借助 Aone Copilot Agent，通过精心设计的 prompt 指导 AI 进行测试用例的自动化生成和代码修改。从实践来看，AI 代码采纳率约 50%，要获得更好效果需要持续优化 prompt 质量。
传统内核网络协议栈诞生于以通用性、兼容性与内核资源隔离为首要目标的时代：它通过在内核空间实现协议栈，并向用户空间暴露如 BSD Sockets 这类统一 API，为各种异构应用和硬件平台提供标准化、兼容性的接口；同时，采用系统调用与内存空间隔离等机制，确保应用之间、应用与内核之间的资源隔离。这些设计极大地增强了协议栈的通用性和兼容性，提升了多应用环境下的安全性和稳定性。然而，时过境迁，如今云数据中心的规模早已不可同日而语，在其所面临的高并发、高带宽、低时延场景下，上述内核设计带来了显著的性能瓶颈：频繁的系统调用与上下文切换、多次数据拷贝、锁竞争与缓存失效共同放大了数据处理时延；协议栈的高度通用性和兼容性设计，也使其难以针对高性能计算、分布式存储、分布式数据库等特定应用场景进行深度优化。
得物DBA自2020年初开始自建TiDB，5年以来随着NewSQL数据库迭代发展、运维体系逐步完善、产品自身能力逐步提升，接入业务涵盖了多个业务线和关键场景。从第一套TIDB v4.0.9 版本开始，到后来v4.0.11、v5.1.1、v5.3.0，在经历了各种 BUG 踩坑、问题调试后，最终稳定在 TIDB 5.3.3 版本。伴随着业务高速增长、数据量逐步增多，对 TiDB 的稳定性及性能也带来更多挑战和新的问题。为了应对这些问题，DBA团队决定对 TiDB 进行一次版本升级，收敛版本到7.5.x。本文基于内部的实践情况，从架构、新特性、升级方案及收益等几个方向讲述 TiDB 的升级之旅。
当代码复杂度爆炸，如何让代码安全审计回归高效与理性？本文以悟空 Agent 获得NVIDIA官方致谢为起点，介绍多智能体架构如何闭环，以及在实战中面临的真实挑战——上下文断流、调度失衡。这是一场务实的探索：让 AI 成为安全团队的第二双眼，让安全真正融入业务生产线。
在企业安全建设中，SIEM/SOC 的告警运营始终是不可或缺的核心环节。随着安全需求的不断提升，告警自动化运营经历了多个迭代阶段：人工查证阶段：运营人员需要在各类平台之间频繁切换，手动收集与比对信息；脚本驱动阶段：通过编写简单脚本实现部分告警处理的自动化，但灵活性有限；SOAR 阶段：引入编排化的剧本设计，能够串联多种安全工具与流程，实现更高程度的自动化。虽然自动化能力在不断增强，但实际运营中仍需安全人员持续参与，对剧本进行调试和优化，以确保其适应复杂多变的威胁场景。
