多端登录还在写 if-else？工厂 + 策略模式一招解耦
密码、微信、短信验证码……登录方式一多，LoginService 里就容易堆成一坨 if-else。用策略模式把每种登录封装成独立算法、工厂模式负责按类型创建实例，新增一种登录方式只加一个类、零改动老代码。这篇给一套能直接落地的 Spring Boot 实现。
奇妙感
把奇思妙想，做成能用的东西
后端出身，现在在做两个用大模型的产品：一个帮家里决定晚饭吃什么的 AI 厨神，一个给家乡话留档的方言翻译 App。这里记录我把想法做成东西的全过程——包括踩的坑。
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Vert.x 比 Spring 快，到底快在哪？
很多人以为 Vert.x 快是因为"线程池调得好"，其实差在架构哲学：Spring 传统模型是一个请求一个线程（阻塞），Vert.x 是事件循环 + 非阻塞。这篇把两套线程模型拆开讲，顺带说清 WebFlux 在哪、以及到底什么时候该用谁。
Vert.x EventBus：一个地址，解耦所有组件
EventBus 是 Vert.x 的"神经系统"，目标只有一件事——让分布式系统里各组件通过地址松耦合通信。一套 API 同时覆盖同 JVM、跨进程、跨集群，还自带三种通信模式和负载均衡。这篇把它的核心作用、三个通信模式、六个真实场景，以及一个地址怎么打通整套系统讲清楚。
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RAG 翻车的第一责任人，往往是数据清洗
大多数人把 RAG 效果不好归咎于选错向量库或 Embedding 模型，但脏数据一旦进索引，检索精度会断崖式下跌。这篇拆一个四层预处理 Pipeline，以及几个最容易被忽略的坑。
RAG 从检索到答案，中间还隔着三道关
索引只是地基。真正决定 RAG 答得准不准的，是用户提问之后的召回、重排与生成——外加一个常被忽略的反馈闭环。这篇把在线链路拆开讲透。
Spring AI 凭什么能"一套代码换任意大模型"？
用 Java 做 AI 应用的人越来越多，但多数人还在为不同厂商的 API 疲于适配。Spring AI 用一层抽象把 OpenAI、Ollama、Azure 全部统一，业务代码零改动切换模型。这篇拆解它的核心设计。
我给我家做了一个 AI 厨神
家里最难的不是做饭，是决定吃什么。我做了一个小程序模块，拍张冰箱照片就能推荐今晚的菜。这是一篇没上线的开发手记。
MCP 和 Function Calling 不是一回事
一个常被混用的概念：Function Calling 是模型本身的能力，MCP 是连接模型和工具的协议。这篇讲清楚它们在工具发现、安全边界、可移植性上的真实差别，以及 Spring AI 是怎么统一这两者的。