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AI 让写代码越来越廉价,但「在写第一行代码前想清楚系统怎么设计」的判断力反而越来越值钱。这个仓库就是用来练这个的,全中文(也有英文 README)。 它分两部分: 教程:8 章,系统讲「怎么像架构师一样思考」——需求→约束→质量属性→取舍的拆解、用 C4 画架构图、十大核心架构模式、数据与状态、从 0 到 1 设计一个系统、用 ADR 记录决策与演进。 模板:21 个热门系统的「架构地图」,刻意不讲语言/框架,只讲它在解决什么问题、数…
AI 让写代码越来越廉价,但「在写第一行代码前想清楚系统怎么设计」的判断力反而越来越值钱。这个仓库就是用来练这个的,全中文(也有英文 README)。 它分两部分: 教程:8 章,系统讲「怎么像架构师一样思考」——需求→约束→质量属性→取舍的拆解、用 C4 画架构图、十大核心架构模式、数据与状态、从 0 到 1 设计一个系统、用 ADR 记录决策与演进。 模板:21 个热门系统的「架构地图」,刻意不讲语言/框架,只讲它在解决什么问题、数据怎么流、关键决策怎么取舍、规模化时第一个会死在哪。既有电商、社交信息流、IM、视频流、支付、搜索引擎、网约车、协同文档等经典系统,也有 5 个 AI 原生系统:AI 网关/中转站、RAG 知识库、AI Agent、模型推理服务、向量数据库。 每个模板用统一的 14 段结构(决策权衡 / 瓶颈 / 演进路线是重点),并在末尾附真实开源项目与工程博客/论文链接(如 vLLM、LiteLLM、TigerBeetle、Uber H3、Figma 工程博客等),可以顺藤摸瓜读源码。适合准备系统设计面试,或想从「会写代码」转向「会做架构判断」的人。 欢迎拍砖。
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