本文系统性地探讨了如何通过AI技术提升研发效能，尤其是在企业级复杂场景下的应用实践。文章以“氛围编程”（Vibe Coding）为切入点，指出尽管AI生成代码在效率上显著提升（代码生产率中位数提高17%），但在质量保障方面仍面临挑战。作者结合自身在交易团队的实践经验，提出应聚焦于高频、重复且熟悉的非业务需求场景（如AB实验下线、Switch开关治理）进行AI提效突破。 为此，团队设计了一套高准确率的AICoding工作流，融合MCP、A2A和AG-UI三大协议，构建了基于Single-Agent架构的智能生码系统。通过精细化提示词工程、动态上下文注入与标准化工作流编排，实现了AB实验推全/下线等任务的自动化生成与发布。文章重点强调：选择细分、可控的场景，结合业务深度知识，沉淀可复用的工作流模板，是实现安全、高效、可推广AI研发提效的关键路径。最终目标是在保证90%以上正确率的前提下，解放研发人力，聚焦高价值创新。
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。
