用户故事验收测试驱动开发（ATDD）的实践指南与工具包
本文系统介绍验收测试驱动开发（ATDD），通过“业务目标-用户场景-验收条件”三层体系，推动产品、开发、测试三方在开发前达成共识。详解四步协作流程与工具链集成，并针对不同场景提供实践策略，帮助团队减少返工、提升质量，实现从需求到交付的高效协同。
研发团队必看的技术债务管理的方法与工具
本文系统阐述技术债务的识别、分类与管理策略，将其分为紧急、重要、一般和整理四类，揭示其复利危害，并提供量化评估、优先级排序、偿还计划及工具支持的完整框架，助力团队从被动应对转向主动治理，将技术债转化为可控的技术投资。
引入了AI大模型开发客服对话质量评估助手
摘要：
本文介绍了基于JBoltAI开发的“客服对话质量智能评估助手”项目，旨在解决传统人工质检效率低、标准不一、隐性问题难识别及数据沉淀困难等痛点。系统通过多渠道对话自动采集、AI驱动的语义解析与情感分析、多维度智能评分及个性化整改建议生成，实现了全量对话的高效、客观评估。项目采用低侵入式架构，无缝对接现有Java客服系统，显著提升质检效率（日均千条对话1小时内完成评估）、统一评估标准、精准识别服务短板，并通过结构化数据支撑团队优化。上线后用户投诉下降35%，后续将拓展语音情绪分析、智能培训推荐等功能。
开发了个自动发票整理报销系统（大模型版）
本文介绍了基于JBoltAI开发的“自动发票整理报销系统”的落地实践。针对传统报销流程中员工贴票繁琐、财务核票低效、易出错、合规风险高等痛点，项目通过多模态解析、OCR识别、Text2Struct、规则引擎和函数调用等AI能力，实现了多格式发票自动采集、信息结构化提取、真伪与合规智能核验、报销单自动生成及流程联动。系统采用低侵入式架构，无缝对接现有财务系统与OA，显著提升效率：员工报销耗时从1-2小时降至1-2分钟，财务核票效率提升70%，错误率降至1%以下，并实现费用数据沉淀与可视化管控。文章还分享了开发中的关键问题及解决方案，并规划了语音交互、智能预警、移动端优化
构建AI智能体：八十七、KM与Chinchilla法则：AI模型发展的两种训练法则完全解析
摘要： 大模型训练中，如何在有限计算预算（C≈6ND）下最优分配模型参数量（N）与训练数据量（D）是关键挑战。KM扩展法则主张“模型优先”，认为增大N的收益高于D（α=0.076＜β=0.103），推荐N∝C^0.73、D∝C^0.27。Chinchilla法则则通过实验发现大模型普遍训练不足，提出平衡策略（α=β≈0.38），推荐N∝D∝C^0.5，即在相同预算下减小模型规模并大幅增加数据量，可提升性能。
