Prompt设计六要素
这是一套基于实际项目经验总结的系统化Prompt设计方法论。 核心思想：将大模型（LLM）视为一个可独立执行任务的Agent，并为其提供一套清晰的标准作业流程（SOP）。 Prompt = 角
阅读全文大厂P9：为什么大部分程序员成不了架构师？
👉目录1 认知龙门：架构师不是资深程序员2 教育龙门 – 缺乏架构设计体系教育3 机会龙门： 缺乏架构设计的实战机会4 破局之道5 后记不想当架构师的程序员不是好码农。成为架构师或许是在技术这条路上，
阅读全文SPEC 为什么会失败？
👉目录1 失败点 1：背景缺失——缺少项目级指导原则的 SPEC2 失败点 2：评审缺位——对 AI 生成的 SPEC 缺乏严格审查3 查失败点 3: 过度设计——在 SPEC 阶段陷入“分析瘫痪”4
阅读全文非专业也能看懂的AI大模型工作原理！
👉目录1 输入：从用户提问到模型"看得懂"的矩阵2 Transformer架构与自注意力机制：模型如何“理解”上下文3 输出：从logits到人类语言的“翻译”4 位置编码和长文本外推5 实践与思考6
阅读全文回答我！Looking my eyes！ 探索AI、布局AI、All in AI了一年，作为普通开发者却陷入了前所未有的焦虑。 曾经看文章就能动手复现的踏实感消失了，取而代之的是对AI的三大核心困惑。 疑问一：为什么AI实践类文章总像空中楼阁？ 疑问二：AI入门知识与实际工作的断层从何而来？ 疑问三：我们对AI的期待是否用力过猛？ 作为一个从传统开发转型AI的人，我怎么找到： 1. 可落地的认知指引 2. 真实的实践参考 3. 业务结合的切入点 这是在鹅厂引发广泛讨论的AI入门迷思三连问，对于这个问题，鹅厂工程师是这么看的。 疑问一： 核心原因只有一个：数据不公开。LLM的真正壁垒是数据和算力，而数据属于公司资产，涉及隐私、合规、商业敏感。像OneRec端到端方案、DeepSeek基模，都只讲思路，不给数据。没有数据，你看到的大部分内容自然更像PR，而不是教程。 但PR也有价值。它至少告诉你行业怎么定义质量、怎么拆问题。能不能从里面挖出金子，取决于你的经验和实验能力。LLM做应用，本质就是从有限信息里提炼可复用的技巧。 疑问二： 简单粗暴的判断：如果不知道需不需要学模型结构，那就说明不需要。 先用最好的 API，把场景跑通再说。做AI应用的核心只有三点： 1 prompt调优 2 上下文管理 3 规则化评估 加业务数据就再多一个数据读取工具。 那些让你先学transformer 的，十有八九没做过真正规模化应用。最好的入门方式永远是做一个小闭环，比如自动周报。遇到问题再补知识。 疑问三： 是的。真正落地的团队，都非常依赖人工标注。测试集必须人工标，效果也必须人工判。通用评测工具有局限性，容易出现和人类预期相悖的情况。 因此，小团队应该选一个窄、具体、能闭环的场景，降低验证成本。行业里成熟玩法都是用最强模型，把一个垂类打深，能解决问题、能变现。 技术上，别一上来就搞LangChain。先用OpenAI SDK，把模型当苦力使唤，Python脚本一步步跑通流程。 最后提醒：没有落地经验时，1v1咨询帮助都有限；有了落地经验后，很多关键做法一句话就能确认。 彦祖亦菲们，你对这个AI入门迷思三连问是怎么看的？欢迎留言评论分享，有机会获得社区精美周边一份。
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阅读全文推荐系统三十年：从协同过滤到大模型时代的技术编年史
