美团与复旦大学合作推出KuiTest，一款基于大模型的UI功能测试工具。KuiTest利用大模型的通识能力，模拟用户预期，自动检测UI交互异常，无需人工编写规则脚本。实验显示，其异常召回率达86%，误报率仅1.2%，已在美团多个业务中应用，发现百余例有效缺陷，显著提升测试效率与覆盖率。未来将探索多步交互场景的测试能力。

这篇干货分享了五种控制AI生成内容的设计模式：Logits掩码通过规则干预token选择，确保品牌一致性和合规性；语法模式用BNF约束输出格式，适合结构化数据；样式转换借助示例调整风格；逆向中和先生成中性内容再转换风格；内容优化基于偏好调优产出更优结果。每种模式各有适用场景，开发者可根据需求灵活选择。

Agent 时代，上下文成为核心变量。从 Chatbot 到 Agent，模型需在多轮任务中理解上下文，支撑持续决策。上下文工程取代提示工程，管理信息筛选、状态表达和动态调整，确保模型稳定输出。工具调用、思考过程、交互反馈等模块协同，提升 Agent 自主性与可控性。MCP 结构化落地，增强上下文可读性与可维护性。

AI Coding时代，开发者需建立个人上下文管理体系，破解AI上下文限制，提升辅助开发效率。准确理解需求与代码仓库，判断AI输出质量，确保代码实现正确性。通过文档驱动开发、版本控制和会话管理，实现人机协同高效开发模式，成为具备超级单兵能力的研发人员。

AI陪伴类产品正从单纯聊天向乙游化沉浸转型，强调关系经营而非模型能力。《早安我的少年》以生活工具+情感养成开创先河，《EVE》主打多模态互动与记忆沉淀，《无限谷》强化主动服务，《星眠》则专注高自由恋爱叙事。核心差异在于：是工具化渗透生活，还是游戏化营造沉浸感？未来关键在于平衡内容产能与日常触达，用混合形态满足情感需求。

AI辅助重构实战：从技术债到清晰架构

面对复杂代码库，AI助力拆解千行函数、应用策略模式优化逻辑耦合，逐步演进为Pipeline架构。通过依赖注入、并行执行器等通用组件沉淀，提升可维护性。关键经验：渐进式重构，先验证再推广；AI生成代码需严格审查；性能优化与架构改善并行。最终实现代码质量、开发效率双提升，技术债转为工程资产。

阿真分享了一个AI视频拆解与复用的工作流程，通过上传视频生成角色设定表、分镜表和元提示词模板，实现高效批量生成同类视频。利用Qwen Chat分析视频，输出详细报告，包括角色设定、分镜表、结构拆解和可复用提示词模板。关键词输入后，可生成新分镜脚本，提升视频创作效率。流程简洁，工具免费，适合快速制作视频框架。

AI应用正从被动顾问向智能执行者转型。新一代AI不再仅提供建议，而是能理解指令、规划任务、调用工具并完成闭环操作，直接落地业务结果。通过LLM-native架构，AI深度集成内部系统，串联复杂流程，实现自动化运维、智能客服等场景。混合架构结合AI Workflow的确定性和AI Agent的灵活性，提升系统可靠性与效率。MCP协议助力AI无缝对接各类工具，推动AI应用生态繁荣。未来，AI将成为解决复杂问题的超级助手。

海外本地化项目测试流程繁琐，急需Web自动化方案。基于cursor+playwright搭建框架，AI生成代码提升效率。支持并发执行、失败重试、报告定制和日志管理。通过精准提示词设计生成轻量级项目，快速解决报错和需求调整。测试用例可AI生成或导入，交付后运行稳定，实现多浏览器并发测试和配置化执行。方案显著提升测试效率，后续可扩展UI化操作。

AI coding工具的设计核心在于智能体架构与提示词工程。Gemini-CLI通过命令预处理、MCP扩展和子智能体实现模块化设计，优化开发效率。其ReAct框架支持意图识别、工具调用和记忆压缩，而规约驱动开发则通过OpenSpec规范确保代码质量。Claude Code进一步引入Skills和代码执行MCP，解决传统工具广播的token爆炸问题。两大工具均支持自定义命令、插件扩展和记忆管理，为开发者提供灵活高效的AI编程体验。

得物利用大模型技术优化社区搜索，通过智能相关性判别、Query生成和多模态统一表征，提升搜索准确率和用户体验。创新方法包括千万级数据标注、推理式模型训练和数据飞轮迭代，有效解决了商品与内容融合的搜索挑战，实现了搜索系统的全链路智能化升级。

货拉拉推出"拍货选车"AI新功能，用户只需拍摄货物照片，系统就能智能推荐最匹配车型。该功能通过视觉识别技术精准估算货物尺寸，结合语义理解分析特殊需求，三步操作即可完成选车。拍摄时注意拍全货物、保持背景简洁，能获得更准确的推荐。技术层面采用多模态大模型和Prompt工程，解决传统选车"猜尺寸"的痛点，提升货运效率。目前功能已全国开放，兼容所有带摄像头的手机。

AI视觉生产力实战：用AI三步法批量生成电影级艺术字标和爆款封面！从结构化Prompt公式到ComfyUI自动化工作流，揭秘如何通过「风格描述+色彩+质感」快速产出高点击素材。覆盖影视/故事/音乐等题材模板库，实现从人工提效到平台化自动生产的全链路升级，让创意效率飞起来！

热点AI选品项目构建了一套小时级追踪全网热点的自动化系统，通过精准匹配站内素材，提升信息流的新鲜感与惊喜度。系统模拟人类专家“追热点”流程，包括热点感知、理解、决策和执行，采用多路召回和级联式判别模型确保高效性与准确性。人审环节复核AI筛选结果，驱动系统持续进化。目标是从“自动化”迈向“自主化”，构建具备全局决策能力的AI Agent。

多语言UI自动化检测中，AI调用成本过高成为痛点。通过优化系统提示词、过滤重复文本、检测网页变化、聚合去重及剔除无意义数据，token消耗降低90%。专有名词采用占位符+映射表机制，减少无效检测。历史会话功能被禁用以节省资源。优化后错误率稳定在10%-20%，效果显著。未来计划为词条添加唯一标识，提升问题定位效率。

转转利用AI大模型技术实现大数据治理中的自动安全打标，通过优化提示词、分批次处理、重计算等手段提升准确率。AI打标支持表和字段粒度，自动化流程降低成本，提高效率。未来规划包括覆盖全业务数据源、优化响应速度及自适应多数据源表优化服务，推动数据治理智能化发展。