本文探讨了前端互动开发中组件复用的困境，指出传统代码复用模式因逻辑复杂、维护成本高而难以持续。随着AI技术的发展，作者提出一种“规范驱动的AI协同开发”新模式：从“代码复用”转向“规范复用”，即通过制定统一的开发规范（Spec），利用AI按需生成针对具体场景的专用组件。这种方式降低了组件复杂度，提升了可维护性与一致性。文章以“Bottom组件”为例，详细展示了如何通过设计原则、布局结构、功能模块、埋点规范等标准化文档指导AI生成高质量、定制化的前端代码，从而实现高效、可持续的组件开发实践。
在 AI 时代，若你还在紧盯代码量、执着于全栈工程师的招聘，或者仅凭技术贡献率来评判价值，执着于业务提效的比例而忽略产研价值，你很可能已经被所谓的“常识”困住了脚步。
D是我们团队的服务端应用，其代码库历史悠久，最早可以追溯到淘宝APP无线端迁移，应用中许多代码已无线上流量，但代码并未随业务的下线被清理。越来越多的代码“沉淀”下来，既增加了团队新人学习门槛，也增加日常开发维护成本。但实际做代码下线并非容易，仅凭业务逻辑决策代码清理费时费力，还容易误删在使用的业务代码，因此非常需要工具来辅助做代码的清理，这就是基于代码执行染色和覆盖分析做代码下线方案的背景。 代码执行染色&执行覆盖率分析，使用JVM agent的扩展能力实现代码的插桩和在线染色，再通过解析采样的数据可得到代码的执行情况，清理代码就“有理有据”；仅靠原始分析出的数据清理依然低效，为此我们将数据采集、覆盖率可视化通过IDEA插件集成，实现清理无效代码过程又准又快。
随着 LLM 应用的飞速发展，越来越多的 Agent 应用开始走近每个人。围绕着 Agent 应用的核心，目前业界有零代码、低代码和高代码三条主流的技术路线。AgentScope 作为 Python 社区中受到广泛应用的高代码框架，在 Java 生态下的需求也越来越大。今天，我们很高兴地宣布 AgentScope Java v0.2 版本正式发布了，具备了所有核心的 ReActAgent 的能力。
本文首先以淘天电商交易订单表线上一条非典型慢 SQL 的深入剖析为切入点，示范如何系统地分析与排查慢 SQL；接着详尽归纳了索引分类、B+Tree 与 B‑Tree 的结构差异、B+Tree 高度估算方法、EXPLAIN 与 Query Profile 等诊断工具的使用，以及索引下推与排序的执行流程等索引优化理论；最后结合日常实践经验，提出了适用于大规模线上集群的索引变更 SOP，并总结了常见的慢 SQL 成因与相应的解决策略。
本文讲述 Dify 平台在 Agentic 应用开发中面临的可观测性挑战，从开发者与运维方双重视角出发，系统分析了当前 Dify 可观测能力的现状、局限与改进方向。
你是不是也有过刚刷完进站闸机，抬头十几条指示牌，一脸懵；换乘只隔一条站台 最后走到腿软还绕回原点；地铁口连商场没指路牌，硬生生逛成“买单人流”。面对日益多样化的用户场景和亟待提升的用户体验指标，现有的通用引导策略已显不足。而高德地图的公交接驳指引项目是从“以交通方式为中心”到“以用户完整行程为中心”的升级。通过激活数据关联价值，为用户提供无缝的端到端出行体验。
