随着大语言模型与开发工具链的深度融合，命令行终端正被重塑为开发者的AI协作界面。本文以 Google gemini-cli 为范本，通过源码解构，系统性分析其 Agent 内核、ReAct 工作流、工具调用与上下文管理等核心模块的实现原理。为希望构建终端 Agent 的开发者，提供工程实现的系统化参考。
做数据前端，你会很快建立一个共识： 怎样把枯燥的数字用合适的方式展示出来，是我们的第一要务，但这只是起点。 如果说规范的数字排版是中后台系统的“地基”，保证了信息的准确传达；那么可视化图表就是地基之上的“建筑”。地基稳固，建筑才能发挥其功能——让用户从微观的读数中解放出来，更快速地识别趋势、定位异常，从而真正从数据中获取规律。 但这篇主要想聊的，不是那座“建筑”，而是这块往往被忽视，却决定了整个系统专业度的“地基”——数字格式化。
通过Turing Data Analysis(TDA）一站式自助分析平台建设，实现了业务看数、分析一体化闭环。然而，随着业务深度使用，分析需求也更加的复杂、多样，对TDA的分析能力提出了更高的要求，同时用户的极限查询与性能形成对抗，也影响了用户的分析体验。本文将聚焦分析能力增强与性能优化两方面，阐述具体的优化策略，以持续保证用户分析体验。
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。
去哪儿网国内酒店稳定性保障之中间件超时演练：为保障高峰期稳定性，一阶段先对酒店历史发生过的3起Mysql/Redis存储超时引发ATP故障的场景进行模拟演练，基于这3个故障的共性都是数据层出现问题导致应用连接池被打满，所以演练将通过在应用接口访问存储时注入超时故障，同时结合压测流量，验证高并发存储超时下不触发ATP故障。
本文将求根溯源，从历史时间线发展的角度一起来看看AI是如何诞生的，以及在诞生后这几十年的发展过程中经历了哪些变革和演进，在演进的过程中我会介绍大量涉及到的细分技术模块，希望大家对AI整体的技术模块及互相之间的关系都有系统化的了解（由于篇幅有限，不会非常深入垂直的去讲某一个技术，大家对任一细分技术感兴趣可以单独交流）。最后，我会结合自己亲自参与的一些AI案例来一起看如何更好的应用AI来帮助我们的业务提升价值，同时，展望AI未来的前景及发展。
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。
