在与AI结对编程的过程中，优秀的 Prompt 设计是充分发挥 AI 能力的关键。本文将分享一些开发中实用的 Prompt 优化技巧，帮助开发者更高效地与 AI 协作。
本文以手淘搜索“长颈鹿（手机淘宝搜索结果页头部自定义区块）”场景下的前端开发实践为例，探讨如何通过AI赋能提升开发效率。面对Weex/Muise架构限制、跨端兼容难题及分散的文档体系，作者转变传统开发模式，构建结构化、可被AI理解的研发知识库，并结合项目级编码规范与RAG技术，实现AI在组件开发、埋点集成、支付对接等环节的高效协同。通过“问题→修复→规则化”的闭环优化，不仅显著缩短开发周期（提效60%），更提出“AI编程即上下文工程”的核心理念，展望知识驱动AI自动编码的未来方向。
2023 年被称为大模型元年，但真正让人记住的模型并不多。到了 2024 年，技术与应用的双重驱动，让大模型进入前所未有的“快车道”。2025 年初，DeepSeek 的爆火更是点燃了全球的热情，每周都有数个乃至十余个新模型问世，文本、语音、图像、视频全线开花。可是在这琳琅满目的发布与宣传中，谁才是真正的 SOTA？通用榜单、技术报告的数据真的可靠么？面对眼花缭乱的分数、榜单与宣传语，企业和开发者又该如何选型？这篇文章带你穿梭大模型“井喷之年”的浪潮，揭开榜单背后的真相，并分享一套面向业务实践的评测方法论。读完之后，你也许会发现：选模型，不只是追逐最新的名字，而是一次关乎判断力与洞察力的考验
在高级编程语言的世界中，开发者始终与【object/struct】这类高度抽象的数据结构打交道。然而在分布式架构下，任何服务进程都不是数据孤岛——跨进程数据交换是必然需求。 以Java为例，业务逻辑的输入输出都是【object】。但在RPC场景中，这些对象必须经由网络传输。这里出现了一个根本性矛盾：网络介质(网线/光纤)对面向对象编程(OOP)一无所知，它们只会用光和电忠实地传输扁平化的字节流(byte[])。
蓝河操作系统（BlueOS）是vivo 面向通用人工智能时代，自主研发的智慧操作系统，它从内核到系统框架全栈使用Rust 语言编写，具有天生更智慧、天生更流畅、天生更安全的特性。从2023 年正式发布并率先搭载于智能手表，到2024 年实现全栈Rust 自研，再到今年7 月正式开源内核，蓝河操作系统已经在Rust的技术路线上深耕多年，在技术探索、产品落地与开源实践层面，都已走在行业前沿。在 Rust 十周年之际，我们邀请了vivo蓝河操作系统的相关负责人和研发专家，通过访谈的方式，一起交流了蓝河操作系统与 Rust 的故事。
本文聚焦多模态大语言模型（MLLMs）在文档问答（DocQA）任务中的性能提升，提出无需改动模型架构或额外训练的结构化输入方法，通过保留文档层次结构与空间关系（如标题、表格、图像位置）优化理解能力。研究发现，传统无结构OCR输入导致注意力分散，性能下降，而 LaTeX 范式结构化输入显著提升表现。注意力分析揭示其诱导“结构化注意力”，减少无关区域干扰，聚焦语义核心。在MMLongBench、PaperTab等四个数据集上验证，该方法尤其在复杂图表任务中效果显著，为智能文档处理与自动问答提供高效的解决方案。
本文基于生产环境中的多智能体 React 模式实践，系统剖析了自主规划架构在工具调用延迟、上下文膨胀、中间态缺失、循环失控与监督缺位等方面的典型挑战。
随着大模型在代码生成领域的广泛应用，开发者面临的核心挑战已从"如何让模型生成代码"转向"如何让模型生成高质量的代码"。本文聚焦于大模型代码生成中的关键因素——上下文窗口，通过深入分析Token机制、上下文丢失现象及其对代码质量的影响，提出了一套工程化的上下文管理方法论。文章目标想为开发团队提供了可操作的实践指南，旨在帮助实际的开发工作中提升大模型生成的代码质量，降低开发者对大模型生成的代码的修改次数。
