私域知识工程实战：如何让AI一次性写出高质量代码？
AI编程的瓶颈不在于模型不够聪明，而在于信息不对称。通过简单、快速构建私域知识工程体系 ，让AI从 "临时工" 变成真正懂业务的 "老司机" 。1. 那个让人又爱又恨的"80分困境"作为一个在复杂业务
阅读全文配置驱动的动态Agent架构网络：实现高效编排、动态更新与智能治理
阿里妹导读本文系统性地提出并阐述了一种配置驱动的独立运行时Agent架构，旨在解决当前低代码/平台化Agent方案在企业级落地时面临困难，为Agent开发领域提供了一套通用的、可落地的标准化范式。一、
阅读全文不只是写代码：Qwen Code 如何规划、执行并验证软件工程任务
阿里妹导读本文以阿里推出的 CLI 工具 Qwen Code 为例，深入剖析其如何通过精细化的 Prompt 设计（角色定义、核心规范、任务管理、工作流控制），赋予大模型自主规划、编码、测试与验证的能
阅读全文30分钟轻松掌握Cursor，快速提升开发效率和体验
阿里妹导读本文通过在WebX老项目中实践，验证了Cursor利用AI大模型可高效生成符合老旧项目规范的代码框架，显著提升开发效率与体验。前言人工智能在快速发展，目前AI辅助编程也已经从简单的补全代码发
阅读全文Subagents：构建高可靠 AI Coding 专家顾问团
阿里妹导读本文探讨了 Claude Code 的 Subagents 功能在复杂 AI 编程场景中的核心价值与落地实践，提出了“专家顾问天团 + 工作流编排”的系统性解决方案。AI Coding 在复
阅读全文别再误会MCP了！一篇写给AI工程师的硬核“辟谣”指南
前言：直面误解，回归工程虽然之前对于MCP有过一次调研，但是最近上手在做一些MCP的工程实践的过程中，确实发现还是有很多误解。我翻阅了许多技术文章，以及协同沟通的时候发现，往往大家天然的将MCP简单地
阅读全文大模型可观测1-5-10：发现、定位、恢复的三层能力建设
阿里妹导读本文通过丰富的代码Demo和截图为读者提供了可落地的实践指南。背景大模型技术近年快速发展，在各行业均有广泛落地。随着大模型应用的开发与上线，如何构建其端到端可观测体系成为越来越重要的问题。本
阅读全文【万字长文，建议收藏】《高性能ODPS SQL章法》——用古人智慧驾驭大数据战场
0、前言本文旨在帮助非专业数据研发但是有高频ODPS使用需求的同学们（如数分、算法、产品等）能够快速上手ODPS查询优化，实现高性能查数看数，避免日常工作中因SQL任务卡壳、失败等情况造成的工作产出d
阅读全文分布式事务：共识之外，分布式系统状态管理的另一大基石
阿里妹导读本文深入探讨了分布式系统中“共识”与“事务”两大核心技术的本质区别与协同关系。一、既知“共识”，何求“事务”鄙人不才，这些年分享了一系列有关共识协议的文章，或详述理论，或细说实践，从状态机到
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阿里妹导读本文基于生产环境中的多智能体 React 模式实践，系统剖析了自主规划架构在工具调用延迟、上下文膨胀、中间态缺失、循环失控与监督缺位等方面的典型挑战。React模式挑战点在多智能体协作调度中
阅读全文迈向可编程观测：在GPU Kernel中构建类eBPF风格的性能探针
阿里妹导读本文旨在梳理作者学习路径，带领读者共同探索 GPU Kernel 性能分析从宏观到微观的技术演进。引言作为一名使用eBPF进行CPU性能分析的工程师，在转向学习GPU性能优化分析时，一直在思
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传统的 Browser-Use 多依赖于固定选择器和流程编排，难以应对界面变化与复杂逻辑。随着大模型驱动的智能体技术兴起，Browser-Use 正迈向智能化新阶段：LLM 作为“大脑”负责任务规划与
阅读全文从 Prompt 到 Context：基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述
几年前，当 Prompt Engineering 概念被提出来的时候，有个流行的观点：Prompt Engineering 不会存在很长时间，会随着 LLM 能力强大逐渐弱化。类比于搜索引擎刚出来的时
阅读全文三重Reward驱动的运维智能体进化：多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践
阿里妹导读这篇文章系统性地阐述了 AI 原生时代下，面向技术风险领域的智能体系统（DeRisk）的架构设计、核心理念、关键技术演进路径与实践落地案例。背景2023年ChatGPT发布之后，过去两年各领
