本文分享了天猫团队在“胶水编程”场景下的最佳实践，即利用AI高效连接现有业务模块以快速响应需求，实现了高达97.9%的代码采纳率。文章指出，针对业务逻辑组装、接口对接及样板代码填充等“胶水”型任务，通过构建精准的上下文提示策略和标准化的开发流程，能极大发挥AI在理解业务意图和组合代码片段上的优势，显著缩短从需求到上线的周期；该实践证明了在特定高匹配度场景下，AI不仅能大幅减少人工编码工作量，还能保持极高的代码可用性与一致性，是业务需求快速交付的高效路径。
MySQL主从复制延迟严重损害实例可用性和只读实例时效性。AliSQL引入AI诊断能力，轻松定位延迟原因；针对线上最典型的四类场景，AliSQL 提供了内核级的优化，彻底消除复制延迟。
在上一篇文章一个坏消息和一个好消息里，有“热心读者”非常关心，官号小编的工作岗位什么时候被裁。 作为利益相关方，小编我有必要出来澄清一下——得益于 AI 大模型的底层能力迭代和 Agent 代理的快速普及，我的工作可能真的快被 AI 所取代了。暴风哭泣.jpg
OpenClaw出现以来，有人 3 天用它建了个「第二大脑」，有人靠它改变了整个工作流……所以，你用OpenClaw 搞定了什么事？有哪些别人不知道的用法？不用写长文，不用做PPT，只需要一句话，或一张截图，或几句Prompt...好奇鹅厂的大佬们，都用OpenClaw玩出了什么好玩的东西？也欢迎大家在评论区分享你的奇思妙想。
当一个实验性的“咖啡外卖”智能体（BrewSense），从服务几位工程师的小工具，演变为数千人依赖的自动化伙伴时，会发生什么？ 这不仅仅是用户量和调用量的激增，更是一场关于身份、权限与信任的治理风暴。本文将通过一个名为 “BrewSense” 的虚拟智能体的第一人称叙事，复盘其从“能打杂”到“可托付”的四幕进化史，深入剖析企业在引入和规模化应用 AI Agent 时，必须经历的身份权限治理阵痛与实践路径。 这不仅是 BrewSense 的故事，更是每个企业构建可信智能体生态的必经之路。
