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我把一个8年历史的Python 2.7库存系统重构为现代化代码，原本60小时的工作用AI辅助15小时搞定。从类型提示到性能优化，分享如何避免AI重构的常见陷阱，特别是那个让我加班的simplejson惨案。

上个月重构智能家居平台时，我把API响应时间从1200ms压到230ms。通过GraphQL优化数据传输、Kafka实现AI服务异步化、一致性哈希分库分表、多级缓存策略以及完善的监控系统，不仅提升了性能，还让系统更健壮。这篇文章分享实战中的具体方案和踩过的坑。

去年给顺丰同城做分拣系统时，我深刻体会到MySQL复制延迟的代价。通过级联复制架构，我们把数据同步延迟从2秒降到300ms内。这篇文章分享了我踩过的所有坑，包括GTID配置陷阱、监控方案选型和故障恢复经验。

上周五晚上电商推荐系统突然崩溃，传统调试花了3小时才定位到Redis超时问题。这篇文章分享我如何用AI调试工具把Bug定位时间缩短80%，包括工具选型、配置细节和踩过的坑。智能调试不是银弹，但在处理复杂系统时确实能大幅提升效率。

给物流公司WMS系统做迭代时，代码评审成了瓶颈。我把Claude API集成到CI流水线，通过业务上下文注入和分层评审策略，让平均评审时间从48小时降到15分钟，严重问题漏检率从23%降至6%。系统甚至拦截了一个日均损失$15,000的运费计算bug。

去年给一个日订单5000的跨境电商开发支付插件，从WooCommerce的15秒延迟优化到83ms。分享我在Stripe集成、数据库优化、多语言支持上的踩坑经验，以及如何用GitHub Actions实现自动部署。最痛的教训是：WordPress的postmeta表根本不适合高频交易数据。

去年给顺丰做分拣机器人视觉系统，从相机标定到TensorRT加速踩了无数坑。传送带反光、机械臂延迟、小目标检测每个问题都掉层皮，最终把准确率从68%干到97%。分享7个差点让我项目翻车的技术陷阱和实战解决方案。

去年部署工业视觉系统时，我把识别准确率从78%提升到96%，但过程充满血泪史：选错相机型号、标定误差、框架选型失误… 这篇文章分享五个关键优化步骤，包含可复用的代码片段和真实性能数据。

我把电商推荐系统的推理服务从Python重写成Rust，吞吐量从1200 QPS飙升到6500 QPS，但开发时间从2天暴增到2周。Rust的所有权系统和异步编程让简单功能变得复杂，但性能提升确实惊人。如果你考虑用Rust做AI服务，先看看这篇血泪史。

给电商平台升级PHP 8.4踩了七个坑：GD库缺WebP支持、libwebp版本冲突、Opcache内存泄漏、JIT模式选择困难、FPM进程雪崩、误禁用posix扩展。最终通过源码编译+严格测试，让API响应时间从78ms降到43ms。

当ShopLuxe电商的推荐系统第三次崩溃时，我决定用Claude 3重构那坨3000行的祖传代码。没想到Prompt写法的细微差别，竟让生成代码的性能差了7倍。这次重构让我明白：把AI当作需要明确需求的初级工程师，比当成魔法黑盒靠谱得多。

给电商系统处理10万条用户行为数据时，我因为偷懒没做数据校验，导致模型AUC在0.72-0.89之间跳崖式波动。后来用向量化操作重写清洗逻辑，配合可视化分析，最终把效果稳定提升到0.91。这次教训让我彻底明白：数据质量确实比算法重要。