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2月前
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推理成本显性化之后:端云协同语音系统的模型分层路由设计
本文基于2026年8月三大产业信号(推理成本财务化、模型价差达25倍、Token消耗迈入万亿级),提出将“模型路由层”升格为一等架构组件。以可穿戴语音终端为例,构建含规则分级、轻量分类与级联升级的三级路由体系,在保障质量前提下显著优化单位经济,推动AI系统从“选模型”迈向“精调度”。
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2月前
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来自: 云效DevOps
都 2026 年了,我为什么还在推荐 PHP:一个架构师的祛魅手记
都 2026 年了还在用 PHP?一个架构师用第一性原理算清三笔账:需求的天花板、成本的大头、效率的瓶颈。管理系统这个全球最大的需求区间,PHP 依然是最优解。
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2月前
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来自: 云原生
还在给 AI “喂冷饭”?8.28 上海沙龙:带你跨越 AI 实时上下文鸿沟
8 月 28 日(周五)13:30-16:30,阿里云 ApsaraMQ × IBM Confluent 联合在上海举办「AI 实时数据沙龙」,带你跨越 AI 实时上下文鸿沟。
给AiWork 新手的10 个上手技巧
如果你是第一次使用 AiWork,建议先掌握这 10 个高频技巧。它们能帮助你更快把模糊想法变成可执行任务,让 AI 真正参与到研发、文档、评审和日常协作中。
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2月前
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从模型能力到业务结果:这本书讲透了 FDE
从《FDE前沿部署工程师的自我修养》出发,探讨 FDE 如何帮助企业把模型能力转化为业务结果。
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2月前
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FDE前线部署工程师,你看好吗?
FDE(前线部署工程师)是嵌入客户现场、负责将AI系统在真实环境中部署落地并承担生产结果的复合型工程师。它源于Palantir,核心是“一个客户+多项能力+写生产代码+对结果负责”,直击AI落地中的“部署鸿沟”。薪酬媲美一线研发,正成为大模型时代最稀缺的工程角色。
从DeepSeek Harness到AI测试:测试开发的下一站到底在哪里
本文探讨测试开发在AI浪潮下的三重进化:测试对象从“静态代码”变为“自演化Agent”;质量职能从下游测试上移至架构设计;人机分工转向“人定义目标、AI执行”。以DeepSeek Harness为引,揭示测试人的新定位——质量架构师与长期主义者。
测试新人用Workbuddy写的用例,居然比3年老员工考虑的边界还全
Workbuddy赋能测试新人:无需比前辈更懂业务,只需更会“问”。上传PRD+一句指令,10分钟生成126条全覆盖用例(含边界、并发、多条件组合等老员工“没时间想”的场景),审核仅需1小时。工具差距,而非能力差距。
开发提测前让Opencode跑一遍"测试影响分析",打回率直接从35%掉到7%
这是一套基于Opencode的“测试影响分析”实践方案:通过AST静态分析+调用关系图,精准识别代码变更所影响的模块与测试用例。开发提测前执行`/impact`指令,自动生成影响报告,将打回率从35%降至7%,回归耗时从4小时压缩至40分钟,实现高效、可信的增量测试闭环。
从需求文档到测试计划再到测试报告,Opencode一条龙流水线搭建教程(附完整配置)
本文介绍如何用Opencode构建端到端测试流水线:将需求解析、测试计划、用例生成、执行分析与报告生成拆解为5条可复用指令(/spec→/plan→/testgen→/test→/report),一次配置,终身调用。AI自动串联各环节,100页PRD到完整测试报告仅需2小时,解放测试工程师于重复劳动,让经验沉淀为可复用流程。
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