告警来了，第一反应是打开日志平台搜关键词，切到 APM 看监控曲线，再去链路追踪系统找 trace 详情。三个平台来回切换，最后发现只是上游 GC 抖动导致的瞬间超时，一分钟后就自愈了。这类告警排查通常需要 10～30 分钟，主要耗时不在分析本身，而在于频繁登录不同平台、拼凑分散的数据。此外，排查效率高度依赖个人经验，新人面对告警往往不知道该先看什么。于是我们做了 Troubleshooter——用 LLM Agent 自动完成告警的数据采集、根因分析和处置建议生成。上线后，中位数排查耗时从 20 分钟左右降到 4.4 分钟，覆盖了 11 个服务和 10+ 种告警类型。这篇文章是对技术方案的详细介绍。
HorizonVault 是中间件团队自研的一款高吞吐分布式存储引擎，主要面向 Kafka 远程存储、冷/温数据下沉和大容量低成本存储场景。随着 Kafka 集群数据规模持续增长，本地高性能磁盘很难无限扩张，HorizonVault 需要把大量历史数据稳定、可恢复、可治理地迁移到远端存储，同时维持足够高的写入吞吐和可控的读写延迟。
全栈 SDD 开发中，最常见也最致命的错误是：让 AI 从零开始写代码。AI 模型具备"通识能力"，给它一个需求描述，它确实能生成可运行的代码。但问题在于，这些代码往往是"外星代码"：风格不一致（命名规范、目录结构、分层方式与项目现有代码不同）、复用率低（没有利用项目已有的公共组件、工具函数、请求封装）、采纳率低（Code Review 时后端同学看到"外来风格"的代码，会产生大量修改意见）。结果就是：AI 生成了代码，但 Review 成本和返工成本反而更高了。
本项目构建了一个网关路由 AI 安全审计系统，采用"通用 Agent + 业务 Skill"分层设计，增量日检/存量月检。落地 Open 网关路由越权漏洞检测流程，通过 AI 批量筛查 + 人工深度验证的人机协同模式，为大规模 API 安全审计提供了可复用的智能化解决方案。充分发挥通用 Agent 能力，业务逻辑在 Skill 中快速迭代。
随着交易业务的快速增长，对质量保障工作提出了更高标准与全新要求。为提升研发体验和架构升级，大量后台页面经历从 Vue -> React -> 全栈的迁移过程。业务演进过程中，后台能力持续迭代与优化；团队在交付新能力的同时，同步保障存量链路的稳定与可预期行为。为进一步完善测试用例覆盖范围，高效支撑回归测试与重构验证工作，需通过技术手段升级质量保障模式，为业务与架构迭代提供更充分的质量支撑。 E2E 测试：即端到端测试，是一种从用户视角出发，模拟真实操作验证应用完整业务流程的自动化测试方法。自动化生成用例：用线上内部运营操作日志自动生成 E2E 测试用例，快速覆盖核心流程，解决用例缺失问题。智能元素定位：自动识别重构等场景 UI 变化并调整定位策略，实现维护流程的自动化。平台化管理：通过数据看板管理用例和执行结果，让 E2E 测试可追踪、可优化，提升测试效率。 基于以上分析，我们致力于构建一套自动化 + 智能化的 E2E 测试方案，该方案旨在支撑快速迭代开发模式，有效应对用例覆盖与重构验证等场景，从而在现有资源条件下，持续为业务快速迭代和技术架构升级提供可靠的质量保障。
推荐系统在提升用户体验的同时，也面临着信息茧房、兴趣收敛和内容同质化的挑战。随着用户与系统交互的深入，"推荐→用户反馈→再推荐"的闭环会逐渐强化用户的少数主兴趣，导致推荐结果趋同，降低用户的新鲜感与满意度。 生成式AI技术的快速发展为推荐系统带来了新的机遇。与传统的判别式匹配范式不同，生成式召回通过预测用户下一个可能点击的内容，实现从"匹配已知"到"预测潜在"的范式转变。在得物社区这一潮流生活方式平台上，用户对内容多样性和新颖性的需求尤为突出，这为生成式召回的探索提供了天然的场景。 基于此背景，得物启动了生成式召回方向的一期探索，旨在为下一代智能推荐系统的构建积累经验，探索推荐系统的 scaling-law 规律。
做这个 Skill 的初衷很直接，也很现实：功能开发时容易"顺手新建一个"，而不是先复用已有组件，造成组件库越来越臃肿。这件事对团队的伤害其实是复利型的：重复组件越来越多；维护成本越来越高；UI/交互一致性越来越差；AI 生成代码时也更容易继续复制混乱。所以做这个 Skill 的目标不是"帮 AI 搜索一下"，而是：把"复用优先"的思考过程流程化，让 AI 在写代码前先走一遍"查索引 → 判断是否复用 → 命不中再新建"的路径。
