本文介绍了百度Go CMC委员会主席开发的三个AI Skill，旨在解决Go语言开发中的三大核心挑战。chao-go-sync专注于并发编程，能自动诊断并发bug并提供优化建议；chao-go-perf提供全面的性能分析能力，包括基准测试、性能剖析和编译器优化指导；modern-go则专注于代码现代化，能自动将老式Go代码转换为符合最新版本的现代惯用法。这三个Skill整合了Go语言领域的权威知识资源，为开发者提供了智能化的编程辅助工具。
HorizonVault 是中间件团队自研的一款高吞吐分布式存储引擎，主要面向 Kafka 远程存储、冷/温数据下沉和大容量低成本存储场景。随着 Kafka 集群数据规模持续增长，本地高性能磁盘很难无限扩张，HorizonVault 需要把大量历史数据稳定、可恢复、可治理地迁移到远端存储，同时维持足够高的写入吞吐和可控的读写延迟。
每个 SRE 团队都知道混沌工程的价值——在可控条件下主动注入故障，验证系统韧性，防患于未然。但现实是，绝大多数团队的故障演练停留在“年度任务”而非“日常习惯”。原因很简单：门槛太高，流程太碎。一次完整演练五步：定位目标 → 拼装命令 → 确认安全 → 验证效果 → 善后清理。每一步都要查文档、写参数、跑命令。即使是经验丰富的工程师，单次演练也需要 20-30 分钟。而任何一步遗漏（忘了验证、忘了清理），后果都可能比不演练更糟。Blade AI 要解决的只有一个问题：让故障演练的成本低到可以成为日常。
本文介绍AI导购技术在 vivo 官网 APP 的落地实践，通过定义解决问题的边界能力、搭建多层架构方案、方案落地这三大块内容逐步递进地展开 AI 导购在为用户服务的应用过程。
在前一篇 《Harness Engineering:为 AI 打造可持续迭代环境的实践》 中,我们讲了 HelixVerify 如何在线下环境用 114 次迭代 把风险样本召回率从 8% 提升到 98.86%。那是一个典型的 线下 Harness。这一篇讲 Harness 思想搬到 C 端 AIGC 生产链路后的形态 —— 蚂蚁保保险快查深度解读页面生成系统(Deep Interpretation Page Generator,以下简称 DIPG)。DIPG 不让 C 端用户直接吃 LLM 实时生成的结果,而是把架构翻转成 "host-generate-verify-modify → DB 按品开启 → C 端直出" 。离线生成由一个带 verify 闭环的 Agentic Loop 负责,只有通过 verify 的 HTML 才会刷入 DB 并暴露给用户。实时生成只保留作为未开启品的兜底路径。即通过 Harness 的方式让 对 C 端交付的HTML 有足够好的质量。
随着 Claude Security、Codex Security 等新一代漏洞检测工具出现，漏洞检测正在从"发现代码缺陷"走向"理解项目上下文并检测业务风险"。
故事的起点是我们持续在围绕高德地图PC站做SEO优化，在探索各个方向上能带来增长的可能。偶然在某社媒上看到一个内容是关于一个人怎么利用AI自主发现需求并全程自主开发和上线APP的并能自动进入下一个提案的探索与执行。立马在我们的脑子中开始火星撞地球，决定在PC站SEO这个场景下借鉴这个思路，并且实践OPC（一人公司）。发现增长机会、设计方案、编写代码、测试上线——这条完整的链路上，每个环节都需要专业能力和大量时间。传统的做法每个链路都需要有特定的人来参与或者先进一点是人工指挥多个AI工具来完成，但在 OPC 的思想下，AI Agent独立自主完成是可以有机会实现的一个路径。
过去几年商品域为应对AI化挑战，构建了"事件驱动的Function-Centric Agent架构"。该架构采用两层设计：上层为业务场景workflow编排层，下层为统一能力供给层，通过AIFunction标准化封装工具和领域知识。系统整合了显性事实、关联情景和隐性经验三类商品知识库，实现了在离线业务流程统一，并基于商品事务事件实现高效实时推理。目前已在商品属性、卖点等核心场景落地，覆盖亿级商品，显著提升信息完整性和搜索转化率，新需求开发周期缩短至1周/人，为商品智能化从"单点提效"迈向"系统自治"奠定基础。
看了很多的文章和视频，我以为我理解大模型的工作原理了，直到看了vLLM的代码，我发现很多地方理解的太过表面。因此花了大概2个月的业余时间，深入阅读了vLLM的源码，本文算是对于学习代码的一个总结。另外由于当前主流LLM都是 Decoder-Only 架构，本文会聚焦LLM，不会像网络上其他介绍Transformers的文章从原始论文的 Encoder-Decoder架构讲起。
