《人机分工重塑开发：遗留系统重构的AI实践指南》
本文以“reserve-cli”预约工具重构为案例，记录Cursor与CodeBuddy两款AI工具在遗留系统开发中的协同实践。面对原系统职责混杂、代码规范问题多、稳定性差等痛点，通过“分析-修复-设计-加固”四阶段协作：Cursor快速完成系统全局分析与架构设计，CodeBuddy实现代码批量修复、模块落地及测试文档生成。过程中坚守“精准输入、双向验证、动态协同”原则，开发者主导业务决策与AI输出校验，AI承担重复性劳动与信息整合。最终4天完成原需2周的重构，系统稳定性提升90%，新开发者上手时间缩短67%，印证AI工具通过“效率+决策”协同，重塑遗留系统开发范式，实现质量与效率双重突破。
《AI工具驱动的分布式任务调度系统从0到1实践解析》
本文记录“星尘调度系统”开发中，GitHub Copilot与Snyk两款AI工具的全链路协同实践。面对分布式任务调度的架构设计、算法实现、故障容错等难点，Copilot提供架构方案对比、核心代码生成及前后端协同设计，Snyk则完成故障模拟、依赖安全扫描与风险修复。开发中以“需求具象化”为前提，坚守“人控核心决策、AI补位非核心工作”分工，开发者补充业务隐性需求、校验AI输出并优化细节。最终6周完成原3个月开发目标，系统支持每秒10万级任务调度，故障重试成功率100%。
函数计算进化之路：AI 应用运行时的状态剖析
AI应用正从“请求-响应”迈向“对话式智能体”，推动Serverless架构向“会话原生”演进。阿里云函数计算引领云上 AI 应用 Serverless 运行时技术创新，实现性能、隔离与成本平衡，开启Serverless AI新范式。