chrome-devtools-mcp 是 Google 官方出品的 MCP server，通过 CDP 把 Chrome DevTools 的核心能力——截图、Console 监控、网络请求、性能 trace、Lighthouse 审计——暴露给 AI agent。配置只需两步：用 --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir=/tmp/chrome-debug 启动 Chrome，再在 VS Code 或 OpenCode 的 MCP 配置里加一个 npx chrome-devtools-mcp 条目。它的定位是 " 调试感知 " 而非 " 自动化操控 "，让 agent 真正能看到浏览器的运行时状态。
新的一周，是时候给你的龙虾塘加点数据“小饲料”了！ 多模态数据湖最近在 ArkClaw（火山引擎云上版 OpenClaw）上线了一批开箱即用的新 Skills：把多模态内容提取与处理、数据治理、数据计算/运维这些原本专业又复杂的数据能力，打包成了对话框里随时能调用的工具。 现在，你不用再纠结“该用什么工具、走哪条链路”，只要装好 Skill，说清楚需求，ArkClaw 就能快速调用对应能力，直接把结果交到你手上。 为了让你上手更快，我们还特地整理了 4 个开箱即用的 Skill 主题包，把日常高频场景直接打包好，拿来就能用，帮你把数据处理工作变得更顺、更快、更不费劲～
近几年，我一直从事于Agent领域的探索、应用与实践，也陆续沉淀了许多相关的技术文章，相信不少朋友都读过我之前那篇《如何构建和调优高可用性的Agent？浅谈阿里云服务领域Agent构建的方法论》。在那篇文章中，我们从Agent的概念起源聊到落地挑战，再到具体的解决方案，进行了一次较为系统的梳理。后来随着上下文工程、Multi-Agent、Agent Skills等技术的不断发展，我又通过《如何让Agent更符合预期？基于上下文工程和多智能体构建云小二Aivis的十大实战经验》 等文章详细介绍了我们在多个Agent技术细节上的一些落地实践经验。从生成式LLM爆发的变革到催生Agent的快速发展，AI发展的浪潮从未停歇。随着近半年来，Anthropic在Claude Code上前后实践和推出了Agent Skills、Agent Teams等新技术范式，Agent的构建逻辑与能力边界正在被重新定义。站在当前这个时间节点，当我们再次探讨“如何构建一个优秀的 Agent”以及“如何进行技术架构选型”时，原有的视角或许已不足以应对各种场景及的变化。
OpenClaw 作为一个功能强大的开源 AI 代理与自动化平台，通过将大语言模型与本地环境及各类消息渠道深度集成，实现了从“被动问答”到“主动执行”的范式转变。然而，其强大的系统访问和自主决策能力，也引入了一系列新的安全风险。本文旨在全面梳理 OpenClaw 的核心安全风险，并详细阐述火山引擎平台为保障用户安全部署和使用 OpenClaw， 所提供的整合性加固措施与具体配置建议。
2021 年，我的同事宏伟在 GMTC 分享了《58RN 页面秒开方案与实践》，这套方案主要解决了三个问题：资源预加载 + 静默更新：页面优先使用本地缓存资源，更新在后台静默完成。metro 拆包 + 框架预执行：App 启动时优先执行 RN 框架包。Native 并行请求业务数据：框架初始化与业务数据请求并行执行。但问题来了：“秒开”真的已经足够了吗？数据表明， 首屏时间每降低 1 秒，用户流失率大约降低 6.9%。 当前方案实施后，在低端机（Pixel 3a）上实测RN页面的冷启动仍需 1.78s、热启动需 1.1s，白屏依然明显。因此，我们开始针对 RN 容器启动链路 进行优化。最终通过 容器预加载 + 容器复用，把冷启动压到 0.8s（↑55%），热启动到 0.33s（↑70%） 。本文将分享整个优化过程与落地经验。
本文通过一个电商系统“限时折扣”功能从快速上线到逐渐演变为复杂黑箱的典型案例，深入剖析了软件系统为何越做越乱的根本原因——复杂性的累积。文章指出，复杂性并非源于重大错误，而是由无数看似合理的小妥协（如随意添加开关、复制逻辑、临时补丁）层层叠加所致，最终导致变更放大、认知负荷加重、未知的未知增多。在此基础上，文章对比了“战术性编程”（追求短期交付速度，忽视设计）与“战略性编程”（以长期可维护性为目标，持续投入10%–20%时间优化架构）的本质差异，并系统阐述了管理复杂性的核心方法。作者强调：真正的开发速度来自良好设计，而非侥幸“跑起来”；每一次对设计的轻视，都在为未来的瘫痪埋下伏笔。
在实际迭代开发中，不同需求的代码规模差异很大，有些需求涉及上千行代码，有些则只有一两行。且对于前端的代码验收，主要侧重在界面功能，通过功能验收，没法确保每一行代码都测试到的，以及功能的代码逻辑是否合理，是否健壮、是否规范等问题，都需要通过人工代码 CR 来进一步兜底验收代码的质量，尽量降低业务线上出错的可能。但当面对上千行的代码变更时，人工 CR 也是心有余而力不足。 传统的代码审查依赖人工，面对大规模代码变更时效率有限，而 AI 代码审查能够实现自动化、标准化的质量检查，有效补充人工审查的不足。
