什么是数据治理？数据治理对企业有什么用？
在数字经济时代，数据成为核心生产要素。本文系统解析数据治理的定义、价值与实施路径，涵盖金融、医疗、政务等四大行业实践，推荐国产与国际主流平台，并展望AI原生、国产化适配、低代码协作三大趋势，助力企业实现从合规到创新的价值跃迁。
从CLI原理出发，如何做好AI Coding
本文探讨CLI类AI编程工具的产品美学与技术原理，分析其遵循Unix哲学的轻量、可组合、可集成特性，解析Single Agent架构与上下文工程的实践，并分享如何通过Prompt优化、任务拆解与团队对齐，高效利用CLI提升编码效率，展望AI时代人机协作的新范式。
用代码染色实现精准无效代码清理
针对服务端应用D代码冗余、维护成本高的问题，团队基于JVM Agent和JaCoCo实现代码执行染色与覆盖率分析，结合IDEA插件进行可视化治理。通过在线插桩采集生产环境数据，周期性生成覆盖报告并集成至开发工具，精准识别无效代码，显著提升清理效率与系统健康度。
AI热点选品：当推荐系统遇上“热点”，我们需要一场变革
针对传统推荐系统滞后于外部热点的问题，我们构建了“热点AI选品”自动化系统。通过小时级感知、LLM驱动的热点理解与需求推理、多模态素材召回、三级机审过滤及话题聚合技术，实现从热点捕捉到商品分发的端到端闭环，显著提升信息流的新鲜感与用户参与度。
