时光荏苒，Qunar技术沙龙陪伴大家又走过一年技术探索的征程。这一年，我们向大家分享了近二十篇高质量的技术文章，覆盖AI应用实践、数据库、中间件、系统/架构优化和运维方面等领域。在这一年的旅程中，感谢每一位读者的真诚相伴，你们每一次的阅读与反馈都让我们备受鼓舞。在此辞旧迎新之际，小编特地为大家汇总了2025年的技术文章，向大家呈现这一年来所探索的“技术地图”。（点击文章标题即可阅读哦）
随着得物App各业务功能的丰富和升级，得物App内可供用户体验的内容和活动逐步增多，在用户App内体验时长不断增长的大背景下，App使用过程中的体验问题变得愈发重要。同时，在整个功能研发流程中，App端的测试时间相对有限，对于App上的各种场景的体验问题无法实现完全的覆盖，传统的UI自动化回归无法全面满足应用质量保障的需求。特别是在涉及页面交互和用户体验等较为主观的问题时，往往只能依赖于测试人员手动体验相关场景来进行质量保障，整体测试效率较低。 前段时间，我们结合内部的前端页面巡检平台，实现了对App上核心场景和玩法的日常巡检执行能力，对于基础的页面展示问题检查、交互事件检测和图片相似检测等问题已经初步具备有效的检测能力。针对应用体验类问题在传统自动化方式下的检测难题，我们结合AI模型在内部场景应用的经验，开始尝试在App上利用大型模型的分析能力进行巡检，并最终实现得物App智能巡检的应用落地。相较于传统的App质量保障方式，App智能巡检在帮助业务排查应用体验类问题有着极大的优势。
在AI编程工具快速普及的今天，如何有效采集和分析AI代码生成数据成为了一个重要课题。我们设计并实现了一套基于MCP（Model Context Protocol）架构的多AI工具代码采集方案，支持claude-code、iflow、codex等CLI工具以及qoder IDE。这套方案具有轻量化、用户无感、可扩展等特点，目前已经和Aone团队合作，数据将自动采集到Aone的日志平台用作团队AI采纳率数据加工的基础。当前已支持claude-code、codex、gemini、ykcli、iflow/iflow-aone、qwen-code、qoder等工具，平台覆盖 macOS + Windows。
2025 年 AI 编程工具遍地开花，但一个尴尬的现实是：工具越来越强，预期越来越高，落地却越来越难——speckit 的规范流程在企业需求的"千层套路"、海量代码面前显得理想化，上下文窗口频繁爆满让复杂任务半途而废，每次做类似需求还是要花同样的时间因为知识全在人脑里。本文记录了我从踩坑规范驱动工具，到借鉴 Anthropic 多 Agent 协作架构、融合上下文工程与复合工程理念，最终实现边际成本递减、知识持续复利的完整历程。如果你也在"AI 工具明明很强但就是用不好"的困境中挣扎，或许能找到一些共鸣。附带还有新的工作流下人的工作模式转变思考～
架构图是架构师、产品经理、开发工程师、测试工程师等各种角色之间进行沟通的语言和桥梁，让整个团队更能有效地协调工作。设计图不单单是架构师要掌握的，在一个产品的开发过程中，任何一个环节和角色都可以通过掌握不同的设计图来完成沟通。
本文将围绕如何在 ReactAgent 中引入并实践 HITL（Human In The Loop，人机回路）机制展开，重点介绍实现方案及代码设计。并结合在做Agent基础平台期间，经历的一些agent的能力升级，对于Agent与工程设计之间存在的一些关联关系，分享一些个人观点。
美团质效技术部联合复旦大学周扬帆教授团队推出KuiTest——零规则UI功能性异常测试工具。KuiTest通过将“人类预期”直接用作Test Oracle，解决了长期以来UI测试Oracle泛化性差的自动化痛点。实验表明，KuiTest异常召回率达86%，误报率仅1.2%，已在执行21万+测试用例，发现百余例有效缺陷，大幅降低人工成本并提升测试覆盖率。
