基于这些数据，Agent能够自动生成具体的监控建议，明确指出需要监控的具体对象、最佳监控时机、适用的监控类型，以及具体的监控值指标。正如我们在测试领域所践行的理念——"With great power comes great responsibility"，当我们拥有了AI这样强大的工具，更应该思考如何用它来创造更大的价值，守护每一分应得的收益，为业务的健康发展保驾护航。”的问题，新范式中，我们的

用 Cursor 久了，在写完提示词按下回车的那一刻，我们能猜到这个任务是否能被 Cursor 自动完成。用本文所讲的原理来分析，如果有个任务，能在较短的提示词中被直接描述清楚，或是让 Cursor 有线索在几步之内找到所需的上下文，那这样的任务就很有希望能被自动完成。接下来，我们在 Cursor IDE 中做若干操作，观察 Cursor 后台服务和大模型的交互过程。从 Cursor 的提示词中，

欢迎大家一起交流进步。直播数字人在业务发展初期，由于业务体量规模小，前期主要由内部几个商家先进行试用，在面对人员紧缺，同时需要快速验证线上效果的情况下，该阶段采用的方案是人工进行配置，包括主播名单开白使用，主播提交的素材，模型的训练、模型授权等都依赖产研的手动配置和操作。经过一段时间的主播调研和分析后，我们发现当前的产品的设计和体验上，还有较多可以提升的空间，产品能力的智能化发展，是后续需要重点规

上游核心表变更时，需要下游逐个查代码确认影响范围。文章总结了一套可复用的方法论——如何将人工操作抽象为"感知-决策-执行"的 AI 闭环，并通过工单处理、数据治理、基线运维等真实案例，展示从"工具助手"到"智能体"的三种自动化模式。精准：在今年的数据治理中，AI处理了数千张表的治理决策，人工复核了10%高优先级的样本，未发现误删数据的情况，不过发现ai策略过度保守的情况存在。数据治理：查表信息及代

日常我们会比较多的把RAG当成一个黑盒，输入是我们沉淀的文档，输出可能是整个AI应用反馈的最终结果（如下图所示），这样的方式下，我们可能可以收获一定的初期收益，但是当要持续优化或者扩展使用场景的时候，可能会缺乏评估和应对的方式，比较难去定位问题，因此也不太能说清楚当下链路的诉求，最后所对应的action也可能会偏离比较大。），中文的处理可以找相应的中文embedding模型，但是不是所有语言都有对

动营销等多样化的业务场景，技术团队面临着需求迭代频繁、代码腐化及团队协作度高的问题，如何提升开发效率、保证代码质量、降低维护成本成为我们面临的重要挑战。正是在这样的背景下，我们开始尝试将AI技术融入到日常开发流程中，探索从传统编码到AI辅助编程的转变之路。带着上面的问题，我们开始尝试Agentic Coding模式，通过编写详细的提示词（Prompt），让AI一次性实现整个功能。我们相信，通过持续

面对Weex/Muise架构限制、跨端兼容难题及分散的文档体系，作者转变传统开发模式，构建结构化、可被AI理解的研发知识库，并结合项目级编码规范与RAG技术，实现AI在组件开发、埋点集成、支付对接等环节的高效协同。但该项目积累的开发规范、组件模板与AI提示工程经验，在后续迁移至778红包项目时实现了高效复用，显著缩短了开发周期，提效成果得以充分释放。每天有较多用户在手淘搜索：天猫超市卡，经与搜索团

目前鸿雁 AI Coder 的主要用户仍然是前端开发同学，但随着文本大模型和多模态大模型的发展，输入口语化的描述，就能得到优质的文档/原型图，也能够为其他领域的工作提效。从最开始功能独立的 AI 工具 到 融合开发生态的 AI 插件，再到包罗万象的 AI 平台，什么才是最适合我们、最适合业务、最适合真正落地的方案呢。在AI重塑生产力的时代浪潮中，技术团队始终在探索效率的边界。与鸿雁 ABC 工作台

在Agent框架选择上，一般我们在IDE或者cli中直接使用的都是单一Agent，单一LLMAgent可以通过工具、记忆、规划执行，很好的完成我们诸如：代码变更的诉求，如果我们的工作流有且仅有代码修改时，这样的架构无疑是最高效的，但是，我们也必须看到单一 Agent 有几个问题：工具太多可能导致选择复杂，上下文变得过于庞大，以及任务可能需要专业化。技术是帮助业务解决问题的手段，业务的形态，技术的使

未来三年，随着3D重建大模型、AIGC编辑等技术的突破，结合多模态语音大模型赋能的毫秒级对话能力，3D 数字人将不再只是商业工具，而将成为每个人在数字世界的化身——既能随心切换服饰妆容参与虚拟社交，也能带着我们的思维习惯执行智能任务。，正是集成了这些前沿技术的3D真人数字人产品。TaoAvatar自研的低成本多视角相机阵列，仅需15分钟即可完成真人数字分身的高精度拍摄，表情、手势和动作的捕捉，自研