本文系统回顾了淘特导购团队在AI编码实践中的演进历程，从初期的代码智能补全到Agent Coding再到引入Rules约束，最终探索SDD（Specification Driven Development，规格驱动开发）——以自然语言规格（spec.md）为唯一真理源，驱动代码、测试、文档自动生成，实现设计先行、可测试性内建与文档永不过期。实践中发现SDD理念先进但落地门槛高、工具链不成熟、历史代码集成难，因此团队当前采用融合策略：以轻量级技术方案模板为输入 + Rules严格约束 + Agent Coding高效实现 + AI自动汇总架构文档，形成兼顾规范性、效率与可维护性的AI辅助编程最佳实践。
在AI浪潮席卷全球的今天，有人认为关系型数据库已走向黄昏，MySQL 的生命力正在被边缘化。但事实真的如此吗？AliSQL，作为 MySQL 的重要分支，自2010年诞生以来，始终默默支撑着阿里巴巴集团核心业务的高并发、高可用需求。它从未消失，只是沉寂太久。 2026年，AliSQL社区的一帮开发者们，开始为AliSQL注入创新的血液！这是他们的第一篇，系统阐述了MySQL深度融合DuckDB的重大技术实践。这不仅是对“MySQL 只擅长 TP”这一行业共识的突破性回应，更是一次兼具工程魄力与架构远见的创新——在保持 MySQL 协议、语法、运维体系完全兼容的前提下，以轻量、高效、零侵入的方式，为MySQL 注入了 OLAP 能力。
在大规模云上业务持续增长的 10 多年里，我们打磨出了 LoongCollector（前身 iLogtail）：在同等硬件上可实现 10 倍吞吐，并带来 80% 资源下降。更重要的是，它在“极限性能”之外，还同时具备企业级可靠性。
数据库是后端开发的灵魂。在 AI Coding 极度流行的今天，虽然生成 SQL 语句已不再是难事，但 AI 工具往往因拿不到准确的表结构而“乱写代码”。尤其在数据库Schema未保存在本地（如使用 Flyway 进行迁移）的情况下，AI 无法获取最全的上下文，其实战能力会大打折扣。Qoder JetBrains 插件为此填补了最后一环：我们将数据库能力内置为核心上下文。通过 @database 能力，你可以一键将 IDE 中的数据库连接转化为 AI 的知识库。不再需要手动复制 DDL，直接引用 @database 即可让 AI 结合真实业务表结构进行 SQL 编写、数据模拟或架构评审，真正实现开发流程的闭环。
本文系统介绍了电商平台订单列表在性能、交互和稳定性三方面的优化实践：通过双层预请求策略与多级缓存体系提升首屏加载速度；采用多实例架构实现 Tab 间状态保持与流畅切换；并通过缓存复用、并发控制和多实例管理等手段有效治理白屏问题。整体优化显著提升了缓存命中率、渲染性能和用户体验，为复杂业务场景下的体验升级提供了可复用的方法论。
本文介绍了一套基于 AI 的无障碍自动适配方案，通过在开发阶段嵌入 AI 代码评审（CR）与智能修复能力，聚焦文本朗读、焦点管理和交互识别等高频问题，实现“写代码即修无障碍”。方案覆盖前端（Weex/H5）和 DX 模板，结合知识库、自动检测与补全工具，在自测和生产环境中均达到 95% 以上的优良修复率，显著降低人工成本，并计划扩展至 Native 和 D2C 场景，构建端到端的无障碍工程闭环。
本文介绍了支配树（Dominator Tree）算法在鸿蒙系统 ArkTS 内存分析工具中的应用。为应对淘宝 App 鸿蒙版因内存溢出导致的 Crash 问题，作者构建了一套从客户端采集内存快照、服务端自动分析的工具链。文中对比了多种支配树构建算法（如朴素算法、Lengauer-Tarjan 算法和迭代算法），并说明选用优化后的迭代算法的原因：实现简单、便于验证、且适合存在大量循环引用的内存图结构。
