近两年 AI 技术发展迅猛，日新月异。大语言模型 (LLM)、AIGC、多模态、RAG、Agent、MCP 等各种相关概念层出不穷，若不深入了解，极易混淆。本文旨在简要介绍这些 AI 技术的核心概念、基本原理及其相互关系，主要帮助非 AI 行业的开发者建立基础认知。文中涉及的每项技术在其垂直领域都值得深入探索，本文仅作概念性和原理性的概述。如有疏漏或错误，欢迎指正。
Container 容器是 Docker、K8s 系统的核心管理对象，围绕着容器生命周期（容器创建、启动、运行、销毁、清理等）进行管理，因此熟悉 Container 管理机制将会使我们更加深入理解 Docker、K8s 的容器编排原理，以期更好的服务各类业务。
可视化埋点（Visual Event Tracking）作为一种广泛应用的用户行为数据采集方案，通过可视化界面配置页面元素与数据采集事件的关联关系，为传统代码埋点的痛点提供了有效解决方案。传统埋点模式存在开发周期长、沟通成本高、代码耦合严重、验证困难等问题，而可视化埋点通过可视化圈选、低代码采集等技术，可显著降低技术门槛和维护成本，提升迭代效率。基于上述背景，我们研发了河图可视化埋点系统（以下简称河图），旨在提升埋点流程的效能，并简化埋点管理。河图现已融入公司内部的伏羲埋点管理系统（以下简称伏羲），作为其子系统，专注于可视化埋点领域，而伏羲则是一个集埋点开发、数据分析与管理于一体的综合系统。本文首先系统对比两种埋点方案的实现差异，深入剖析可视化埋点在敏捷迭代与跨团队协作中的核心价值；其次，从架构设计与运行机制层面阐述可视化埋点如何系统性解决传统埋点的弊端；最后，围绕"从实现到可用"的主题，探讨通过规范化管理与技术优化构建高可用性埋点体系的最佳实践。
系统性地“啃书”学习，在AI时代还有必要吗？ 有鹅厂同事认为：“AI时代下，程序员无需死磕过时的工具书，但放弃系统性学习等同于放弃技术纵深。这种学习不再是盲目的“啃”，而是有策略的“用”——用书籍搭建知识骨架，用AI填充细节，用项目实践注入灵魂。” 结合AI时代对程序员能力的新要求，我们为你精选了2025上半年值得深入阅读的大牛书单。这份书单不仅涵盖了AI与大模型的前沿知识，也兼顾了计算机科学的经典基石，一定要看到最后一本。
Playground 是社区以 Spring AI Alibaba 框架为基础搭建的 AI 应用体验平台，应用包含完善的前端 UI + 后端实现，具备对话、图片生成、工具调用、RAG、MCP 等众多 AI 相关功能。基于 Playground 项目源码，您可以快速复刻一个属于自己的 AI 应用。
技术术语的更迭，不仅是语言表达的更替，更代表着思维范式的转变。上下文工程这一新术语，之所以能引起业内共鸣，折射的是智能体复杂性的演化和应对策略的转变，是对现实中算法和工程挑战的一种集体回应，尤其是垂直和领域智能体。
在电商行业高速发展的当下，高并发场景的快速交付需求与传统劳动密集型研发模式之间的矛盾日益突出。尤其在大促节点，突发性业务洪峰与资源调度能力不足的结构性矛盾尤为显著——这如同双十一期间传统物流体系因缺乏智能分拣系统导致订单积压，直接暴露出传统架构在系统弹性扩展能力与自动化处理效率方面的显著短板。 研发环节中，测试团队常陷入“打地鼠”式的低效循环：一面需反复手动验证功能上线，一面又需加速构建自动化测试与运维工具，如同杂技演员在多重压力中艰难平衡，随时面临失控风险。
