数据库是后端开发的灵魂。在 AI Coding 极度流行的今天，虽然生成 SQL 语句已不再是难事，但 AI 工具往往因拿不到准确的表结构而“乱写代码”。尤其在数据库Schema未保存在本地（如使用 Flyway 进行迁移）的情况下，AI 无法获取最全的上下文，其实战能力会大打折扣。Qoder JetBrains 插件为此填补了最后一环：我们将数据库能力内置为核心上下文。通过 @database 能力，你可以一键将 IDE 中的数据库连接转化为 AI 的知识库。不再需要手动复制 DDL，直接引用 @database 即可让 AI 结合真实业务表结构进行 SQL 编写、数据模拟或架构评审，真正实现开发流程的闭环。
本文系统介绍了电商平台订单列表在性能、交互和稳定性三方面的优化实践：通过双层预请求策略与多级缓存体系提升首屏加载速度；采用多实例架构实现 Tab 间状态保持与流畅切换；并通过缓存复用、并发控制和多实例管理等手段有效治理白屏问题。整体优化显著提升了缓存命中率、渲染性能和用户体验，为复杂业务场景下的体验升级提供了可复用的方法论。
本文介绍了一套基于 AI 的无障碍自动适配方案，通过在开发阶段嵌入 AI 代码评审（CR）与智能修复能力，聚焦文本朗读、焦点管理和交互识别等高频问题，实现“写代码即修无障碍”。方案覆盖前端（Weex/H5）和 DX 模板，结合知识库、自动检测与补全工具，在自测和生产环境中均达到 95% 以上的优良修复率，显著降低人工成本，并计划扩展至 Native 和 D2C 场景，构建端到端的无障碍工程闭环。
本文介绍了支配树（Dominator Tree）算法在鸿蒙系统 ArkTS 内存分析工具中的应用。为应对淘宝 App 鸿蒙版因内存溢出导致的 Crash 问题，作者构建了一套从客户端采集内存快照、服务端自动分析的工具链。文中对比了多种支配树构建算法（如朴素算法、Lengauer-Tarjan 算法和迭代算法），并说明选用优化后的迭代算法的原因：实现简单、便于验证、且适合存在大量循环引用的内存图结构。
Assistant Agent 是一个基于 Spring AI Alibaba 构建的企业级智能助手框架，采用代码即行动（Code-as-Action）范式，通过生成和执行代码来编排工具、完成任务。它是一个能理解、能行动、能学习的智能助手解决方案，可帮助企业快速构建智能答疑客服、系统诊断、运维助手、业务助理、AIOps 等智能体。
本文从“道、法、术”三个层面对比AI工程与传统软件工程的异同，指出AI工程并非推倒重来，而是在传统工程坚实基础上，为应对大模型带来的不确定性（如概率性输出、幻觉、高延迟等）所进行的架构升级：在“道”上，从追求绝对正确转向管理概率预期；在“法”上，延续分层解耦、高可用等原则，但建模重心转向上下文工程与不确定性边界控制；在“术”上，融合传统工程基本功与AI新工具（如Context Engineering、轨迹可视化、多维评估体系），最终以确定性架构驾驭不确定性智能，实现可靠价值交付。
Apache Dubbo Admin 是一个用于更好地可视化、监控、治理 Dubbo 微服务应用程序的管控台。0.7.0 版本是一个以 Kubernetes 原生为核心设计目标的里程碑版本，标志着 Apache Dubbo Admin 从“注册中心管理控制台”，演进为云原生环境中的服务治理控制面（Control Plane）。
本次 Memory 系统重构是一次面向 AI Agent 未来演进的上下文工程升级——通过结构化、压缩与抽象机制，让模型在有限上下文预算下更高效地维持任务理解、目标对齐与推理连贯性。
