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巧用通义灵码，提升前端研发效率
本次分享，主题是利用通义灵码提升前端研发效率。分享内容主要包括以下几部分：首先，我将从前端开发的角度介绍对通义灵码的基本认识；其次，我将展示通义灵码在日常研发中的应用案例；然后，我将通过实例说明，良好的设计能够显著提升通义灵码的效果。在第四个部分，我将介绍通义灵码的企业知识库以及如何利用 RAG 构建团队智能研发助手。最后，我将总结本次分享并展望未来方向。
MCP 正当时：FunctionAI MCP 开发平台来了！
MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口，有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步，接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成，FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力，敬请期待。
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。
MaxCompute湖仓一体近实时增量处理技术架构揭秘
本文将介绍阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute湖仓一体近实时增量处理技术架构的核心设计和应用场景。
从零开始使用 ROS CDK 搭建云上解决方案
本文介绍了如何使用阿里云ROS资源编排服务快速部署和管理云资源。主要内容包括：1. 工具准备：安装ROSCDK,选择合适的代码编辑器和IDE,安装AI代码生成插件等。2. 环境准备：创建工程目录，进入虚拟环境，配置阿里云凭证信息，配置ROSCDK。3. 代码编写：根据文档描述，编写ROS代码来创建VPC、VSwitch、ECS等资源。4. 运行代码：执行ROS代码，创建ECS实例并部署FTP服务。总体来说，本文通过简单的步骤，让小白也能快速上手使用ROS资源编排服务，实现自动化部署和管理阿里云资源。
20行代码，Serverless架构下用Python轻松搞定图像分类和预测
本文将AI项目与Serverless架构进行结合，在Serverless架构下用20行Python代码搞定图像分类和预测。
RocketMQ 流数据库解析：实现一体化流处理
RocketMQ 5.0 是一款云原生的消息中间件，旨在覆盖更多业务场景。它针对国内企业在数字化转型中面临的多场景消息处理需求，提供了一体化的解决方案。
适合假期自学一战成名的必看秘籍-五板斧打造AgentScope应用
本文写给有一定编程基础的学习者，得以入门 源码级 开发Agentscope应用，并上线创空间，参加AgentScope的应用开发挑战赛。
更优性能与性价比，从自建 ELK 迁移到 SLS 开始
本文介绍了 SLS 基本能力，并和开源自建 ELK 做了对比，可以看到 SLS 相比开源 ELK 有较大优势。