作者一年前围绕设计模式与代码重构写了一篇《代码整洁之道 -- 告别码农,做一个有思想的程序员!》的文章。本文作为续篇,从测试角度谈程序员对软件质量的追求。
本文探讨了MCP(Model-Calling Protocol)的兴起及其对AI生态的影响。自2月中旬起,MCP热度显著提升,GitHub Star和搜索指数均呈现加速增长趋势。MCP通过标准化协议连接大模型与外部工具,解决了碎片化集成问题,推动AI应用货币化及生态繁荣。文章分析了MCP与Function Calling的区别,指出MCP更适用于跨平台、标准化场景,而Function Calling在特定实时任务中仍具优势。此外,MCP促进了 supply端(如云厂商、大模型、中间件服务商)和消费端(终端用户)的变革,尤其以Devin和Manus为代表,分别改变了程序员和普通用户的交互方式。
本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案,针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集,采用全新时序存储引擎提升性能,并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力,结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外,该方案已成功应用于阿里云内部AI系统,如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来,阿里云将发布云监控2.0产品,进一步完善智能观测技术栈。
Qwen3 Coder 是全球领先的开源编程大模型,具备强大的代码生成能力与1M超长上下文支持,适用于构建复杂应用。本文通过实际案例展示其在电商网站开发中的应用,并详解提示词设计、技术拆解与部署方案,探讨Agentic AI落地的挑战与经验。
阿里云云速搭 CADT(Cloud Architect Design Tools)推出智能化升级——云小搭,一款基于大模型的 AI 云架构助手,致力于让每一位用户都能“动动嘴”就完成专业级云架构设计。
本文介绍的实现方式属于应用级限制,应用级限流方式只是单应用内的请求限流,不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力,限流是一个必不可少的环节,虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃,但相比于突发流量造成的系统宕机来说,这些损失一般都在可以接受的范围之内。