作者通过使用Vibe Coding和Claude Code等AI编程工具的实践经验，分享了与AI协作的方法和技巧。文章探讨了当前AI工具与理想中"贾维斯"智能助手的差距，包括缺少持续记忆、意图理解需反复对齐、决策点过于依赖人工等问题。作者提出了通过模板化常见场景、记录决策过程、优化沟通方式等方法来改进人机协作模式，并构想了一个包含记忆层、执行层、学习层的AI组织者系统，为实现更智能的人机协作提供了思路和方向。
多地区销量持续增长、业务运营诉求与日俱增，悟空作为一站式h5搭建平台，需要先发完成多地区化能力改造，基于复用、提效的思路，探索多地区系统方案，实现多地区一体化运作。
在大规模GPU容器集群与模型训练场景，面临稳定性和资源利用率等多重挑战。本文展示vivo GPU平台的总体架构，介绍容器平台在大规模GPU容器集群稳定性建设措施，以及探索多种GPU容器降本提效的解决方案。分享AI工程训练平台大规模训练稳定性建设，及GPU利用率提升实践经验。
在软件研发过程中，“环境问题”是制约研发效能的关键瓶颈之一。环境不稳定、测试环境混乱、环境抢占严重等问题，显著影响开发与测试效率。本文系统介绍vivo通过“全链路多版本环境管理”模式，实现开发测试环境的快速构建与高效管理，使多版本环境能够像“平行宇宙”一般，实现安全、隔离、高效的并行测试与发布。
在Java技术栈场景，vivo主要基于 Apache Dubbo 框架来作为微服务之间的通信桥梁，在内部业务的大规模实践过程中，我们碰到了质量、性能和容量等方面的挑战，通过一系列的扩展与优化，较好的解决了相关问题，助力业务更好保障质量，节省算力成本，提升研发效率。
在飞速发展的互联网信息化时代下，抓住并充分利用“流量”将为业务增长带来“泼天”富贵，已成为共识。如何通过真实、海量的数据打造一个集成本、质量、效率于一体的融合流量管理平台，也成了各行各业的关注焦点，本文通过”拨测“与“融合流量管理”两个维度，来分享vivo在流量管理领域的一些实践和探索。
为解决拟我形象在多场景展示中依赖 3D 渲染导致的性能与接入问题，本文提出将形象预先导出为视频或动图资源。对比三种技术路径后，最终选择 Puppeteer + H5 渲染帧 + FFmpeg 合成视频 的方案，实现了渲染效果一致、服务端批量处理和低接入成本，为拟我形象的规模化应用提供了高效可扩展的技术基础。
vivo大数据平台通过引入RSS服务来满足混部集群中间结果（shuffle 数据）临时落盘需求,在综合对比后选择了Celeborn组件，并在后续的应用实践过程中不断优化完善，本文将分享vivo在Celeborn实际应用过程中对遇到问题的分析和解决方案，用于帮助读者对相似问题进行参考。
