本文以第一人称视角，分享了作者在两年半内如何深度整合AI工具重塑工作流与生活方式，实现从“写代码”到“指挥AI团队”的转变。文章系统梳理了AI在工作场景（需求分析、原型设计、开发部署）和生活场景（理财、育儿、娱乐）中的创新应用，并强调通过精准的上下文管理与工具协同可大幅提升效率。最后提出AI时代个体应聚焦“指挥”而非“执行”，突破传统能力边界。
即时零售行业蓬勃发展，在此生态下美团零售广告成为助力零售商家和品牌商扩大生意规模的重要驱动力。文章首先介绍了在全新业务模式“联合营销”场景下，首创的多协同方参竞拍卖机制算法——“集资拍卖”，然后梳理了集资拍卖在美团的技术发展路径和实践，围绕规则化集资拍卖、模型化集资拍卖、整体集资拍卖进行了展开，最后是一些总结，希望能对大家有所帮助或启发。
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？
