本文介绍了一种解决开源项目代码升级中“用户需求关联相应代码”难题的创新方法。面对传统Code RAG和Code Agent在召回率、准确率和稳定性上的不足，以及领域“黑话”和代码风格差异带来的挑战，作者团队提出并实践了一套以大模型微调（SFT）为核心的解决方案。
Apache Dubbo 最新发布的云原生重磅升级，为开发者和运维团队带来了 一键部署微服务集群 与 全新控制台 的双重能力，极大提升微服务全生命周期管理体验。
本文介绍了交易前端AI生码技术的创新实践，聚焦于 D2C（Design to Code） 与 MCP（Model Context Protocol） 的结合应用。文章首先分析了现有D2C工具在处理复杂设计稿时面临的布局依赖、单位不统一、流程繁琐等问题。为解决这些痛点，作者提出了一套基于MCP协议的新方案：利用WeaveFox 的视觉布局能力 生成IR中间码，避免对设计稿图层结构的强依赖；引入设计规范与DSL召回机制，提升颜色、字号、字重等样式的准确性；开发专属D2C插件，直接从设计稿获取750px标准尺寸图像，确保尺寸精准；通过MCP工具链统一管理流程，实现“一键生成，多场景适配，拓展性强”的高效开发体验。最终目标是打造一个更智能、更轻量、更贴近研发实际需求的AI生码流程，显著提升前端开发效率。
本文分享了我们团队一次极具代表性的实践：面对一个代码量超3000行、包含数十个平台适配分支的“规格面板”核心组件，我们引入AI开发工具 Cursor 结合 Claude 模型，成功在10天内完成了向ICE架构的全面重构，实现了跨端复用。
想象一下，当你对着浏览器说"帮我在淘宝闪购上点个和昨晚相同的晚餐，记得先在首页上领个券"，它居然真的开始工作了——点击、搜索、填表、下单，一气呵成。这不是科幻电影，而是2025年正在发生的现实。传统浏览器正在"进化"成会思考、能干活的数字助手，一场关于Web-Agent的技术革命正在悄然改变我们上网的方式...
智能体驱动的自适应测试系统通过多智能体协同实现测试流程自动化，涵盖需求分析、用例生成、执行与结果反馈闭环。系统具备知识共享、自主生成与动态存储能力，显著提升测试效率与质量，降低人力依赖。淘工厂实践中，该模式实现分钟级响应、缺陷发现率提升及资源高效利用。未来将强化知识库运维体系，推动测试从生产力跃迁至生产关系重构，测试工程师转型为策略制定者，人机协作向更高层次演进。
本文介绍了AI Agent对存储能力的挑战，尤其是Memory和Knowledge两类核心需求。为应对这些挑战，基于阿里云Tablestore提出了一种轻量化的Agent Memory框架设计，支持实时记忆存储与语义检索等场景。该框架已在多个实际业务中落地，如通义App、某头部浏览器的AI搜索及1688商品AI搜索等，验证了其高性能、高扩展性和低成本优势。未来将继续增强多模态与用户行为分析能力，并与主流AI框架共建生态。
本文系统回顾了计算机视觉的发展历程，从早期基于手工特征的传统方法，到深度学习的崛起与卷积神经网络（CNN）的广泛应用，并通过数学原理、代码示例与可视化手段，全面解析了卷积操作的本质与CNN的架构设计。
