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通义灵码保姆级教程：从数据读取、清洗、结合大模型分析、可视化、生成报告全链路
本课程通过通义灵码实现零代码数据分析全流程，涵盖数据读取、清洗、可视化、报告生成及内容仿写，无需编程基础，轻松掌握从CSV导入到PDF报告输出的实战技能。
Qwen-MT：翻得快，译得巧
今天，机器翻译模型Qwen-MT正式上线，支持92种语言互译，具备高度可控性与低延迟、低成本特点，适用于多种场景。开发者可通过Qwen API体验其强大翻译能力。
开源 Remote MCP Server 一站式托管来啦！
MCP Server 的实施存在着诸多挑战，特别是在认证授权、服务可靠性和可观测性方面，Higress 作为 AI 原生的 API 网关，提供了完整的开源 MCP Server 托管解决方案，实现存量 API 到 MCP 的协议转换。即将上线的 MCP 市场，将大幅降低开发者构建 MCP Server 的时间和人力成本。
最佳实践：通义灵码生成单元测试，让单测更简单
本文首先讲述了什么是单元测试、单元测试的价值、一个好的单元测试所具备的原则，进而引入如何去编写一个好的单元测试，通义灵码是如何快速生成单元测试的。
Excel数据治理新思路：引入智能体实现自动纠错【Python+Agent】
本文介绍如何利用智能体与Python代码批量处理Excel中的脏数据，解决人工录入导致的格式混乱、逻辑错误等问题。通过构建具备数据校验、异常标记及自动修正功能的系统，将数小时的人工核查任务缩短至分钟级，大幅提升数据一致性和办公效率。
万字干货｜复杂表格多Agent方案：从LLM洞察、系统性 思考到实践经验总结
笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点，结合大模型的哲学三问（“是谁、从哪里来、到哪里去”），穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断，以及面向公共云LLM的建设模式思考，并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。
剑指大规模 AI 可观测，阿里云 Prometheus 2.0 应运而生
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。
5 大场景上手通义灵码企业知识库问答
通义灵码在企业版里还引入了一个超酷的新技能：RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成的能力，本文就跟大家分享下企业知识库能帮开发者做些什么。