👉目录1 引言：推荐无处不在2 起源篇：协同过滤的黎明(1992-2005)3 发展篇：Netflix Prize与特征工程时代(2006-2015)4 成熟篇：深度学习的全面统治(2016-2022
阅读全文万字长文讲透LLM核心：Transformer架构原理解析
👉目录1 前言2 LLM 架构解析3 当前开源旗舰LLM架构4 总结本系列的文章由浅入深介绍LLM的基础知识，从大模型的使用，到原理解析，再到LLM系统实战。 前文已荣获“2025腾讯知点奖”，这篇深
阅读全文腾讯元器：地球Online「合法外挂」智能体开发大赛🤖
【游戏官方更新公告】尊敬的各位玩家： 《地球 Online》已推送 V2.3.0 新版本补丁，本次更新为“后AI时代开发者生存版本”，引入了更多限时机制与随机任务掉落，生存难度陡增！为平衡游戏难度，腾
阅读全文逆天！不写一行代码，鹅厂运营用CodeBuddy开发上线了一个活动页！
👉目录1 CodeBuddy 运营为什么要自己动手？2 如何做好？CodeBuddy 的真实工程价值3 心得总结做活动页这种活，说难不难，说简单也挺折腾：设计规范要对齐，组件要挑，样式要改，联调还得反
阅读全文Valkey中国首场线下技术峰会，北京启航：与腾讯云NoSQL-Redis团队共绘下一代KV存储蓝图
📢 2025年12月13日 Valkey 中国首场线下技术峰会 ——「Keyspace Beijing」即将开启！🔥Valkey 作为新一代高性能开源 KV 存储项目，正逐渐成为众多企业与开发者的基础
阅读全文程序员问大师 后台开发，技术真的重要吗？ 新晋大厂校招生向大师请教： 面试全是分布式、高并发、多线程，上班却成了对需求、写文档、梳理业务、修告警。排查线上故障靠的是看监控、查配置、扩机器；mentor能接手十年屎山，也是靠熟悉拓扑、可观测性、稳定性、排期、拒绝不合理需求，而不是多线程编程的炫技。 后台工作是不是根本体现不了技术？为什么面试又问那么多？工作中如何提升技术？一个优秀后台工程师到底该长什么样？ 大师答： 十五年前的自己，也是在各家大厂对接做业务，一样觉得工作没技术，一样焦虑，靠跳槽寻找更技术的岗位，结果发现到哪都在做类似的事。 三年跳槽三次后，突然意识到：自己在别人眼里恐怕成了好高骛远、浮躁、不够踏实的年轻人，惊出了一身冷汗。 大师从此悟道：上进心没用，上进的手脚才有用。 想做核心技术，先得让别人相信你有成为核心的潜力。人生是长跑，先把事做好，机会自然会来。 后台技术当然重要，但你现在做的只是系统的表层工作。 真正的技术价值是在稳定性、成本、性能、架构演进这些大场景里体现的，而那些位置不会一上来就给新人。 当你走到核心项目核心环节，自然就不会怀疑技术的重要性。 那工作中怎么提升技术？ 1. 实战永远第一。 主动争取有技术含量的项目，在大项目里成长最快。 2. 小需求也能练技术。 即使业务需求，也可以思考稳定性、性能、成本的极限，把能不能更好当成习惯。 3. 深挖每个不懂的点。 查资料、写总结、写代码验证、做压测量化。 不是懂了原理，而是我知道这个优化能快多少、稳多少。 4. 多交流。 向同龄人学方法，向前辈学路径。 什么样算优秀的后台工程师？ 大师说：形态不止一种。 有的专家只盯项目最硬核的一小块； 有的负责架构、稳定性、成本、性能，用专业能力带着团队解决大问题。 先确定你想成为什么类型，再反过来补你缺的那部分能力。 技术也好，沟通表达也好，向上管理也好，都是为把关键的事做好服务的。 技术信仰可以有也很必要，但职场最重要的是：把事办成。 那么，你悟道了吗？