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阿里妹导读本文围绕“什么是好代码”展开，作者结合自身职业发展阶段，从初入职场时仅关注完成任务的“黑盒认知”，逐步过渡到深入思考代码质量的多维度评价标准。一、前言什么是好代码？这个问题很基础，但工作那么
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阿里妹导读本文深入探讨了RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的实现细节与优化策略，指出在AI应用开发中，RAG常被视为黑盒导致问题定位困难。文章从文档分块（Chu
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一、Claude Code介绍ClaudeCode是由Anthropic开发的全新终端AI编程工具，旨在通过自然语言指令帮助开发者高效率地完成代码编写、调试和项目管理任务。它直接集成在开发者的工作环境
阅读全文别让AI做它不擅长的事：Agent在业务场景中的工程实践
阿里妹导读本文通过分享将AI Agent技术应用于“智能播报助手”和“批量建任务”两个真实业务场景的实践历程，深刻阐述了当下将AI Agent与传统工程系统深度融合，而非追求完全替代，才是实现业务提效
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阿里妹导读本文主要阐述作者通过亲身实践，探索利用AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的实践历程。引言这事儿得回到两周前，彼时我刚入职，正兴致勃勃地想接下来会做些什么，周会上说到新
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一、摘要本文将介绍支付宝「AI 出行助手」从产品立项到全量上线耗时两个月的研发历程。在仅有 4 人的客户端小团队下，我们是如何基于支付宝终端技术的基础框架：xUI + KMP，高效搭建出一款智能助理会
阅读全文老年代的“滞留对象”：一次由提前晋升引发的线上内存告警排查
阿里妹导读对于老年代的对象，大部分人第一印象是因为多次GC没有被回收所以晋升到老年代的。其实不然，本文对于老年代中发现大量不可达对象深入排查了一下，发现部分高QPS场景下临时对象的提前晋升问题和难以回
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阿里妹导读本文深入阐述了蚂蚁消金前端团队打造的Multi-Agent智能体平台——“天工万象”的技术实践与核心思考。2023年AutoGPT的出现标志着Agent进入了一个新的阶段，它结合了当时的GP
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最近在做智能缺陷查重的项目过程中，遇到一个有意思的问题，尽管采用了精心设计的Prompt和强大的LLM，模型在返回重复缺陷时，仍产生数据不一致的“拼凑”结果。通过层层递进的分析，发现问题的根源并非出在
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阿里妹导读本文从编译原理的视角，为当前AI工程实践（如Prompt Engineering、Context Engineering、Think Tool）提供坚实的理论根基。AI编程的演进并非凭空而来
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阿里妹导读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
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阿里妹导读本文深入探讨了在 Agentic AI 时代，记忆（Memory） 作为智能体核心能力的定义、构建与技术演进。Memory 是什么当下阶段 AI 应用正在从 Generative AI 向
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阿里妹导读本文探讨了在云迁移这一复杂且场景多变的领域，为什么标准化工具和方案无法完全替代资深专家，以及如何利用大模型技术来“复制”专家的80%核心能力应对日益增长的项目需求。引言：云迁移为何仍然需要一
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Cursor 是近来大火的 coding agent 工具，凭借其深度集成的智能代码生成、上下文感知和对话式编程体验，极大地提升了开发效率，成为众多工程师日常开发的得力帮手。作为 Cursor 的付费
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