Agent 正在经历从“聊天机器人”到“得力干将”的进化，而 Skills 正是这场进化的关键催化剂。 你是否曾被 Agent 的“不听话”、“执行乱”和“工具荒”搞得焦头烂额？ 本文将带你一文弄懂 Skills ——这个让 Agent 变得可靠、可控、可复用的“高级技能包”。 我们将从 Skills 是什么、如何工作，一路聊到怎样写好一个 Skills，并为你推荐实用的社区资源，带领大家在 TRAE 中实际使用 Skills 落地一个场景。 无论你是开发者还是普通用户，都能在这里找到让你的 Agent “开窍”的秘诀。
国内云厂商从2010年左右正式推出云服务开始，关系数据库作为核心产品，18年以前聚焦于传统关系型数据库如何更好的上云托管，提供开箱即用，以及企业级的高性能、高可靠、高稳定的能力。随着泛互联网的持续发展，云计算提供开箱即用的基础设施，帮助企业快速搭建业务无需考虑基建，加速迁移上云，完成云数据库规模极大增长，特别是大众创业，万众创新后，中小用户规模急剧增加。此时，基于各项 PaaS 设施的成熟，进一步推动数据库在成本、弹性、服务质量上的突破，云原生数据库 TDSQL-C 应运而生，应云而生。以上是数据库的简要发展历程，下面以多年业务后台开发的角色，分享自己对如何用好数据库的理解，如有不足欢迎大家指正。
在大规模云上业务持续增长的 10 多年里，我们打磨出了 LoongCollector（前身 iLogtail）：在同等硬件上可实现 10 倍吞吐，并带来 80% 资源下降。更重要的是，它在“极限性能”之外，还同时具备企业级可靠性。
站在“上帝视角”审视软件开发的历史演变，我们实际上是在见证 “人类意图”与“机器实现”之间鸿沟的不断缩减。 从问题空间到解决方案空间，前人尝试过声明式DSL、RAD工具，尝试过模型驱动工具。但仍局限于定制或细分于领域。 现在，结合全知全能的大模型像打开了盒子，AI 的介入让软件工程快速进入了“意图驱动”的时代。 我们正处在软件工程史上最剧烈的变革期——从“人写代码给机器看” 转向“人表达意图给AI听，AI实现给机器看”。 如果传统编程像是拿着精密蓝图、亲手切割并组装每一块木板来建造房子；那么Vibe Coding更像是对着一个神奇的建筑机器人描述你想要的“氛围”（比如“我想要一个通透、有现代感的起居室”），机器人会立刻堆砌出房屋。你不需要知道梁柱是如何受力的，只需不断告诉机器人“窗户再大一点”或“颜色再暖一点”，直到你满意为止。但一旦墙内电线走火，你可能根本不知道从哪里拆起。
得物社区推荐的实践中，我们发现用户兴趣容易收敛到少数几个主兴趣上，难以做到有效的兴趣拓展，通过将大模型与推荐结合的方式，在得物社区的用户兴趣拓展方向上切实取得了突破，拿到了显著的业务收益并推全上线。因此我们将相关工作中采用的核心算法与模型策略总结整理，投稿了AAAI-PerFM，入选了长论文《Enhancing Serendipity Recommendation System by Constructing Dynamic User Knowledge Graphs with Large Language Models》。AAAI Conference on Artificial Intelligence）由人工智能促进会（AAAI）主办，是人工智能领域历史最悠久的国际学术会议之一。以下内容为正文的详细介绍。
在软件研发过程中，“环境问题”是制约研发效能的关键瓶颈之一。环境不稳定、测试环境混乱、环境抢占严重等问题，显著影响开发与测试效率。本文系统介绍vivo通过“全链路多版本环境管理”模式，实现开发测试环境的快速构建与高效管理，使多版本环境能够像“平行宇宙”一般，实现安全、隔离、高效的并行测试与发布。
数据库是后端开发的灵魂。在 AI Coding 极度流行的今天，虽然生成 SQL 语句已不再是难事，但 AI 工具往往因拿不到准确的表结构而“乱写代码”。尤其在数据库Schema未保存在本地（如使用 Flyway 进行迁移）的情况下，AI 无法获取最全的上下文，其实战能力会大打折扣。Qoder JetBrains 插件为此填补了最后一环：我们将数据库能力内置为核心上下文。通过 @database 能力，你可以一键将 IDE 中的数据库连接转化为 AI 的知识库。不再需要手动复制 DDL，直接引用 @database 即可让 AI 结合真实业务表结构进行 SQL 编写、数据模拟或架构评审，真正实现开发流程的闭环。
