还记得第一次听说AI编程时的反应吗？"这玩意儿能靠谱吗？""会不会把我的工作抢了？""代码质量能保证吗？"相信很多开发者都有过这样的疑虑。然而，当你真正开始使用AI编程工具，体验到10分钟完成原本需要1小时的CRUD开发，看到AI自动生成的测试用例覆盖了你没想到的边界情况，感受到从需求到代码交付时间缩短30%的效率提升时，你会发现自己正在经历一场变革。那些最初坚决抗拒的开发者，现在已经变成了忠实的用户。一天不用AI编程，就浑身难受。本文是我和团队近2个月来在AI编程领域的经验总结，我将带你走过这个完整的转变历程：从理解AI编程的战略价值，到掌握具体的技术实现，从建立科学的方法论，到实现团队的规模化应用。这不仅是一份技术指南，更是一本"AI编程上瘾指南"。
Ant Design v6 的开发过程中，由于不需要再考虑 IE 的兼容问题，我们对部分组件改造使用了 CSS 变量获得了更小的 CSS 体积以及更好的性能。今天我们来聊聊 CSS 变量的一些小事。
本文整理自阿里云智能集团高级技术专家周礼在 2025 全球机器学习技术大会上的精彩演讲《Apache RocketMQ x AI：面向异步化 Agent 的事件驱动架构》，介绍了如何基于 Apache RocketMQ 新特性构建异步化 Multi-Agent 系统，深入探讨了 Agent 间的异步通信、上下文隔离、状态恢复与任务编排机制，并通过实际案例展示如何利用 RocketMQ 实现 Multi-Agent 的任务调度。
MYKMP 是支付宝基于社区 Kotlin MultiPlatform 与 Compose MultiPlatform 研发的原生跨平台解决方案，三端（Android、iOS、HarmonyOS）一码地共享业务逻辑与 UI 代码，减少为不同平台编写和维护相同代码所花费的时间，同时保留了原生编程的灵活性和优势。在支付宝内部我们也称之为 “Bundle 3.0”。去年 8 月，我们开始研发整个框架，历经一年有余，目前支付宝每天已经有亿级稳定流量运行着，在此向大家正式介绍我们的解决方案。本文会概述性地介绍我们的整体建设，并详细讲讲我们鸿蒙版本的架构方案与工程建设。
DeepSeek最新发布了一个参数 3B规模的视觉压缩OCR模型，论文《DeepSeek-OCR: Contexts Optical Compression》，提出利用视觉模态压缩长文本上下文的新方法。 该模型由DeepEncoder与DeepSeek3B-MoE组成，可将文本信息映射为二维图像并高效解码，实现10倍压缩下97%识别精度，20倍压缩仍保持约60%。 但很多同学其实并不了解，OCR技术到底是什么。本文将从这个 3B模型的发布入手，为你一步步揭开OCR的神秘面纱。
