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生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果的工程实践
本文围绕生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果展开，介绍系统背景与痛点，展示主Prompt和决策树，用deepseek - r1等模型推理。通过分析Bad Cases优化Prompt，总结设计原则和迭代方法，还给出通用启示与展望。
成熟工程师1天完成调试，AI工程实践被MCP彻底颠覆？
去年11月Anthropic发布模型上下文协议（MCP），开发者社区迅速采用，AWS、GitHub、OpenAI等也已采用。MCP标准化数据和工具与AI代理的集成，简化定制化AI应用构建。采访华院计算杨小东，解析其架构、应用及商业价值。
Grab 工程实践：将 LRU 升级为 TLRU，Android 图片缓存节省 50MB+
为改进 Android 应用图片缓存管理，Grab 工程师将 LRU 升级为 TLRU。通过引入基于时间的过期机制，fork Glide 项目扩展 DiskLruCache 实现。此方案让 95% 用户缓存省 50MB，可回收数 TB 存储空间。
当代码遇上大模型：智能编程助手的架构设计与工程实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，字节跳动段潇涵介绍如何基于大语言模型构建智能编程助手。他分享实践经验，剖析研发痛点，介绍技术架构，还探讨未来发展方向，如认知增强、工具整合等。
程序员的提示工程实战手册
文章围绕程序员如何利用提示工程让AI编程助手成为可靠开发伙伴展开。介绍给AI代码助手的提示词技巧、高效代码提示原则，还阐述调试、重构、实现新功能的提示模式，指出常见反模式及应对方法。
作业帮StarRocks替换Presto落地实践
本文分享作业帮 2025 年 StarRocks 替换 Presto 的实践，涵盖历史背景、技术方案、双跑方案、结果分析，还提及核心问题及解决办法，项目上线后在资源、架构、性能上均有收益，也有未来规划。
吴恩达来信：Buildathon 快速工程挑战赛正式发布！
2025年8月16日将在旧金山湾区举办Buildathon快速工程挑战赛。AI辅助编程重塑软件工程，不同开发者对AI使用程度差异大。DeepLearning.AI与AI Fund携手举办竞赛，让选手限时构建产品。
Spring AI Alibaba实践｜后台定时Agent
文章参考Langchain，探讨Agent新运行形态，Spring AI Alibaba（SAA）为开发提供框架。介绍自主运行Agent优势、适用场景，说明构建方法，还给出店铺经营分析和评价舆情分析两个实践案例代码。
Claude 4.x 的提示工程实战指南
Anthropic在官方文档上线Claude 4.x提示工程指南，针对4.5系列模型优化。介绍基本原则、长期推理和状态跟踪方法、沟通风格，还给出特定场景指导及迁移考虑，助你发挥Claude 4.x实力。
Anthropic 发布 AI Native 全流程实践指南
Anthropic应用AI团队发布实践指南，阐述如何将AI融入软件开发生命周期各环节。指出代码不再是瓶颈，构建快但周边流程慢。指南围绕六阶段展开，给出实施步骤、治理框架和度量指标。