本文主要介绍了针对热点深库存下单抢购场景，库存团队设计并实现的一种基于Redis分桶扣减计数和合并提交扣减DB的方案；该方案基于分布式缓存实现，但也能做到不超卖不少卖，在保证扣减强一致性的同时，也提升了库存热点扣减TPS和扣减稳定性。
在 KMP + Compose 成为主流原生 UI 技术栈的背景下，业务对“动态化”的诉求正从依赖 WebView 或独立渲染体系，转向在不破坏现有渲染链路、不新增 DSL、且不影响核心页面性能的前提下，实现更细粒度、可控的动态交付能力。本文由支付宝终端技术团队潘云逸(法慧)编写，结合工程实践，提出了一种基于 Kotlin/JS + Compose Runtime + Native Skia 的局部动态化方案：由 JS 侧负责 UI 计算，Native 侧复用既有 Skia 渲染栈完成最终上屏，在原生 Compose 页面中实现区块级、脚本驱动的动态 UI 嵌入。
随着 AI 技术的快速发展，越来越多的企业开始积极探索如何利用 AI 优化产品开发流程。从初期的产品需求文档（PRD）撰写、系统分析与设计，到高质量代码的生成，AI 正逐步渗透到开发全流程，构建起一个完整的“AI辅助开发生态”，显著缩短开发周期。 在传统开发流程中，PRD 和系统分析文档的设计以及编码实现需要人工拆解、设计和开发，这不仅易产生理解偏差和重复工作，还存在效率低下、质量不稳定、协作复杂等痛点。而 AI 技术可以自动完成模块拆分、数据结构定义、接口设计等关键环节，同时生成适配多语言、多框架的代码骨架，大幅降低沟通成本，提升开发效率和产出质量。
本文总结了在构建面向AI的数据知识库中的实践经验，针对数据资产庞杂、语义不统一、维护成本高等问题，提出以“不重构模型、小而精维护、支持灵活扩展”为原则，通过结构化构建指标、实体、属性、表和字段五类知识，并结合图谱召回与Agent框架，实现自然语言到SQL的智能取数。文章还介绍了从钉钉文档快速验证到产品化平台建设的演进过程，并展望了在准确性提升、知识保鲜和能力拓展等方面的未来方向。
我们构建了一套“自动提取 → 智能泛化 → 增量更新 → 向量化同步”的全链路自动化 pipeline，将 Agent 知识库建设中的收集、提质与维护难题转化为简单易用的 Python 工具，让知识高效、持续、低门槛地赋能智能体。
本文首先以淘天电商交易订单表线上一条非典型慢 SQL 的深入剖析为切入点，示范如何系统地分析与排查慢 SQL；接着详尽归纳了索引分类、B+Tree 与 B‑Tree 的结构差异、B+Tree 高度估算方法、EXPLAIN 与 Query Profile 等诊断工具的使用，以及索引下推与排序的执行流程等索引优化理论；最后结合日常实践经验，提出了适用于大规模线上集群的索引变更 SOP，并总结了常见的慢 SQL 成因与相应的解决策略。
