大禹平台是一个离线 Dump 平台。在不同的场景都有自己的 Dump 流程，我们这里的 Dump 特指在搜索、推荐、广告（后续简称 “搜推广”）的场景中，将异构数据源加工处理后给到索引平台做索引的流程。
越来越多的开发者开始为 AI Agent 开发工具，无论是通过 MCP（Model Context Protocol）、Skills 脚本、还是直接使用 OpenAI/Claude 的 function calling。但很快大家发现了一个令人困惑的现象：技术上实现完全正确的工具，Agent 却用不好。 工具能跑通，schema 定义正确，API 调用成功，但是 Agent 总是选错工具，传错参数，或者在明明应该调用工具的时候却回复「我无法完成这个任务」。
本文是对AI Coding在前端研发实践中应用的复盘，系统总结了从工具选型、场景落地到效能评估的全流程经验。文章指出，AI在生成样板代码、单元测试编写及UI组件快速搭建等标准化场景中能显著提升效率，但在复杂业务逻辑理解、状态管理及样式细节把控上仍存在局限，需依赖人工审查与修正。通过实践，团队提炼出“人机协同”的最佳工作流：将AI定位为高效助手而非替代者，强调通过优化提示词（Prompt）、建立前端专属知识库及制定严格的代码审查规范来弥补AI的不足，最终实现研发质量与速度的双重提升，为前端团队规模化引入AI辅助开发提供了可复制的方法论。
chrome-devtools-mcp 是 Google 官方出品的 MCP server，通过 CDP 把 Chrome DevTools 的核心能力——截图、Console 监控、网络请求、性能 trace、Lighthouse 审计——暴露给 AI agent。配置只需两步：用 --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir=/tmp/chrome-debug 启动 Chrome，再在 VS Code 或 OpenCode 的 MCP 配置里加一个 npx chrome-devtools-mcp 条目。它的定位是 " 调试感知 " 而非 " 自动化操控 "，让 agent 真正能看到浏览器的运行时状态。
新的一周，是时候给你的龙虾塘加点数据“小饲料”了！ 多模态数据湖最近在 ArkClaw（火山引擎云上版 OpenClaw）上线了一批开箱即用的新 Skills：把多模态内容提取与处理、数据治理、数据计算/运维这些原本专业又复杂的数据能力，打包成了对话框里随时能调用的工具。 现在，你不用再纠结“该用什么工具、走哪条链路”，只要装好 Skill，说清楚需求，ArkClaw 就能快速调用对应能力，直接把结果交到你手上。 为了让你上手更快，我们还特地整理了 4 个开箱即用的 Skill 主题包，把日常高频场景直接打包好，拿来就能用，帮你把数据处理工作变得更顺、更快、更不费劲～
近几年，我一直从事于Agent领域的探索、应用与实践，也陆续沉淀了许多相关的技术文章，相信不少朋友都读过我之前那篇《如何构建和调优高可用性的Agent？浅谈阿里云服务领域Agent构建的方法论》。在那篇文章中，我们从Agent的概念起源聊到落地挑战，再到具体的解决方案，进行了一次较为系统的梳理。后来随着上下文工程、Multi-Agent、Agent Skills等技术的不断发展，我又通过《如何让Agent更符合预期？基于上下文工程和多智能体构建云小二Aivis的十大实战经验》 等文章详细介绍了我们在多个Agent技术细节上的一些落地实践经验。从生成式LLM爆发的变革到催生Agent的快速发展，AI发展的浪潮从未停歇。随着近半年来，Anthropic在Claude Code上前后实践和推出了Agent Skills、Agent Teams等新技术范式，Agent的构建逻辑与能力边界正在被重新定义。站在当前这个时间节点，当我们再次探讨“如何构建一个优秀的 Agent”以及“如何进行技术架构选型”时，原有的视角或许已不足以应对各种场景及的变化。
OpenClaw 作为一个功能强大的开源 AI 代理与自动化平台，通过将大语言模型与本地环境及各类消息渠道深度集成，实现了从“被动问答”到“主动执行”的范式转变。然而，其强大的系统访问和自主决策能力，也引入了一系列新的安全风险。本文旨在全面梳理 OpenClaw 的核心安全风险，并详细阐述火山引擎平台为保障用户安全部署和使用 OpenClaw， 所提供的整合性加固措施与具体配置建议。
2021 年，我的同事宏伟在 GMTC 分享了《58RN 页面秒开方案与实践》，这套方案主要解决了三个问题：资源预加载 + 静默更新：页面优先使用本地缓存资源，更新在后台静默完成。metro 拆包 + 框架预执行：App 启动时优先执行 RN 框架包。Native 并行请求业务数据：框架初始化与业务数据请求并行执行。但问题来了：“秒开”真的已经足够了吗？数据表明， 首屏时间每降低 1 秒，用户流失率大约降低 6.9%。 当前方案实施后，在低端机（Pixel 3a）上实测RN页面的冷启动仍需 1.78s、热启动需 1.1s，白屏依然明显。因此，我们开始针对 RN 容器启动链路 进行优化。最终通过 容器预加载 + 容器复用，把冷启动压到 0.8s（↑55%），热启动到 0.33s（↑70%） 。本文将分享整个优化过程与落地经验。
