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AI 时代，为什么编程能力≠ 开发门槛
在 2.0 阶段，我们目标是实现面向任务的协同编码模式，人的主要职责转变为任务的下发、干预以及最后结果的审查。在这个过程中，人的实际工作量开始减轻，AI 工作的占比显著提升。目前的 2.0 版本是我们最近上线的。
端午出游高定：通义灵码+高德 MCP 10 分钟定制出游攻略
本文介绍了如何使用通义灵码编程智能体与高德 MCP 2.0 制作北京端午3天旅行攻略页面。首先需下载通义灵码 AI IDE 并获取高德申请的 key，接着通过添加 MCP 服务生成 travel_tips.html 文件，最终在手机端查看已发布上线的攻略。此外还详细说明了利用通义灵码打造专属 MCP 服务的过程，包括开发计划、代码编写、部署及连接服务等步骤，并提供了自由探索的方向及相关资料链接。
基于 AI 网关和 llmaz，提升 vLLM 推理服务可用性和部署易用性的实践
本文介绍了如何使用 llmaz 快速部署基于 vLLM 的大语言模型推理服务，并结合 Higress AI 网关实现流量控制、可观测性、故障转移等能力，构建稳定、高可用的大模型服务平台。
如何在Anolis OS上轻松使用 Kata 安全容器
本篇文章我们将详细介绍怎么轻松在 Anolis OS 上使用 Kata Containers 安全容器
如何在 Anolis 8 上构建基于 Nydus 和 Dragonfly 的镜像加速解决方案
Nydus+Dragonfly 组合减少容器启动过程中镜像的拉取时间，提升集群间的镜像分发效率。
Dataphin实时研发实践—电商场景下的实时数据大屏构建
实时数据大屏是实时计算的重要应用场景之一，广泛应用在电商业务中，用于实时监控和分析电商平台的运营情况。通过大屏展示实时的销售额、订单量、用户活跃度、商品热度等数据指标，帮助业务人员随时了解业务的实时状态，快速发现问题和机会。同时，通过数据可视化和趋势分析，大屏也提供了决策支持和优化运营的功能，帮助业务人员做出及时的决策和调整策略，优化电商业务的运营效果。 下面以电商业务为背景，介绍如何构建经典实时数仓，实现实时数据从业务库到ODS层、DWD层、DWS层全链路流转，基于Dataphin和Quick BI实现实时数据大屏。
AI 时代的 GPU 生存工具包，每个开发人员必须知道的最低限度
AI技术迎来了“百花齐放”的春天，这既是我们的挑战也是机会。而AI+千行百业创造了无限可能，也为独立开发者提供了大量的资源、支持以及学习经验的机会。本文分享一篇摘录自Hexmos 期刊的AI 时代的 GPU 生存工具包。
阿里云 SAE 2.0 正式商用，极简易用、百毫秒弹性效率，降本 40%
本文主要介绍阿里云 Serverless 应用引擎如何帮助企业跨越技术鸿沟，从传统应用架构无感升级到 Serverless 架构，以更高效、更经济的方式进行转型，快速进入云原生快车道，让 2 人的研发团队享受 2000 人技术团队的红利。