当一个长生命周期的服务依赖了一个短生命周期的服务，短生命周期服务被"俘虏"在长生命周期的作用域中，无法及时释放——这就是 Captive Dependency（俘虏依赖）。// ❌ 经典错误：Singleton 依赖 Scoped// ❌ 经典错误：Singleton 依赖 Scoped builder . Services . AddSingleton < ICacheWarmer , Cach

K8s 排障没有玄学，所有问题都在数据里。从下到上：Node → Pod → Service → Ingress，逐层排查三个命令走天下（看状态）、（看事件）、（看日志）80% 的问题集中在：配置错误、资源不足、健康检查失败、网络不通最好的排障是预防：健康检查、资源限制、优雅关闭、监控告警当你能熟练使用看 Events，并能快速判断是哪个层出了问题，K8s 排障就不再令人恐惧了。💬最后互动：你在

本文详细介绍了将 ASP.NET Core 船舶管理系统（PMS）完整部署到 Kubernetes 的实战指南，涵盖从 Docker 镜像优化到 Helm Chart 打包的全流程。🔧 核心优化Dockerfile 优化：通过多阶段构建将镜像从 800MB 缩减到 80MB资源配置：合理设置 requests/limits 和 QoS 等级保障稳定性健康检查：正确配置 liveness/read

摘要 本文介绍了如何运用领域驱动设计（DDD）方法论，结合AI Agent（Coze）辅助，完成船舶PMS系统中设备管理模块的详细设计。设备管理作为系统核心模块，涉及22个功能点、4个聚合根（设备信息、计数器、保养工作项、应急设备）和13张核心表，支持时间与计数器双驱动的保养机制。通过DDD聚合分析、状态机设计、数据建模和跨域集成设计，将业务需求转化为可执行方案。AI辅助完成了80%的实体提取、字

摘要 本文介绍了如何运用领域驱动设计（DDD）方法论，结合AI Agent（Coze）辅助，完成船舶PMS系统中设备管理模块的详细设计。设备管理作为系统核心模块，涉及22个功能点、4个聚合根（设备信息、计数器、保养工作项、应急设备）和13张核心表，支持时间与计数器双驱动的保养机制。通过DDD聚合分析、状态机设计、数据建模和跨域集成设计，将业务需求转化为可执行方案。AI辅助完成了80%的实体提取、字

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本文介绍了如何采用DDD方法设计和实现船舶PMS系统中的物料供应链模块。该模块包含63个功能点，涵盖5大业务子域（申请、询价、采购、库存、费用），涉及10个核心实体和三级审批流程。领域建模识别出5个核心聚合：物料申请、询价、采购订单、库存交易和物料费用。关键业务流程包括支持数量调整的三级审批机制、多维度的询价比价流程以及状态复杂的订单生命周期管理。系统通过Coze AI Agent实现了从需求到结

从需求到详细设计，AI 最大的价值不是"替你做决定"，而是把架构师从重复性的结构化工作中解放出来。字段表、接口定义、Mermaid 图、文档组织——这些工作 AI 可以在几分钟内完成，而且格式统一、不会遗漏。而架构师可以把精力集中在真正需要经验和判断力的地方：聚合边界是否合理、并发策略是否恰当、业务规则是否完整。这不是"AI 取代架构师"的故事，而是"AI 让一个架构师能做十个模块的详细设计"的故

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