本文分享 vivo 社区在 WebP 已全面落地的基础上，引入下一代图片格式 AVIF 的实践经验。通过 CDN 边缘缓存 + 服务端异步转码的方案，在保证画质的前提下，图片体积相比 WebP 进一步降低 20%+，有效提升了用户的浏览体验。
通过概念和简单案例引导大家合理的使用AI 1、必知的概念体系 2、上下文的重要性 3、从最简单的维度理解什么叫 Harness Engineering 4、模型的边界
本文主要围绕一个具体的问题展开：怎么写好一份 AGENTS.md？「在代码仓库中放一份上下文文件，告诉 AI 工具这个项目是什么、怎么构建、有什么规矩」——这个做法现在已经有了一个统一的名字：AGENTS.md。在展开实践之前，先花一点篇幅介绍它的前世今生，已经了解的同学可以跳过。
本⽂是关于 AI 辅助编码的全⾯实战指南，基于天猫新品团队的实践经验，从问题本质到解决⽅案，从理论框架到实战案例，系统性地介绍如何让 AI 更好地完成⼤部分需求。
全栈 SDD 开发中，最常见也最致命的错误是：让 AI 从零开始写代码。AI 模型具备"通识能力"，给它一个需求描述，它确实能生成可运行的代码。但问题在于，这些代码往往是"外星代码"：风格不一致（命名规范、目录结构、分层方式与项目现有代码不同）、复用率低（没有利用项目已有的公共组件、工具函数、请求封装）、采纳率低（Code Review 时后端同学看到"外来风格"的代码，会产生大量修改意见）。结果就是：AI 生成了代码，但 Review 成本和返工成本反而更高了。
在 AI 原生工作流加速普及的今天，掌握 Skill 已不再是开发者的专属能力，而是产品、运营、设计乃至技术管理者提升人机协同效能的核心职业素养。它直接决定你能否把模糊需求转化为稳定、可复用、可协作的 AI 执行单元，从而在项目交付中显著提升质量一致性、降低沟通成本、规避重复试错。
这一年“RAG 已死”的说法甚嚣尘上，比如《长上下文窗口、Agent 崛起，RAG 已死？》、《The RAG Obituary: Killed by Agents》。而像 Claude Code、Codex 这类新一代 Agent CLI 也纷纷放弃了 embedding，官方直接承认：不建索引、不用向量库，靠 LLM 驱动 Grep 就够用。RAG 真的不适合现在的 Agent 了吗？围绕这个问题，我们展开了深入调研，同时对Claude Code 等前沿解决方案的源码进行了拆解，最终形成本文力求回答 RAG 在 Agent 时代是否还有一席之地这一核心关切点。
本项目构建了一个网关路由 AI 安全审计系统，采用"通用 Agent + 业务 Skill"分层设计，增量日检/存量月检。落地 Open 网关路由越权漏洞检测流程，通过 AI 批量筛查 + 人工深度验证的人机协同模式，为大规模 API 安全审计提供了可复用的智能化解决方案。充分发挥通用 Agent 能力，业务逻辑在 Skill 中快速迭代。
本文介绍一个我近期做的一个实践流程，快速搭建了一个小平台，基于这个平台可以做全自动化的评测，乃至于整个系统的全自动化优化，包括三个案例：1. 基础的全自动化无UI评测；2. 带UI的自动化评测，甚至评测UI里面的内容质量；3. 整个系统的自动评测+优化，来回往复进行三轮，优化一晚上。
