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    开源|Python 应用往微服务迈进的 1*3 种 Pythonic 步伐

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-28 08:30:00

    在微服务架构占据信息系统应用架构主流的当下,Java语言体系凭借Spring Cloud等成熟生态占据主导地位,而Python开发者却常常面临一个尴尬局面:要么接受繁重的侵入式编码,要么放弃微服务的诸

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    适用所有团队研发提效|带你1分钟上手基于Claude Code的AI代码评审实践

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-26 08:30:00

    阿里妹导读通过这篇文章,你将了解到Claude Code用于CR的流水线搭建原理和效果,如何在1分钟内接入你的代码项目,并启发你对AI Coding Agent用于CI/CD提效的思考。Aone为阿里

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    如何将 AI 代码采纳率从30%提升到80%?

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-25 08:30:00

    阿里妹导读AI编码采纳率低的根本原因在于人类期望其独立完成模糊需求,本文提出了解决之道,讲解如何通过结构化文档和任务拆解提高AI的基础可靠性。为什么 AI 编码采纳率不高?目前尝试过不少 AI 编程工

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    前端工程化演进之路:从手工作坊到AI驱动的智能化开发

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-24 08:30:00

    第1章:引言 - 从jQuery到AI的前端变革1.1 前端开发的时代变迁还记得2005年的前端开发吗?那时候,我们用记事本编写HTML,用FTP上传文件,用IE6调试页面。一个简单的轮播图效果,需要

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    CC&LG实践|基于 LangGraph 一步步实现 Claude-Code 核心设计

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-23 08:30:00

    阿里妹导读本文旨在深入剖析 Claude-Code 的核心设计思想与关键技术实现,逆向分析其功能模块,结合 LangGraph 框架的能力,系统性地演示如何从一个最基础的 ReAct Agent 出

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    私域知识工程实战:如何让AI一次性写出高质量代码?

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-22 08:30:00

    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

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    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

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-19 08:30:00

    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、

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    不只是写代码:Qwen Code 如何规划、执行并验证软件工程任务

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-18 08:30:00

    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

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    30分钟轻松掌握Cursor,快速提升开发效率和体验

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-17 08:30:00

    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

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    Subagents:构建高可靠 AI Coding 专家顾问团

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-16 08:30:00

    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

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    别再误会MCP了!一篇写给AI工程师的硬核“辟谣”指南

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-15 08:30:00

    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

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    大模型可观测1-5-10:发现、定位、恢复的三层能力建设

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-12 08:30:00

    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

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    【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

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-11 08:30:00

    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

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    分布式事务:共识之外,分布式系统状态管理的另一大基石

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-10 08:30:00

    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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    多智能体自主规划模式性能提升:五大精准策略详解

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-09 08:30:00

    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

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    迈向可编程观测:在GPU Kernel中构建类eBPF风格的性能探针

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-08 08:30:00

    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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    如何让AI“看懂”网页?拆解 Browser-Use 的三大核心技术模块

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-05 08:30:00

    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

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    从 Prompt 到 Context:基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-04 08:30:00

    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

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    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

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-03 08:30:00

    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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    一位工程师对“好代码”的 7 年思考

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-02 08:30:00

    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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    RAG效果不佳?先别急着微调模型,这几个关键节点才是优化重点

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-09-01 08:30:00

    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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    Claude Code 深度拆解:一个顶级AI编程工具的核心架构

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-08-29 08:30:00

    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

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    别让AI做它不擅长的事:Agent在业务场景中的工程实践

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-08-28 08:30:00

    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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    初探:从0开始的AI-Agent开发踩坑实录

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-08-27 08:30:00

    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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    支付宝 AI 出行助手高效研发指南:4 人团队的架构迁移与提效实战

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-08-26 08:30:00

    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

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    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

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-08-25 08:30:00

    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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    从需求到研发全自动:如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-08-22 08:30:00

    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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    从“数据拼凑”到“精准断案”:深度剖析RAG系统中信息完整性的关键作用

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-08-21 08:30:00

    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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    从Prompt到Context:为什么Think Tool是形式化的必然?

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-08-20 08:30:00

    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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    AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤

    作者:阿里云开发者发布日期:2025-08-19 08:30:00

    阿里妹导读本文以一个经典的PyTorch手写数字识别代码示例为引子,深入剖析了简洁代码背后隐藏的深度神经网络(DNN)训练全过程。【系列文章】 AI 基础知识从-1到0.1:带你走进机器学习的世界 A

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