@workspace 功能发布后，我们收到了非常多新老朋友的积极反馈，其中有一个特别的朋友给我留下了深刻的印象，来分享一下他的故事。
我借助通义灵码完成了 obdiag 项目的第一个 PR，成为了 obdiag 项目的 contributor，我知道通义灵码的能力还远没有发挥出来，今后继续探索，未来可期。
本文介绍了一种基于LLM的“自我编程”Agent系统，通过代码驱动实现复杂逻辑。该Agent以Python为执行引擎，结合Py4j实现Java与Python交互，支持多工具调用、记忆分层与上下文工程，具备感知、认知、表达、自我评估等能力模块，目标是打造可进化的“1.5线”智能助手。
Anthropic推出Agent Skills协议，通过模块化技能封装提升大模型智能体的专业能力。ModelScope开源项目MS-Agent已实现该协议，支持技能的动态加载、自主执行与安全沙箱运行，推动智能体能力的可组合与可扩展发展。
本文介绍了从零开始搭建自己的NextCloud个人云盘，包括场景介绍、目标读者、环境准备、操作步骤和方案验证5大方面。
目标读者数字化系统开发运维（DevOps）工程师、稳定性工程师（SRE）、可观测平台运维人员等。使用场景客户的某些场景下，业务拆分的比较细，每个业务会定时输出一个日志文件（比如每小时输出一个文件），那么在一台机器上，可能会产生大量的日志文件。由于某些原因，用户不想在业务服务器上安装采集端，因此采用比...
借助Aone Copilot Agent，通过标准化Prompt指导AI生成单元测试代码，实现50%代码采纳率，显著提升测试效率与质量，推动团队智能化研发转型。
推荐系统作为互联网时代连接用户与信息的核心技术，正在经历从传统协同过滤向多模态智能推荐的重要变革。随着深度学习技术的快速发展，特别是大语言模型和多模态预训练技术的成熟，推荐系统开始从单纯依赖用户行为ID特征转向充分利用商品图像、文本描述等丰富内容信息的新范式。
