构建 AI 工具生态这件事上，过去一年我们做了不少尝试。回头看，会觉得这条路径像是在搭建一条越来越清晰的“能力生产线”： 从写 JS → Agent Tool 工具 → 成为 MCP 工具 → 成为跨平台 Agent 能力。 这篇文章我们就按这条演进路线，把底层逻辑、踩坑经验和最终的工程方案完整讲清楚。

9 Technology lddgo Shared on 2025-12-12

这是一套基于实际项目经验总结的系统化Prompt设计方法论。   核心思想：将大模型（LLM）视为一个可独立执行任务的Agent，并为其提供一套清晰的标准作业流程（SOP）。   Prompt = 角色(Role) + 上下文(Context) + SOP(Workflow) + 边界(Boundary) + 回答约束(Constraints) + 示例(Examples)

14 Technology lddgo Shared on 2025-12-12

过往基于tab模式进行代码补全对编码效率提升的天花板较低，使用agent模式生成的代码在功能完整性，可用性，安全以及可维护性又有很多问题导致实际代码采纳率不理想；基于以上矛盾点腾讯广告审核团队迫切需要探索出适合团队并且能面向未来的AI开发范式，帮助团队从需求确认到功能上线全链路提效；本文重点介绍通过“AI技术规范(索引/rules)  + 模板化(技术方案/prompt) + MCP工具集成 + AI自我总结”，实现生产力提升的人机协同新范式。

13 Technology lddgo Shared on 2025-12-12

随着大语言模型（LLM）越来越普及，将它们集成到 Web 应用、聊天机器人等场景中成为很多开发者的诉求。但不同模型提供商（DeepSeek、OpenAI、Anthropic、Google 等）在接口、请求方式、返回格式等方面差异很大。 此外，不同 Web 框架（React／Next.js、Vue／Nuxt、Node.js 等）也带来了兼容性和工程复杂性。Vercel 推出的 Vercel AI SDK，旨在通过 统一 API + 框架无关 UI 组件 + 多模型适配器 的设计，将 “调用 LLM + 构建对话/生成 UI” 的复杂性封装起来，让开发者可以更专注于业务逻辑，而不必过多关注模型和框架差异。换句话说，Vercel AI SDK 是为“把 AI（LLM）接入现代 Web 应用” — 从原型到生产 — 提供一种标准、方便、高效的“中间层/基础设施”。如果你在做 ChatBot、知识库问答等项目时，Vercel AI SDK 能大幅降低上下游集成和工程复杂度。当前，Vercel AI SDK 最新版本为 AI SDK 6，不过目前它处于 Beta 阶段。如果你不想用 Beta 版本

15 Technology lddgo Shared on 2025-12-11

debounce（防抖）是一种在数据流中限制值的频率的操作符：它会“等待”一段指定的时间，只有当输入值停止出现（即输入静默达到设定时长）后，才会将最新的输入值传递到下游。这个操作符特别适合处理高频触发的场景（比如用户输入、滚动事件）：它可以防止下游处理逻辑被频繁调用，从而提升性能或避免不必要的计算。在实际应用中，debounce 的行为可以总结为：“等一等，看看是否还有新值进来；如果一段时间内没有新值，就把最新的值发出去”。

17 Technology lddgo Shared on 2025-12-11

让 AI 用 Flutter 实现了猗窝座的破坏杀·罗针动画，这个过程如何驯服 AI

10 Technology lddgo Shared on 2025-12-11

本教程采用一套标准化的工作流，将复杂的绘图任务拆解为 “逻辑构建（The Architect）” 与 “视觉渲染（The Renderer）” 两个独立且互补的环节。通过利用 LLM 强大的逻辑推理能力来指导绘图模型的像素生成能力，我们能够产出符合 CVPR/NeurIPS 等顶刊标准的学术插图！

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用 DeepSeek 打造智能虚拟主播：从零到上线全流程

30 Technology lddgo Shared on 2025-12-11

本文来自携程刚刚上市的《全球化技术架构与实战》一书。携程集团自2016年起启动全球化战略，在全球化进程中，技术团队在挑战中学习，在磨砺中成长，积累了许多值得借鉴的经验。全书以“全球化业务落地”为主线，深入剖析了从架构设计、流量调度、数据合规、基础设施，到体验优化、支付建设、客服系统及IT运维的完整技术实践，希望帮助出海企业规避技术陷阱，助力业务在海外平稳落地。 本月起，我们将推出4篇出海主题系列文章，带大家一起抢先看看新书中的部分精华内容。

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2025 是 Agent 元年，企业开始大规模落地 Agent，都会遇到多 Agent 管理，多 MCP 工具管理，多模型管理问题，如何查找和选择合适的 Agent/MCP/Model？哪些高频场景可以快速让所有人参与？多个团队如何协同，权限如何管理，成本如何分摊？为了解决这些挑战，阿里巴巴升级 AI 开放平台 HiMarket，基于阿里巴巴内部 IdeaLAB，扩展 AI 开放平台的能力，推出 v0.5.0 版本，提供 Agent/MCP/Model 市场能力，提供基于 Chat 的高频使用场景，提供账号权限管理和成本分摊能力。

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