日常项目基础工作耗费大量时间、紧急任务一连“肝”几个大夜……对于一个计算机相关专业研究生来说，几乎是家常便饭。随着大模型能力赋能编码工具，被开发者们戏称的“代码搬砖”生活有了起色。 从去年开始，PPDE 飞桨开发者技术专家、澳门理工大学研二学生王荣胜，和他的实验室伙伴们用上了智能代码助手 Baidu Comate，用于协助解决基础重复的代码编写工作，推进实验室的医学影像数据处理项目提效。原本处理150G的医学影像数据，需要3个人花一周时间才能完成数据处理的代码编写工作。使用 Baidu Comate “实时续写”、“注释生成代码”、“代码生成注释”、“私域知识增强”等功能后，只需要1个人花2天时间就可以完成，项目整体的团队协作效率也获得了提升。
现代软件部署中，容器技术已成为不可或缺的一环，在云计算和微服务架构中发挥着核心作用。随着容器化应用的普及，确保容器环境的可靠性成为了一个至关重要的任务。这就是容器SRE（Site Reliability Engineering，站点可靠性工程）的职责所在。容器SRE工程师不仅要保证系统的高可用性，还需要优化运行效率，确保系统在各种压力和突发情况下的韧性。 然而，容器SRE的工作常常是背后默默的付出，通常涉及着大量看似琐碎却极其关键的维护任务。例如某一天，你可能发现K8s集群中的Kubelet进程CPU使用异常飙高，这就需要容器SRE工程师立即介入，进行深入的诊断和问题排查，避免类似问题成为生产环境中的隐患。这种排查过程往往涉及复杂且难以预测的环境，通常需要SRE工程师具备高度的专业知识和快速应变能力。因此，虽然容器SRE工程师的努力可能不为大众所见，但对于现代依赖软件和云服务的任何系统来说，这些工作显得尤为严谨和重要。 通过本文，我们将深入探讨容器SRE在日常工作中面临的挑战和如何通过专业技能和创新技术方案来定位和解决问题，确保技术平台的稳健运行。
2023年，大模型如雨后春笋般爆发，58同城TEG-AI Lab作为AI平台部门，紧跟大语言模型技术发展步伐，打造了大语言模型平台，支持大语言模型训练和推理部署，并基于大语言模型平台构建了58同城生活服务领域（房产、招聘、汽车、黄页）垂类大模型灵犀大语言模型（ChatLing），支撑了业务方大模型应用的探索落地。灵犀大语言模型在公开评测集和实际应用场景下，效果均优于开源通用大语言模型以及商用通用大语言模型。
随着视频流业务的发展，业务的复杂性越来越高，视频流老工程在架构设计、代码质量、工程能力等方面的问题也逐渐凸显。在这样的背景下我们开启了一次对老工程的大型重构。 本次重构是一次对大型业务工程进行架构再设计和重构的探索，本文是对这次探索的一次梳理与总结。限于篇幅，文章总共分为理论篇和实践篇两个部分
本文会从浏览器插件应用场景切入，穿插插件基础能力和常见入口的介绍，核心回答如下三个问题：插件可以被使用在哪些场景？不同的使用场景我们的主要代码实现思路是怎样的？我们可以从哪些角度入手自己开发一款可以落地实用的浏览器插件？
B站作为国内领先的内容分享平台，其核心功能之一便是支持UP主们创作并分享各类视频内容。UP主稿件系统作为B站内容生产的关键环节，承担着从内容创作到发布的全过程管理。为了满足不同创作者的需求，B站提供了多种投稿渠道，包括移动端的粉大加号、必剪APP，以及Web端和PC端的上传方式，确保创作者可以随时随地上传自己的作品。同时，B站的内容来源多样化，既有用户生成内容（UGC），也有专业生成内容（PGC），以及商业合作稿件等。这些内容通过分区品类、话题和标签等多维度进行分类，以满足不同用户的兴趣和需求。这就要求B站必须具备一套高效、稳定的稿件生产系统，以确保内容的顺利上传、处理和分发。 随着业务的快速发展，技术团队面临着组织变革、业务需求快速迭代以及系统劣化的挑战。在此过程中，技术债务逐渐累积。技术债务主要源于为了迅速适应市场变化而采取的临时解决方案，或者是已经过时的历史技术架构，这些问题若不及时解决，将会导致系统维护难度加大、系统复杂性提升和性能下降，进而影响用户体验和业务的持续发展。
