用户接入云上大模型（LLM）时，通常面临端-云数据交互如提示词上传等隐私泄露风险。常规脱敏和加密手段难以同时保障数据安全隐私和推理高效准确，陷入“安全”与“智能”不可兼得的困局。 为此，字节跳动安全研究团队提出了一种轻量、高效的大模型隐私保护新范式——协变混淆：在系统开销、用户体验等与明文推理基本相当的情况下，实现了用户数据端到端隐私保护；尤其在需要同时兼顾安全性、成本与能效等多方诉求的场景下，PrivLLM 成功突破了现有密码学、TEE 等技术机制的应用瓶颈。
GoClaw 是一个用 Go 语言编写的个人 AI 助手，灵感来自 OpenClaw（原 Clawdbot/Moltbot）。它运行在本地服务器上，通过 WebSocket/HTTP 暴露服务，支持多种消息channel（Telegram、WhatsApp、飞书、QQ、Slack 等）接入。
从 speckit 踩坑到认知重建，从推翻精密架构到一个 AGENTS.md 文件重新出发。这篇讲的是"我做了什么，以及它为什么有效"。一个 AGENTS.md 文件，两个月后长成了拥有 22 个 Agent、27 个 Skill、28 个命令的工程体系。它不是设计出来的，而是被真实需求一步步逼出来的——中间经历了场景路由的建设与推翻、方法论的沉淀、多 Agent 协同代码审查的实战、运营活动配置的端到端落地，以及从一个人用到一个团队用的完整过程。如果你正在思考"AI 辅助开发到底能走多远"，这篇文章给出的不是理论答案，而是一份带着所有弯路和修正的实践记录。
随着业务规模与流量的持续高速增长，自建 Redis 集群面临着更高地性能与稳定性要求，对平台化、自动化运维能力也提出了新的挑战。为进一步提升资源利用效率、保障服务稳定运行，并更好地支撑业务快速发展，我们对 Redis 平台进行了自动化能力的建设与升级，通过系统化的平台能力优化，降低人工运维费力度，提升整体运维效率与服务质量。
本文介绍了从“Vibe Coding”向“范式编程”演进的技术路径，核心是通过结构化规范（Spec）驱动AI生成符合企业级标准的代码。文章以淘系交易系统为背景，指出当前AI编程工具因缺乏领域知识、上下文缺失和规范约束，导致生成代码不可靠、难维护；为此提出“范式编程”——将规范置于开发中心，结合知识库、知识点、疑问点机制与AI Agent，构建可沉淀、可复用、可演进的AI领域专家体系，实现从“人写代码”到“人机协同”的范式升级。
Token正在重塑AI时代的价值坐标，它是效率革命的引擎，还是成本失控的暗礁？本期将从Token降本的视角，透视AI时代"新石油"的经济逻辑。
AI 以超乎预期的速度席卷开发领域，AI 工程化也成为各业务团队优先探讨的命题。输入法团队从实际需求出发，在Kuikly跨端项目中逐步探索并沉淀出一套 AI 工程化方案，目前已有不少需求按此流程完成开发并上线。以此文与大家分享其中的实践经验与思考，希望为同样在 AI Coding 工程化路上探索的团队提供一些可参考的思路。Kuikly是腾讯广泛使用的跨端开发框架，提供了使用Kotlin语言开发Android、iOS、鸿蒙、Web、小程序、MAC跨端应用能力。目前已在 QQ、腾讯新闻、QQ 音乐、搜狗输入法、QQ 浏览器等20+业务深度使用，服务业务的总页面数1000+、日活用户超5亿，满足了这些业务在众多场景下的各类复杂需求（应用场景案例）
OpenSearchCon 是由 Linux 软件基金会旗下的 OpenSearch 软件基金会主办的年度技术大会，2026年首次来到中国！作为开源搜索与分析领域的一场“华山论剑”，从底层引擎 Apache Lucene 的最新黑科技，到上层应用 OpenSearch 在向量检索、AIOps、安全分析等前沿阵地的实战，全球的顶尖开发者、架构师和社区领袖齐聚一堂，探讨技术的下一个浪潮。作为 OpenSearch 社区的核心成员和重量级玩家，字节跳动这次也带着满满的干货登场，分享了我们是如何在数百万 CPU Core、数百 PB 数据的庞大规模下，将 OpenSearch 的潜力挖掘到极致的。 “激发创造，丰富生活”是字节跳动的使命，而 OpenSearch 正是支撑其全球150多个市场、35种语言产品矩阵背后海量数据实时检索与分析的关键引擎之一。从抖音、今日头条到 TikTok、Lark，OpenSearch 在字节跳动内部被广泛应用于全文搜索、可观测性分析、向量检索等核心场景。
假期花了3天深度体验OpenClaw，尝试构建可自我迭代的银行客户经理助手的场景，验证通用智能体框架的可用性。重点只验证这个新形态带来的变化，暂未仔细核实每个测试场景的准确性。体验感触：通用智能体的迭代优化，本质是在模型能力基础上，针对Context能力的强优化。
