实战中非常典型的 Goroutine 泄露案例，并提供排查工具和预防原则。

Kubernetes (K8s) 的 Service 是修路并挂牌子，而 Istio 的路由则是专业的交警和智能导航。虽然它们最终都能帮你找到对应的 Pod，但处理流量的方式完全不在一个维度。

Go 语言以高效的垃圾回收（GC）著称，但在追求极致性能的路上，内存分配始终是绕不开的话题。2026年2月发布的 Go 1.26 带来了一个重要的编译器优化：现在可以在更多情况下将 slice 的后备存储分配在栈上，而不是堆上。

这意味着当你在函数内创建一个 slice 时，如果它不会逃逸出函数作用域，Go 1.26 会直接把它放在栈上，无需经过堆分配。这不仅减少了 GC 压力，还提升了缓存局部性，是一个"免费"的性能提升。本文将深入讲解栈与堆的区别、逃逸分析的原理，以及如何写出更高效的 Go 代码。

MCP（Model Context Protocol）是 AI 与大模型交互的桥梁，让 AI 能够调用外部工具和资源。本文详细介绍 MCP 的核心概念、三种传输模式的区别，以及如何用 Go 开发自己的 MCP 服务。

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一个标准化协议，旨在增强大语言模型（LLM）与外部应用之间的交互。

背景

在内容平台中，如何让用户快速找到感兴趣的知识是一个核心问题。基于标签的推荐是一种简单而有效的方案——通过分析用户的兴趣标签，与知识内容的标签进行匹配，实现个性化的内容推荐。Elasticsearch 凭借强大的倒排索引和灵活的查询能力，成为构建标签推荐系统的理想选择。本文将介绍一种基于 Elasticsearch 标签的推荐系统设计方案，涵盖标签匹配、用户画像构建、以及推荐算法的实现。