AI 编码工具正在从"智能补全"演进为能自主完成复杂任务的 Coding Agent。本文基于开源项目源码研究与实践经验，系统性地拆解 Coding Agent 的工作原理。旨在帮助开发者在了解Coding Agent后，与AI伙伴更好的协作配合，更高效的提问和拿到有效结果。
随着通用大模型向着agentic以及GUI理解增强的方向发展，现在Gemini 3 Flash等通用大模型已经可以直接用来搭建一个效果还不错的GUI Agent，并且实践难度大幅降低，半小时左右就可以从0到1手搓出来。本文详细介绍如何逐步搭建一个GUI Agent，从实践中也可快速了解GUI Agent的原理。
本文系统介绍了电商平台订单列表在性能、交互和稳定性三方面的优化实践：通过双层预请求策略与多级缓存体系提升首屏加载速度；采用多实例架构实现 Tab 间状态保持与流畅切换；并通过缓存复用、并发控制和多实例管理等手段有效治理白屏问题。整体优化显著提升了缓存命中率、渲染性能和用户体验，为复杂业务场景下的体验升级提供了可复用的方法论。
得物经过10年发展，计算任务已超10万+，数据已经超200+PB，为了降低成本，计算引擎和存储资源需要从云平台迁移到得物自建平台，计算引擎从云平台Spark迁移到自建Apache Spark集群、存储从ODPS迁移到OSS。 在迁移时，最关键的一点是需要保证迁移前后数据的一致性，同时为了更加高效地完成迁移工作（目前计算任务已超10万+，手动比数已是不可能），因此比数平台便应运而生。
在现代软件工程架构实践中，工程师普遍面临一个挑战：如何在海量的请求中精确捕捉异常链路，同时避免数据成本的快速增长。本文将探讨分布式链路追踪（Distributed Tracing）中的采样（Sampling）技术，并介绍火山引擎 APMPlus 团队在尾采样（Tail-based Sampling）方面的技术实践，以期为解决上述挑战提供一种思路。
本文介绍了一套基于 AI 的无障碍自动适配方案，通过在开发阶段嵌入 AI 代码评审（CR）与智能修复能力，聚焦文本朗读、焦点管理和交互识别等高频问题，实现“写代码即修无障碍”。方案覆盖前端（Weex/H5）和 DX 模板，结合知识库、自动检测与补全工具，在自测和生产环境中均达到 95% 以上的优良修复率，显著降低人工成本，并计划扩展至 Native 和 D2C 场景，构建端到端的无障碍工程闭环。
本文介绍了支配树（Dominator Tree）算法在鸿蒙系统 ArkTS 内存分析工具中的应用。为应对淘宝 App 鸿蒙版因内存溢出导致的 Crash 问题，作者构建了一套从客户端采集内存快照、服务端自动分析的工具链。文中对比了多种支配树构建算法（如朴素算法、Lengauer-Tarjan 算法和迭代算法），并说明选用优化后的迭代算法的原因：实现简单、便于验证、且适合存在大量循环引用的内存图结构。
Assistant Agent 是一个基于 Spring AI Alibaba 构建的企业级智能助手框架，采用代码即行动（Code-as-Action）范式，通过生成和执行代码来编排工具、完成任务。它是一个能理解、能行动、能学习的智能助手解决方案，可帮助企业快速构建智能答疑客服、系统诊断、运维助手、业务助理、AIOps 等智能体。
