很高兴与大家分享现阶段 Cursor 在我的工作中的使用体验。首先是预期管理,本篇文章不会分享 x 个你可能不知道的小技巧,也不会让你拥有无需自行编码的能力,同时不涉及 Cursor 工程化方面内容。仅仅是围绕个人开发流程中的已有问题,分享如何使用 Cursor 来提升这部分的开发体验,在工作中持续保持好的节奏和状态。
活动中台系统作为中台项目非常注重系统性能和用户体验,数据库系统性能问题会对应用程序的性能和用户体验产生负面影响。慢查询可能导致应用程序响应变慢、请求堆积、系统负载增加等问题,甚至引发系统崩溃或不可用的情况,因此,需要在数据库系统中针对执行缓慢的SQL查询进行优化和改进。本文主要介绍活动中台系统针对慢SQL问题的实践治理案例。
MCP 的发展速度之快,似乎超出了大部分人的想象。今年2月,Cursor、Windsurf、Cline 均开始引入 MCP,近日 OpenAI 宣布支持 MCP,国内百度地图、高德地图陆续发布 MCP Server,还有一众非常活跃的提供 MCP 托管和中间件服务的供应商,MCP 生态正呈现越加丰富和成熟的发展态势。 虽然 AI 在短期内依旧面临 ROI 的考验,但几乎所有人都不会怀疑他的未来,都不希望错过这一场“军备竞赛”。问题随之而来,存量业务架构中的 API 改造成 MCP Server,既面临时间成本,还有人力上的挑战。企业对能提升 MCP 构建效率的开源和商业方案愈加渴望。
在智能化产品的冲击下,用户总是希望获取更准确、丰富的信息,渴望更定制化的交互体验。我们提出了 AI 时代下新的体验技术解决方案——生成式 UI。它能自动生成符合设计规范的 UI 界面,将信息自动组装呈现给不同的用户,让前端开发不再受制于繁琐的设计研发流程、让展示内容不再千篇一律、让用户体验随需而变。
推理模型能力的持续提升,推动大模型迎来“可用”到“好用”的拐点。推理强化和应用拓展启动了大模型下半场的新赛程。个人智能体潜力初步显现,行业应用渐次走深,开源开放日益成为大模型的核心竞争力组成。大算力、多模态、强推理、广开源、准数据、智能体、深应用等,成为当前发展的重要趋势。
MCP Server 的实施存在着诸多挑战,特别是在认证授权、服务可靠性和可观测性方面,Higress 作为 AI 原生的 API 网关,提供了完整的开源 MCP Server 托管解决方案,实现存量 API 到 MCP 的协议转换。即将上线的 MCP 市场,将大幅降低开发者构建 MCP Server 的时间和人力成本。