AI时代旧敏捷方法论面临系统性失效：虽然AI显著提升个体编码效率（部分任务提速近2倍），但组织层面68%的开发者节省的时间被流程摩擦抵消（Atlassian数据）。核心矛盾在于：旧敏捷为"代码稀缺时代"设计，其六个关键假设与AI开发特性产生根本冲突：1)度量指标陷入"伪效率"陷阱；2)流程设计造成评审/测试环节堵塞；3)分工模式未适配人机协同需求。破局需重构

适用读者：Android / iOS / 跨端同学、做 AI 应用落地的端侧负责人关键词：Agent-driven UI / Server-driven UI / JSONL + SSE 流式协议 / 组件白名单 Catalog / 结构与数据解耦重要提示：A2UI 目前仍处于 v0.8 Public Preview（早期阶段），规范与实现会持续演进，落地要把“可变更”当作前提。

Google A2UI 是一种让AI助手安全生成可交互界面的方案，通过声明式JSON描述UI结构，客户端用原生组件渲染。它解决了纯文本交互效率低的问题，采用组件白名单确保安全，支持增量更新优化体验。A2UI配合AG-UI协议实现双向交互，已在Google产品中应用。核心优势是让AI生成的界面既灵活又安全可控，适合生产环境部署。

摘要： Agent Skills通过封装企业SOP和工具脚本为可复用技能，解决Agent落地中的流程重复与Prompt臃肿问题。其核心是渐进式披露机制：按需加载元数据、指令和资源，显著降低token消耗。一个完整的Skill包含SKILL.md（规则）、reference（参考资料）和scripts（确定性操作脚本），形成Agent的“工具箱”。与MCP（负责数据连接）互补，二者结合可实现企业级A

AI 智能体通过"思考-行动-观察"循环实现复杂任务处理。智能体以LLM为核心，通过Thought阶段决策下一步行动，Action阶段调用工具获取数据，Observation阶段整合结果并继续推理。这种循环机制使智能体能够动态处理多步骤任务，实时纠错并提高适应性。工程实现需关注系统提示、工具设计和结果处理，使智能体具备记忆和自优化能力，最终成为能自动完成复杂任务的"带

文章摘要 本文解析了大模型对话中的消息处理机制，重点介绍了Messages、Chat Templates和Special Tokens的概念。实际对话在模型眼中会被拼接成单一Prompt字符串，而非多轮对话。消息分为System（系统规则）、User（用户输入）和Assistant（模型回复）三类，其中System消息影响全局行为。不同模型需要特定的Chat Template来规范消息格式，避免直

Temperature与Top-p调参指南 Temperature和Top-p是控制大模型输出随机性的核心参数： Temperature（0.1-2.0）：调节概率分布陡峭程度，值越高输出越发散（物理温度类比） Top-p（0-1）：按累计概率筛选候选词，值越小输出越聚焦（如0.9保留90%高概率词） 应用建议： 严谨场景（代码/推理）：Temp=0-0.2 + Top-p=0.2-0.5 创意场

本文介绍了如何快速使用LangChain和通义千问搭建一个"AI短文生成器"应用。主要内容包括： 5分钟快速实现：安装依赖、配置API Key、使用LCEL（LangChain表达式语言）构建Prompt→模型→解析器的基础链。 三种实用扩展： 流式输出：实现逐段生成效果 结构化JSON输出：便于数据存储和前端渲染 并行生成：同时获取标题、摘要、标签和正文 进阶路线建议：从基础

本指南详细介绍如何创建美区Apple ID下载ChatGPT应用：1）准备设备与邮箱；2）更改iPhone地区为美国；3）通过邮件应用创建美区账号，填写美国地址（推荐免税州）；4）仅在App Store登录美区账号；5）搜索并下载ChatGPT官方应用。注意事项包括保护账号安全、使用免税州地址、避免在设置中登录美区账号等。同时提供常见问题解决方案，如付款方式选择、账号锁定处理等。

前言一直很好奇Android Root的原理，恰好最近碰到了一个跟Android默认带Root权限的问题，这里顺便记录一下Android系统root的原理。原理Android是基于Llinux内核的开源操作系统，与Ubuntu系统类似，所以在Android里获取root权限其实和在Linux系统下获取root权限是一回事。在Linux系统下获取root权限的方法是在命令行执行s