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...
随着AI时代的到来，各类AI工具层出不穷，业界都在探索一套完整的AI加成的提效方案，我们团队基于自身特色，利用起团队沉淀好的历史知识库，落地了一套深度结合AI的工作流，用AI武装研发团队，实现研发效率的提升。
本文旨在阐述火山引擎在模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）全生命周期中的安全保障实践。首先介绍MCP的核心概念、技术原理及生态发展现状，随后通过一个交互案例详细剖析其工作流程。核心部分深入分析了MCP面临的七种主要安全风险，包括传统Web服务风险及工具描述投毒、间接提示词注入等新型威胁，并结合具体案例进行说明。最后，本文提出了火山引擎针对性的MCP安全架构与保障方案，涵盖安全准入、原生安全设计及运行时防护等多个维度，旨在为行业构建安全的MCP生态提供参考。
在AI加持下，自己现在学习经常通过费曼学习法查漏补缺，很少系统性学习，这往往造成自己对某些问题总是浅尝辄止一知半解。 那么有鹅厂同事提问了：当我们接触新领域或者学习新的编程语言的时候，还有没有必要系统性地去看出来打牢自己的基础？
随着投资人群的年轻化与多元化，股票类产品正从功能导向的交易工具，逐步演进为集数据洞察、策略支持与情绪连接于一体的综合服务平台。面对更加理性、自主的用户群体，平台不仅需提供清晰可信的信息表达与高效流畅的交互体验，更需通过系统化的设计语言与内容策略，持续传递专业性与可信度，构建用户对平台价值观的高度认同与情感归属。为应对这一变革挑战，设计团队从百度搜索结果页到百度股市通（百度金融官网），展开覆盖搜索结果卡片至落地页的全链路体验重构，系统梳理金融场景下的用户需求与产品逻辑，通过统一设计语言与响应式策略驱动体验革新，全面提升百度金融在多端多场景下的专业表达与用户信任感。
Valkey 社区于 2024 年 09 月发布了 Valkey8.0 正式版，在之前的文章《Redis 是单线程模型？》中，我们提到，Redis 社区在 Redis6.0 中引入了多线程 IO 特性，将 Redis 单节点访问请求从 10W/s 提升到 20W/s，而在 Valkey8.0 版本中，通过引入异步 IO 线程、内存预取（Prefetch）、内存访问分摊（MAA）等新特性，并且除了将读写网络数据卸载到 IO 线程执行外，还会将 event 事件循环、对象内存释放等耗时动作也卸载到 IO 线程执行，使得 Valkey 单节点访问请求可以提升到 100W/s，大幅提升 Valkey 单节点性能。Valkey 8.0中引入的异步 IO 与 Redis 6.0 中的多线程 IO 有什么区别？Valkey8.0 中如何应用内存预取和内存访问分摊技术进一步来提升性能的？本篇文章让我们来一起看看。
本文通过一个线上慢SQL案例，介绍了Join的两种算法和Order by的工作原理，并通过Explain和Optimizer_trace工具完整推演了慢SQL的执行过程。基于对原理和执行过程的分析，本文给出一种“引导执行引擎选择效率更高的算法”的方案，从而使查询性能得到大幅提升。
本文分享了作者四个月来使用AI编程工具Cursor的实战经验，重点探讨了如何通过制定协作规则（rules）和集成MCP工具提升开发效率。文章系统性地介绍了规则约束的必要性、常用MCP工具的功能价值，并通过分析OpenAI Agent SDK的案例，展示了规则与工具配合的高效协作模式。
最近，我们上线了一个新能力：支持将部分中文视频翻译为外语的原声风格配音。也就是说，观众现在可以听到“这个人用另一种语言在说话”，但他的声音、语气、节奏，甚至个性表达都和原片几乎一致，不再是那种传统配音里千篇一律的“代言人声线”，而是像本人亲自讲外语一样自然。这背后，其实是一整套跨模态、多语言协同生成系统的能力升级。这一系列技术探索的出发点，源于一个日益迫切的需求：随着视频内容全球化的深入，多语言传播已成为连接文化与社群的关键载体。观众不再满足于“听懂”，而是追求“真实感”与“在场感”——希望听到原声的情绪起伏、看到口型与语音的自然匹配；创作者也愈发意识到，声音不仅是信息的载体，更是人格表达与情感共鸣的核心媒介。
