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对比测评：AI编程工具需要 Rules 能力
通义灵码Project Rules是一种针对AI代码生成的个性化规则设定工具，旨在解决AI生成代码不精准或不符合开发者需求的问题。通过定义编码规则（如遵循SOLID原则、OWASP安全规范等），用户可引导模型生成更符合项目风格和偏好的代码。例如，在使用阿里云百炼服务平台的curl调用时，通义灵码可根据预设规则生成Java代码，显著提升代码采纳率至95%以上。此外，还支持技术栈、应用逻辑设计、核心代码规范等多方面规则定制，优化生成代码的质量与安全性。
如何在通义灵码里使用 MCP 能力
通义灵码支持MCP工具使用，通过模型自主规划实现工具调用，深度集成魔搭MCP广场，涵盖2400+热门服务。提供STDIO和SSE两种通信模式，适用于不同场景需求。用户可通过智能体模式调用MCP工具，完成如网页内容抓取、天气查询等任务。文档详细介绍了服务配置、使用流程及常见问题解决方法，助力开发者高效拓展AI编码能力。
使用阿里云KMS产品针对 Springboot 接口参数加密解密功能
针对Springboot里面使用开源工具使用加解密，替换成阿里云KMS产品进行加解密；
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。
DeepSeek-V3 高效训练关键技术分析
本文从模型架构、并行策略、通信优化和显存优化四个方面展开，深入分析了DeepSeek-V3高效训练的关键技术，探讨其如何以仅5%的算力实现对标GPT-4o的性能。
MCP 的 AI 好搭档
本文介绍了MCP（模型上下文协议）及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出，通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离，解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程，并分析了其面临的挑战，如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案，提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后，文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程，帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。
从零开始开发 MCP Server
本文介绍如何使用Serverless Devs CLI工具从零开发并一键部署MCP Server到阿里云函数计算（FC）。首先通过初始化MCP Server项目，完成本地代码编写，利用Node.js实现一个简单的Hello World工具。接着对代码进行打包，并通过Serverless Devs工具将项目部署至云端。部署完成后，提供三种客户端接入方式：官方Client、其他本地Client及在FC上部署的Client。最后可通过内置大模型的inspector测试部署效果。Serverless Devs简化了开发流程，提升了MCP Server的构建效率。
