最近在做智能缺陷查重的项目过程中，遇到一个有意思的问题，尽管采用了精心设计的Prompt和强大的LLM，模型在返回重复缺陷时，仍产生数据不一致的“拼凑”结果。通过层层递进的分析，发现问题的根源并非出在Prompt工程或模型本身，而在于RAG数据库中的“信息断层”。这里将问题分析与调试过程记录下来，与大家共享。
计算、存储、网络作为云计算基础IaaS服务，一直是阿里云的核心产品，承载着百万客户的IT基础设施。曾经我们认为应用高可用、服务分布式可以满足客户对IaaS所有的稳定性诉求。但是随着数以百万计的客户上云，把业务的身家性命托付给阿里云IaaS服务时，我们发现客户对稳定性的诉求是永无止境的，应用高可用并不能保证所有的服务切换对业务无感，事实上，在部分IaaS服务异常时，即使应用层高可用，用户的体验也会因为请求被重置等受到影响。另外，也并非所有的客户都具备构建高可用服务架构的条件和能力，例如：游戏业务引擎的单机特性，高速发展的创业客户对ROI的考量等，因此试图通过应用层高可用来规避底层IaaS服务稳定性的风险，并非解决所有客户问题的银弹。
不知道什么时候开始，我对于收入的思考方式变成了：今天我又赚了多少个token。长期速试AI提效产品的买购，会导致token花费苦来兮苦，本文结合我的实际经验和小伙伴们交流总结了十条建议，能够帮大家节省token，提高使用AI工具帮助学习工作的效果，物尽其用。同时还有一个密不外传的建议可以让你免费高速使用最新最diao的模型。省了就是赚了，听懂掌声。
随着技术与发展，编程范式不断演进。OpenAI 前创始人，特斯拉自动驾驶负责人 Andrej Karpathy 在提出过类似观点。在软件 1.0 时代，我们通过计算机的编程语言对计算机进行编程，大家熟悉的 Java、Python 等语言都在做这个事情。在 2.0 时代，我们通过神经网络参数权重的调整来对神经网络进行编程。
本文从编译原理的视角，为当前AI工程实践（如Prompt Engineering、Context Engineering、Think Tool）提供坚实的理论根基。AI编程的演进并非凭空而来，而是重演了软件工程历史上对形式化、可验证性和可靠性的追求。
一本编程好书应该具备哪些特质？它的作者应该是业界大牛，能为内容质量背书；它应该具备足够的时间跨度，在技术迭代如此快的当下仍能保持经典；它应该通俗易懂，让你能顺畅地读下去而非束之高阁；它应该将复杂的系统拆解开来，让你能吃透计算机的底层原理；它应该是启发式的思维引导，而非照本宣科的灌输。
Kuikly是腾讯广泛应用的跨端开发框架，基于Kotlin Multiplatform技术构建，为开发者提供了技术栈更统一的跨端开发体验，由腾讯大前端领域 Oteam（公司级）推出。目前已有20+业务深度使用，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）。Kuikly 作为腾讯端服务联盟(tds.qq.com)的重要成员，将持续推动跨端开发的技术创新和生态建设。本次在Android、iOS、鸿蒙开源基础上，将新增开源Web版，支持H5和微信小程序，进一步扩展多端适配场景。Kuikly适配的H5和微信小程序已接入腾讯多款业务，如搜狗输入法、鹅毛市集、QQ小游戏等。
Cursor 编辑器通过深度技术优化，实现了高效的代码处理能力。其核心在于采用先进的算法与架构设计，提升了代码分析与生成的性能。通过对 Cursor 的实际测试与验证，结果显示其在复杂代码场景下表现出色，具备较强的实用价值。