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阅读全文成为Linus Torvalds座上宾：我用47%性能飞跃完成了一次鹅厂程序员的逆袭
👉目录1 问题的本质：当调度器成为性能瓶颈2 本工作的核心贡献3 解决方案：赋予调度器语义感知能力4 设计原则：生产环境的考量5 性能评测：数据说话6 实现细节：魔鬼在细节中7 从技术到哲学：重新定义
阅读全文AI时代，架构师还有存在必要吗？
👉目录1 从架构说起2 AI架构的演进3 未来世界一瞥4 人人都是“架构师”5 写在最后：每个人都要成为“架构师”AI 技术的飞速迭代，在极大增进各行各业工作效率的同时，也对一些工作岗位带来了被替代的
阅读全文下一代 AI 底座，需要怎样的 OS？｜2025 OpenCloudOS 操作系统大会全日程发布，席位有限，速来报名！
12 月 6 日，北京 · 万达文华酒店，2025 OpenCloudOS 操作系统生态大会即将启幕！大会以“以生态之力，让 OS 更懂未来”为主题，聚焦 AI 时代下的 OS 生态协同、技术创新与应
阅读全文浅谈降本增笑背后的高可用困局 2025年对技术团队不算平静。降本增笑、P0故障频繁登上热搜。表面原因看似多样，但这些因素往年也存在，并不会只在今年集中爆发。真正的问题，是高可用建设背后的结构性挑战。 系统质量难以稳定，首先来自熵增。赶工、堆需求、技术债累积、新技术不断加入，都在让系统变得更复杂。理论上通过规范和流程能改善，但现实中业务压力通常远大于质量压力，技术团队很难真正阻断系统滑向混乱。 第二是墨菲定律。只要系统在运行，意外就是必然：机房会坏，链路会断，软件和系统都有 bug。就算做了多活，真正需要切换时也可能失败。高可用是一场永远无法完全取胜的竞赛，只能尽可能延缓系统走向失控。 更麻烦的是，那些把隐患提前消灭的工作，往往看不见、量化不了；但系统一旦撑不住，重构、多活、混合云这些工程就会立刻成为重点。你一年修一堆细碎问题，年底材料并不好看；隔壁团队虽然出过P0，却因大刀阔斧做架构升级，轻松拿到亮眼结果。 高可用做得越早、越细，越难被证明，这也是行业里最吊诡的部分。公司层面也面临同样矛盾：平时的投入看起来琐碎；真正出事故，又觉得当初投入不够。于是形成普遍循环：系统退化 → 重大事故 → 大规模治理 → 阶段稳定 → 再次退化。 高可用像一场反复上演的运动式工程，谁撞上谁倒霉。有没有破局？从工程角度看，没有快速有效的解，很多团队能做的只是避免成为那个倒霉蛋。但如果希望系统长期更稳，关键不在技术，而在组织文化。 至少有三件事值得坚持： 第一，把高可用视为持续工程。 系统健康像身体健康，需要常态维护，而不是一次性升级。给团队留出质量时间，比突击式治理更可靠。 第二，接受高可用是慢变量。 隐患处理不会立刻带来收益，但能减少灾难级事故，也能让系统不至于一路滑向深渊。 第三，坚持体检。 一年小复盘，两年大盘点，即便无法避免事故，也能把12小时的损失降成2小时，这对业务影响是本质差异。 高可用的难点不在技术，在于组织能否给系统留出生长和修复的空间。 下次老板再问你高可用，就把这篇文章甩给他吧！
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阅读全文Gemini 3实测：综合最强、代码最强、数学最强、多模态最强的六边形 AI 来了？
👉目录1 模型能力2 初步体验3 网友测试案例4 写在最后Google 发布了最新的 Gemini 3 模型，首日便做到了屠榜，基本在所有榜单上面超过了GPT-5.1和Claude Sonnet 4.
