本文主要讲述了在开发过程中，大模型（如AI编程助手）难以理解项目所依赖的二方包代码的问题，并通过一个实际案例复盘了从“翻车”到“驯服”AI的全过程。作者尝试使用Cursor等AI工具直接生成调用二方包接口的代码，但因AI无法读取未在当前工程中打开的依赖源码，导致生成的代码错误频出，甚至出现幻觉式编码。为解决此问题，作者探索了多种方案，最终发现，本地反编译MCP方案最有效，能精准解析二方包中的类与方法，显著提升代码生成的准确性和可用性。文章强调，应将AI视为需辅助的“工具人”，通过提供良好上下文与工具来增强其能力，而非期待其无所不能。
当“秋天的第一杯奶茶”冲上热搜时，很多人看到的是用户的热情与订单的暴涨，而在背后，技术团队同样在全力以赴。自 4 月 30 日淘宝闪购上线以来，短短 100 天，业务团队创造了一个奇迹，技术团队则在高并发与海量数据的冲击下迎来前所未有的挑战。 闪购项目期间，亿级营销投入叠加多端流量，实时决策与调控对数据提出了分钟级的要求。为应对挑战，饿了么数据团队依托一年多的湖仓探索与沉淀，选择 StarRocks + Paimon 搭建实时湖仓架构，并通过物化视图优化、RoaringBitmap 去重和大查询治理，突破了传统离线架构的瓶颈，为闪购提供了坚实的数据支撑。 本文将根据闪购项目的实战过程，分享过程中沉淀下的经验与思考。
传统的 Browser-Use 多依赖于固定选择器和流程编排，难以应对界面变化与复杂逻辑。随着大模型驱动的智能体技术兴起，Browser-Use 正迈向智能化新阶段：LLM 作为“大脑”负责任务规划与语义理解，结合视觉识别、DOM 分析、动作预测等模块，实现对浏览器环境的感知、决策与执行闭环，从而完成注册、比价、填报、监控等多步骤复杂任务的自主自动化。
本文围绕《架构现代化》一书展开，从“架构共鸣”的角度探讨了软件架构设计中的多个核心议题。文章通过八个方面——大泥团、独立价值、领域划分、概念设计、分类视角、领域厚度、全局与局部、脚手架——系统性地分析了架构演化中的常见问题与应对策略。强调了在复杂系统中避免代码混乱、明确权责边界、合理划分领域、建立共识概念、科学分类、理解领域复杂性、平衡局部与全局复杂度，以及架构活动的阶段性与可复用性。最终指出，架构现代化的关键不仅在于技术本身，更在于团队信任与工程卓越，推动“码农”向具备设计思维的“工程师”转变。
对于常见的机器告警来说，无非就是内存使用率告警、CPU使用率告警。这里以我们应用自己的一个线上环境的内存告警排查过程为例，演示一下排查过程和思路。希望对于新人在日常的问题排查过程中，有个抛砖引玉的效果。
本文通过复盘一个AI审核项目的实践，揭示了在真实业务中，合理的工作流设计 + 精细的提示词工程 + 对模型能力的清醒认知，比盲目追求复杂Agent更能带来稳定、可落地的效果。
近期，大量用户反馈系统在运行过程中出现 CPU 利用率与系统负载（load）突发性飙升，甚至引发系统短时卡顿（持续数秒至数十秒）的问题；对于业务来说，轻则导致几百毫秒的抖动，重则连机器都无法ssh上去。经分析发现，此类异常现象普遍存在一个显著特征：均发生在系统内存占用率接近阈值（90%-95%）时。
本文通过分享将AI Agent技术应用于“智能播报助手”和“批量建任务”两个真实业务场景的实践历程，深刻阐述了当下将AI Agent与传统工程系统深度融合，而非追求完全替代，才是实现业务提效和价值落地的有效路径。
近年来，人工智能领域最引人注目的进展莫过于大模型的飞速发展。这些模型以其惊人的学习能力和泛化能力，正在深刻改变我们对 AI 的认知，并推动着 AGI（通用人工智能）的梦想从科幻走向现实。大模型的发展呈现出两大核心趋势：模型能力的持续跃迁和模型生态的日益开放。
最近在做智能缺陷查重的项目过程中，遇到一个有意思的问题，尽管采用了精心设计的Prompt和强大的LLM，模型在返回重复缺陷时，仍产生数据不一致的“拼凑”结果。通过层层递进的分析，发现问题的根源并非出在Prompt工程或模型本身，而在于RAG数据库中的“信息断层”。这里将问题分析与调试过程记录下来，与大家共享。
