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在当今快节奏的互联网环境中，交易系统的复杂性和高要求给研发团队带来了前所未有的挑战。从问题排查的低效到测试数据构造的繁琐，再到团队经验的流失，每一个环节都可能成为研发效率的瓶颈。本文将探讨如何利用AI技术，特别是AI Agent，来破解这些难题，提升研发效率。通过具体的案例和实践，我们将看到AI Agent如何在问题排查、测试数据生成和知识传承等方面发挥重要作用，成为工程师们高效工作的“神队友”。
CLR集成为SQL Server提供了强大的扩展能力，突破了T-SQL的限制，极大地拓展了SQL 的应用场景，如：复杂字符串处理、高性能计算、图像处理、机器学习集成、自定义加密解密等，使开发人员能够利用 .NET Framework的丰富功能来处理复杂的数据库任务。
本文将从两个常见的大模型翻车问题入手解析这些问题背后体现的大模型技术原理，并解释了为什么会导致这些问题，接着我们利用CoT（思维链）方法解决这些问题并基于上述原理试图剖析CoT方法起作用的可能原因，最后提出【理由先行】风格这一简单有效的Prompt Trick。
本文主要针对 Feed 流进行介绍，将从 Feed 流的演变入手，带你一步步了解 Feed 流，而后学习如何从开发角度入手，对其进行建模，抽象出 Feed 流常见的架构，最终搭建高可用、高扩展、高性能的 Feed 流应用。
