专题 · Topics
每一期专题以一个核心话题为线索，把零散在源码、注解、模块里的 Erupt 能力，串成一条可读、可上手、可对位竞品的叙事。
节奏：约每月一期。
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注解 × Spring × Git：史上最可控的低代码——没有"生成"这个动词
国内低代码 = 拖拽画布 / Node.js 在线脚本，给业务运营用。Erupt 押的是反向那条路——做给后端工程师的低代码：注解就是配置，扩展点都是 Spring Bean，真理在 Git 里，框架不向你源码目录写一个字节；17 个 LLM + A2A + Memory + @AiToolbox 是默认依赖，不是 AI 加件。
让 BI 看板自己回答"为什么变了"——Erupt Cube × LLM 的新姿势
传统 BI 给你"是什么"，Erupt Cube × LLM 给你"为什么"。@EruptCube 注解定义语义层，LLM 在领域模型旁边长出三只眼睛（cubeList → cubeMetadata → cubeQuery），自己写 SQL、出图、写归因。这一期把第 01 期的 AI Harness 和第 03 期的"注解派"缝到一起。
当 MyBatis-Plus 还在卷 SQL DSL，Erupt 给 JPA 加了一整圈后台基础设施
一个 @Entity，在 Erupt 里能长出 10 种身份——UI、RBAC、REST API、Auto DDL、i18n、DataProxy、Lambda 查询、AI Agent、流程引擎、跨服务聚合。注解就是配置面，元数据 = UI = API = LLM Tool。
@Erupt × DataProxy × Handler：为什么我们没去做拖拽画布
当钉钉宜搭、简道云、JeecgBoot 全部押注"画布"或"画布生成代码"，Erupt 仍然押注源代码本身——一行 @Erupt 注解、一个 DataProxy<T> 扩展点、一组 Handler 接口。这一期讲清楚为什么。
50+ LLM × A2A × Memory：Erupt 的 AI Harness 是怎么长出来的
17 个 provider、A2A 跨 Agent 协议、跨会话 Memory，外加一个 Java 注解就能挂上去的 Tool / MCP 调用——为什么我们认为 Java 后台不该被 ToolJet 那种"AI App Generator"叙事垄断。
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专题不是发版日志，也不是模块手册——它讲的是一个想法在 Erupt 里如何落地。 如果你在使用 Erupt 时踩出过一条独特路径，欢迎在 GitHub Discussions 提案，被采纳的话我们会以专题形式出版。
贡献者
YuePeng