阅读全文GitHub 12w Star神器！一文详解大模型集成框架LangChain
👉目录1 LangChain概述2 LangChain使用之环境准备3 LangChain核心组件之Model I/O4 LangChain核心组件之Chains5 LangChain核心组件之Mem
阅读全文Agent全面爆发！一文搞懂Agent开发核心链路
👉目录1 Agent介绍2 Agent 的核心演变和核心模块3 怎么基于大模型搭建一个Agent?【开发视角】4 Agent如何评估？当数据自己会思考，当代码拥有自主决策的能力——从Workflow到
阅读全文晋升了！ 做晋升时，很多人把注意力放在规则和评委身上，希望找到一个绝对公平的答案。但从个体角度看，这几乎不可能。规则会变、评委的理解会变，你作为被观察者本身也难以完全量化。制度无法绝对公平，对个人来说，与其纠结规则，不如尽量让自己远离模糊区间。 晋升结果可以理解为约等于。 同样是8.4分，根据不同处理方式，可能得8，也可能得9。系统可接受，但对个人差别巨大。目标不能刚好够，要把自己的表现尽量推向9分以上，让结果尽可能稳。要做到这一点，材料必须有结构、有逻辑、有重点。 第一步是搭框架。 很多人在项目堆里来回挪动，越改越乱。不是素材的问题，而是没有看懂它们之间的关系。先确定你想证明的能力是什么，再选择能支撑这些能力的两三条主线，让材料从堆叠变成结构。 第二步是补足关键细节。 每个项目为什么做、难点在哪里、你解决了什么、效果如何，这些都是让材料站得住的硬信息。细节不求多，但要能体现判断力、方法、影响范围。没有逻辑链的内容只会分散注意力。 第三步是保证论证清晰。 晋升本质上是证明题。每一页内容都要回答一句话：它在证明什么。如果既可要也可不要，那往往说明你还没完全想明白。逻辑越稳，评委理解你就越容易。 现在很多团队都在做轻量化评审，材料短、节奏快。 这并不降低要求，而是更考验你能否把核心价值讲得迅速、干净、准确。制度无法由个人决定，但个人可以让自己变成更好被观察的对象：更明确的成果、更清晰的结构、更稳定的叙述方式。 最后，可以用一个简单的答辩材料框架来校验自己： 业务背景：让评委快速看懂你在做什么 业务挑战：说明必要性，让评委理解重要性 技术挑战：把业务难点转成技术难点，突出门槛 分析问题：展示拆解能力与思考深度 解决问题：逐点对应你的策略与决策 解决效果：用趋势或对比数据展示真实价值 回归业务：最后落到业务影响与结果 自我总结：提炼方法论，让评委看到成长性 把这七点讲清楚，比任何技巧都更可靠。晋升不是玄学，要让系统在有限的观测里尽可能准确地读取你。
晋升了！ 做晋升时，很多人把注意
阅读全文一套代码跨8端，Vue3恐怖如斯？详解跨端框架到底香不香
👉目录1 起源2 “多端统一”应用是什么3 常见的多端统一框架4 跨“八”端的真正跨端应用5 跨端框架优势：香6 跨端框架缺点：不香7 总结应用终端的种类越来越多，为了节省人力，提高开发效率，越来越多
阅读全文300万行代码精简到30万！腾讯新闻推荐架构重构复盘
👉目录1 “重构”的定义2 重构决策：什么时候该动手3 重构范围：平迁还是重建4 重构策略：绞杀者模式的实战应用5 风险控制：如何保证不翻车6 数据迁移：最难啃的硬骨头7 架构设计的底层原则8 复盘与
阅读全文史诗级更新！国内首个支持Skills模式的编程助手，开启AI编程二阶段！
👉目录1 AI Coding 时代一线开发者的痛点2 Skills：为 AI 配备现实世界所需的"技能包"3 快速上手：从个人使用到团队协作4 实践案例：从单人智能到团队智能5 九大使用 Skills
阅读全文彻底爆了！一文了解LLM应用架构：从Prompt到Multi-Agent
👉目录1 Agent是什么？2 为什么会有Agent出现？3 Agent要怎么实现？4 总结自 ChatGPT 问世以来，业内对于如何将LLM落地应用进行了各种探索。本文主要总结了LLM在应用落地中的
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在 AI 席卷各行各业的今天，数据不仅是 AI 的根基，更是智能进化的“燃料”。没有高质量、大规模的数据支撑，再先进的模型也难为“无米之炊”。然而随着 AI 应用场景的不断深化，数据瓶颈也逐渐凸显——
阅读全文一篇文理解架构：企业架构、技术架构、C4模型、TOGAF、互联网模型
👉目录1 关于架构的理解 1.1 4+1模式 1.2 C4模型 1.3 TOGAF-4A 架构 1.4 互联网模型2 企业架构又是什么？“架构”这个词被频繁提起，却常常被误解。
阅读全文十分钟速通大模型原理！从函数到神经网络
👉目录1 从函数到神经网络2 计算神经网络的参数3 调教神经网络4 矩阵运算5 从词嵌入到RNN6 Transformer7 结束语现在几乎所有人都在使用大模型，连村口的老头都会说让你帮他在手机上装一
阅读全文万字长文：重构软件工程迷思，搞懂需求与产品思维
👉目录1 软件工程的“共识”难以建立，没有标准化的表达形式2 软件工程3大待厘清的领域3 第1个脑袋 – 何谓“需求”？4 产品定位 – 何谓“价值”？5 何谓 “用户体验” ？6 从需求到产品的推导
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