本文深入剖析了购物车拖拽功能的技术实现路径，在复杂业务场景下通过精细化控制、合理架构分工与细节体验打磨，实现了高效、稳定、流畅的用户交互体验。
本文系统阐述了在当前 Agentic AI 技术快速发展的背景下，如何构建一个可靠、高效且可落地的 AI Agent 应用。随着 LLM 和工具调用的标准化，开发的核心竞争力已转向 提示词工程（Prompt Engineering）、工作流设计（Workflow）和知识库构建（RAG） 三大领域。
本文介绍了在 iOS 平台上使用 MNN 框架部署大语言模型（LLM）时，针对聊天应用中文字流式输出卡顿问题的优化实践。通过分析模型输出与 UI 更新不匹配、频繁刷新导致性能瓶颈以及缺乏视觉动画等问题，作者提出了一套包含智能流缓冲、UI 更新节流与批处理、以及打字机动画渲染的三层协同优化方案。最终实现了从技术底层到用户体验的全面提升，让本地 LLM 应用的文字输出更加丝滑流畅，接近主流在线服务的交互体验。
本文系统性地阐述了自然语言转SQL（NL2SQL） 技术如何让非技术背景的业务分析师实现数据自助查询，从而提升数据驱动决策的效率与准确性。
在AI技术迅猛发展的今天，如何与大型语言模型高效“对话”已成为释放其潜力的关键。本文深入探讨了提示词工程（Prompt Engineering）这一新兴领域，系统解析了从基础概念到高级技巧的完整知识体系，并结合“淘宝XX业务数科Agent”和科研论文深度学习两大实战案例，揭示了高质量提示词如何将AI从“工具”升级为“智能协作者”。无论你是初学者还是实践者，都能从中掌握让AI真正为你所用的核心方法论。
本文通过深度对比两款主流AI编程工具——Cursor 和 Claude Code，揭示了它们截然不同的设计理念与适用场景。
本文围绕SPU（标准化产品单元）的演进与挑战，系统分析了当前SPU在定义、生产、审核和数据治理方面存在的核心问题，如SPU定义与商品类目强耦合、数据质量不及预期、审核效率仍有提升空间、存在同质化数据等。为应对这些问题，文章重点介绍了通过引入AI/大模型技术，在SPU生产、审核与治理链路中的实践成果，包括算法生成SPU、机审辅助、外包审核流程优化及数据质量提升，并推动了商品托管等应用场景落地。展望未来，提出以大模型为驱动，构建独立的SPU模型与Schema体系，实现SPU与商品定义解耦、全链路自动化升级，最终达成更高效、准确、智能的SPU数据生态。
本文介绍了一种解决开源项目代码升级中“用户需求关联相应代码”难题的创新方法。面对传统Code RAG和Code Agent在召回率、准确率和稳定性上的不足，以及领域“黑话”和代码风格差异带来的挑战，作者团队提出并实践了一套以大模型微调（SFT）为核心的解决方案。
Apache Dubbo 最新发布的云原生重磅升级，为开发者和运维团队带来了 一键部署微服务集群 与 全新控制台 的双重能力，极大提升微服务全生命周期管理体验。
本文介绍了交易前端AI生码技术的创新实践，聚焦于 D2C（Design to Code） 与 MCP（Model Context Protocol） 的结合应用。文章首先分析了现有D2C工具在处理复杂设计稿时面临的布局依赖、单位不统一、流程繁琐等问题。为解决这些痛点，作者提出了一套基于MCP协议的新方案：利用WeaveFox 的视觉布局能力 生成IR中间码，避免对设计稿图层结构的强依赖；引入设计规范与DSL召回机制，提升颜色、字号、字重等样式的准确性；开发专属D2C插件，直接从设计稿获取750px标准尺寸图像，确保尺寸精准；通过MCP工具链统一管理流程，实现“一键生成，多场景适配，拓展性强”的高效开发体验。最终目标是打造一个更智能、更轻量、更贴近研发实际需求的AI生码流程，显著提升前端开发效率。
