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。
因笔者个人业务关系，在深入接触300多项合规要求后，整理提交了数百项合规证据证明系统的安全性。在整理各项证据时就好奇：假如这一项不满足又能怎么着呢？怀着这些疑问去研究了一番，结果有了另外的收获，原来程序员除了正经写代码，还有这么多“发家致富”之路！
针对大模型知识推理能力与指令遵循能力存在表现差异的现象，为推进指令遵循能力的系统化研究与精准评估，美团 M17 团队推出全新评测基准 Meeseeks，并在魔搭社区、GitHub、Huggingface等开源平台上线。
最近听了很多大佬的讲座和分享，尤其讲到Why AI Programming First时，许多地方大佬们描述得很到位，但总感觉缺少理论支撑和严谨表述。后来一天夜里，我突然想到这块不就是编译原理中已经讲过的很多形式化定义，我在17年沉迷编译原理并且开源了好几款自己玩的编译器和解释器，而语言的形式化定义早有定义，而这块刚好也是计算机和语言学的交叉部分，在当下这个时代有清晰的认知尤为重要。另外因为涉及编译原理，和一些哲思，可能有一些难懂，已经尽量简化。
本文主要阐述作者通过亲身实践，探索利用AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的实践历程。
每个程序员都有成为架构师的梦。我们常说架构是决策、是制造规律、是用简单抽象复杂……架构设计经验与思维，在开发者日常工作的应用积累将带来质变。
本文围绕“什么是好代码”展开，作者结合自身职业发展阶段，从初入职场时仅关注完成任务的“黑盒认知”，逐步过渡到深入思考代码质量的多维度评价标准。文章提出，好代码不仅需满足功能需求和稳定性，还应兼顾用户体验、开发效率、可维护性与成本控制，并引用“金码奖”评审标准，从稳定、体验、效率、成本四个维度进行量化分析。作者进一步强调，写好代码需要全局视角，遵循设计原则（如开闭原则）与设计模式（如责任链），避免“坏味道”，同时警惕过度分层和复杂框架对可读性与维护性的负面影响。最终指出，好代码是权衡艺术的体现，其标准随个人成长与团队共识不断演进。
当代码不再只是解决问题的语言，它也能成为表达情感的方式，这一首首属于他们的“代码情诗”，是程序员们独有的浪漫！
为 AI Agent 行为立“规矩”——字节跳动提出 Jeddak AgentArmor 智能体安全框架
