过往基于tab模式进行代码补全对编码效率提升的天花板较低，使用agent模式生成的代码在功能完整性，可用性，安全以及可维护性又有很多问题导致实际代码采纳率不理想；基于以上矛盾点腾讯广告审核团队迫切需要探索出适合团队并且能面向未来的AI开发范式，帮助团队从需求确认到功能上线全链路提效；本文重点介绍通过“AI技术规范(索引/rules) + 模板化(技术方案/prompt) + MCP工具集成 + AI自我总结”，实现生产力提升的人机协同新范式。
不想当架构师的程序员不是好码农。成为架构师或许是在技术这条路上，很多开发同学追逐的目标，但很遗憾在职场上，大部分程序员最终也无法成为架构师。 在 AI 大行其道的当下，大模型仍旧无法取代程序员的两类关键技能：业务理解能力和架构设计能力。这两项能力，就是 AI 时代程序员的核心竞争力。腾讯云开发者特邀前大厂 P9 技术专家，聊聊从程序员到架构师背后，要跨越的三重龙门。
AI 辅助编码正在改变我们的工作方式，开发者的重心也随之转移——从逐行实现代码，到更高层次的设计与指导。SPEC 驱动开发，正是将我们的设计意图精确传达给 AI 的关键方法。然而，要将这种新范式成功落地并非易事，实践中充满了常见的误区和挑战。本文聚焦于五个典型的失败场景，剖析了从思维到流程上的关键问题，并提供具体的应对策略，旨在帮助开发者真正掌握与 AI 协作的新方法，让它成为提升工程质量与效率的可靠伙伴。
本文介绍了AI大语言模型的完整工作流程，从文本输入的预处理到最终输出的生成过程。文章系统性地介绍了分词与嵌入、Transformer架构、自注意力机制、位置编码、长文本外推等核心技术概念，并结合DeepSeek V3等实际案例进行详细说明。同时，本文还提供了丰富的工程实践指导，包括上下文优化、耗时控制、多Agent协同等实用策略
一边是谷歌Gemini 3高调入局，AI独角兽争相涌入，将AI搜索视为最钟爱的赛道；另一边却是马斯克“AI将消灭搜索”的惊人断言。搜索——这个互联网世界的第一入口，为何同时成为必争之地与即将消亡之物？本文将深度拆解AI搜索如何从信息分发进化为服务撮合，5000字揭示万亿级信息服务革命的未来。
如何让AI智能体（Agent）像人类一样拥有持久的记忆，从而在复杂的连续任务中保持上下文感知和深度理解？这已成为构建高级智能体的核心挑战。本文将深入探讨Agent Memory的核心概念，并聚焦于LangGraph框架下的长短期记忆实现，详解短期会话与长期知识的存储、管理、语义检索等技巧。更进一步地，我们将通过一个引入MCP协议的实战案例，手把手带你构建一个真实的融合长记忆机制的Multi-Agent系统，直观展示中断、记忆与协作的融合。
探索AI、布局AI、All in AI了一年，作为普通开发者却陷入了前所未有的焦虑。 曾经看文章就能动手复现的踏实感消失了，取而代之的是对AI的三大核心困惑。 疑问一：为什么AI实践类文章总像空中楼阁？ 疑问二：AI入门知识与实际工作的断层从何而来？ 疑问三：我们对AI的期待是否用力过猛？
难以查找海量库表、需求紧急复杂、重复性工作多、结果校验困难、追溯记录困难……数据分析时要如何破除这些痛点？QQ浏览器的信息流推荐架构团队基于CodeBuddy AI给出了迅速有效的答案。
最近司内AI的应用尝试正在如火如荼的开展，作为移动互联网时代搜广推系统的参与者和见证者，一直在想着花时间梳理一下推荐系统的演进历程，恰好司内也有专业贡献方面的要求，就借这个机会，跟大家一起回顾一下当代推荐系统的由来，希望通过这篇文章帮当下推荐系统的从业者和新同学建立一个完整的知识脉络，并回顾一下各个关键时间节点上的里程碑事件，同时关注一下当下大模型在推荐系统这个由来已久的业务场景的落地实践，浮光掠影式的总结仅仅是对过去三十年技术演进的一个注脚，但是足以让我们心潮澎湃，让我们一起期待大模型开启的推荐系统的大航海时代。 ps：本文的部分内容通过ai整理和生成，如有纰漏欢迎指正。
