本文提出SDD（方案驱动开发）协同编程范式，通过结构化流程解决AI编程中的不可靠性问题。核心方法包括：技术方案先行作为开发契约，渐进式代码生成与校验，测试闭环保障质量，高频提交控制风险。实践表明，这种系统化设计能有效应对AI代码暴走、错误累积等问题，将人机协作从即兴模式升级为可信赖的开发流程。文章还提炼了文档契约化、最小化迭代等落地原则，为团队级AI协同提供了方法论支持。

本文提出SDD（方案驱动开发）协同编程范式，通过结构化流程解决AI编程中的不可靠性问题。核心方法包括：技术方案先行作为开发契约，渐进式代码生成与校验，测试闭环保障质量，高频提交控制风险。实践表明，这种系统化设计能有效应对AI代码暴走、错误累积等问题，将人机协作从即兴模式升级为可信赖的开发流程。文章还提炼了文档契约化、最小化迭代等落地原则，为团队级AI协同提供了方法论支持。

本文分享了AI与开发者协同工作的实践经验与思考。作者通过PostgreSQL批量写入优化、企业微信消息推送系统设计等案例，展示了AI在方案设计、代码生成、测试验证等场景中的价值，总结出"发散-收敛-细化"的协同模式。文章指出LLM本质是概率预测器而非理解者，其成功率随任务复杂度呈指数级下降，因此需要构建"人机协同"新范式：通过确定性优先、减少可能性空间、阶段

本文针对餐饮O2O系统中订单与券管理耦合度过高的问题，提出了一套系统重构方案。原有系统存在逻辑强耦合、流程混乱、事务一致性难保障和扩展性差四大痛点。通过采用策略模式+管道模式+事务策略的混合架构，实现了业务解耦和流程优化。方案包含清晰的分层设计（API/Service/Domain/Model/Enum层）、核心设计模式组合（策略模式封装券逻辑、管道模式编排流程）以及完整的基础定义实现（订单状态、

1.mysql建立合适的索引，避免回表的情况下，其查询性能还是非常优异的。2.对于 ES 的测试结果，其实并不令人意外。不过，对于 ES 在字典中查找对应 keyword 的具体方式，我充满了好奇。目前我在思考它是否基于二分法进行查找呢？毕竟在面对庞大的数据量时，如果采用二分法，可能会在一定程度上影响查询速度。遗憾的是，目前我还没有找到关于 ES 底层查询原理的详细资料，所以这仅仅是我的一种猜测罢

涉及到多字段排序的操作，代码结构如下，详情见注释：func makeGoodsOptions(page, pageSize int64) *options.FindOptions {//分页limit := pageSizeskip := (page - 1) * pageSize//排序 map无序，因此这样子会报错// sortMap := make(map[string]interface{