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大模型上下文协议 MCP 带来了哪些货币化机会
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。
「迁移急救包」全云平台无缝迁移云效实操手册
阿里云云效是国内领先的一站式DevOps平台，提供代码全生命周期管理、智能化交付流水线及精细化研发管控，支持多种开发场景。本文详细介绍了从其他平台（如Coding）向云效迁移的完整方案，包括代码仓库、流水线、制品仓库及项目数据的迁移步骤，帮助用户实现高效、安全的平滑迁移，提升研发效率与协作能力。
大语言模型推理提速，TensorRT-LLM 高性能推理实践
大型语言模型（Large language models,LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型，本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。
使用KMS为MSE-Nacos敏感配置加密的最佳实践
本文主要介绍通过KMS密钥管理服务产生的密钥对敏感的AK等数据进行加密之后可以有效解决泄漏带来的安全风险问题，其次通过KMS凭据托管的能力直接将MSE的主AK进行有效管理，保障全链路无AK的业务体验，真正做到安全、可控。
简单几步，钉钉机器人秒变通义千问对话机器人
大模型不知不觉已经火了快一年了，拥有一个能够随时对话使用的大模型已经成为不少人的刚需。然而，最大的问题可能是如何访问和调用对话模型。如果，我是说如果，能在您的即时通讯软件钉钉中直接与通义千问对话，是不是会让这一切更方便快捷？！ 按照传统方案，我们要实现上述场景可能需要非常繁琐的接入步骤，甚至还需要自行开发很多代码，这样的准入门槛实在，太！高！啦！ 而今天，我要向各位隆重介绍一个新的解决方案——阿里云计算巢AppFlow应用与数据集成平台，无需任何代码开发，简单快捷，自动连接企业内部应用与外部应用或数据，搭建企业的自动化服务流程，帮助个人、企业降低了集成实施的周期和成本。
软件测试之道 -- 做一个有匠心的程序员
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。
跟着iLogtail学习容器运行时与K8s下日志采集方案
iLogtail 作为开源可观测数据采集器，对 Kubernetes 环境下日志采集有着非常好的支持，本文跟随 iLogtail 的脚步，了解容器运行时与 K8s 下日志数据采集原理。