本文探讨了在AI技术推动软件工程范式变革的新阶段，如何通过构建增强型AI编程系统（codefuse）实现从需求到代码的端到端自动生成。
在 B 站，我们运营团队需要管理着数量庞大的UP主交流群，如：品类扶持、成长训练营、专项交流、答疑沟通群等。覆盖许许多多的创作者，每天会产生大量的消息。如果完全依赖人工逐条统计，不仅效率低下，而且容易遗漏关键问题。早期运营尝试过简单的关键字分析和人工汇总的方式，但这种传统方案存在明显局限：只能捕捉预先设定的词汇，无法理解上下文和隐含含义，对新出现的话题无法及时捕获。同时人工整理出的反馈多为自由文本，缺乏结构化信息，难以及时深入分析。
如果AI的终极使命是拓展人类认知的边界，那么“研究”——这项系统性探索未知的核心活动，无疑是其最重要的试金石。2024年，AI Agent技术迎来突破性进展，一个名为 Deep Research（深度研究） 的方向正以前所未有的速度站上风口，成为推动“AI应用元年”的真正引擎。 但热潮之下，我们更需要深度的思考：Deep Research 究竟是什么？它从何而来，又将去往何处？其背后的技术架构有何精妙之处？我们又如何客观评价一个系统的优劣？ 本篇近万字的深度剖析，将为你彻底理清Deep Research的“前世今生”，拆解其核心架构与方法论，建立一套清晰的评测视角，并直言不讳地指出当前顶尖系统的优势与缺陷。这是一份为你准备的AI研究进化论地图，请坐好，我们马上发车！
在当代前端开发领域，打字机效果作为一种极具创造力与吸引力的交互元素，被广泛运用于各类网站和应用程序中，为用户带来独特的视觉体验和信息呈现方式，深受广大用户的喜爱。 本文将深入介绍在AI搜索输出响应的过程中，打字机效果是怎样逐步演进的。力求以通俗的语言和严谨的思路深入剖析打字机效果在不同阶段的关键技术难点和优劣势。
在携程庞大的数据体系中，UBT（User Behavior Tracking，用户行为追踪系统）承担着核心的用户行为采集与分析任务，日新增数据量高达数十TB。为应对不断增长的业务与性能需求，携程技术团队将UBT从ClickHouse迁移至StarRocks存算分离架构。迁移后，系统实现了查询性能从秒级到毫秒级的跨越——平均查询耗时由 1.4 秒降至 203 毫秒，P95 延迟仅 800 毫秒；同时，存储量减少一半，节点数减少10。本文将介绍携程如何借助 StarRocks，在性能与成本之间实现高效平衡。
