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把零散经验沉淀成可复用的知识，让未来的自己少走一遍已经走过的弯路。。。

正在维护的书籍

Designing Data-Intensive Applications（Martin Kleppmann）— 从可靠性、可扩展性到流处理，建立现代数据系统的判断框架。
Site Reliability Engineering（Betsy Beyer 等）— 用 SLO、错误预算和自动化运维理解生产系统的可靠性。
Clean Code（Robert C. Martin）— 从命名、函数和边界训练代码审美。
Domain-Driven Design（Eric Evans）— 用统一语言和限界上下文处理复杂业务。
Implementing Domain-Driven Design（Vaughn Vernon）— 将聚合、领域事件和仓储等概念落到工程实践。
Domain-Driven Design Quickly（Abel Avram）— 进入经典原著前的精炼导读。

深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践（李博杰）— 覆盖上下文工程、记忆、知识库、工具、Coding Agent 和评估的系统实践。
AI Engineering（Chip Huyen）— 从模型选择、提示、RAG 到推理优化，讨论生成式 AI 的生产化。
Hands-On Large Language Models（Jay Alammar、Maarten Grootendorst）— 从 Transformer 到微调、RAG 与生成应用，是理解 LLM 实践的高密度入门书。
Build a Large Language Model (From Scratch)（Sebastian Raschka）— 从数据准备到预训练和微调，亲手走完 LLM 的关键实现环节。
Deep Learning（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville）— 深度学习理论与方法的经典基础，帮助理解今天大模型技术的来处。
Designing Machine Learning Systems（Chip Huyen）— 从数据、评估到部署和监控，理解完整机器学习系统。

Influence（Robert B. Cialdini）— 理解互惠、社会认同和稀缺等影响机制。
Zero to One（Peter Thiel、Blake Masters）— 用长期思考与差异化视角反思产品和创业。
Sapiens（Yuval Noah Harari）— 从宏观历史重新理解协作、制度与技术。
The Three-Body Problem（刘慈欣）— 在科学想象与文明尺度之间转换视角。
Thinking, Fast and Slow（Daniel Kahneman）— 理解直觉与理性如何共同塑造判断，适合反思决策中的系统性偏差。
Factfulness（Hans Rosling、Ola Rosling、Anna Rosling Rönnlund）— 用数据校正直觉，训练面对复杂世界时更稳健的事实判断。

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