程序员如何用AI升级工作流？三大场景匹配不同协作模式：核心任务实时配合，重复任务放手AI处理，新技术探索先理解再实现。三个高效技巧：错误时果断重来而非修补，多目标任务拆分给不同AI代理，视觉截图比文字描述更精准。关键在于转变思维，按任务特性选择策略，拥抱概率性成功，让AI从工具变搭档。

Gorm是Go语言中强大的ORM库，支持多种数据库，简化了数据库操作。其核心思想是将数据库表映射为Go结构体，通过操作对象实现CURD。Gorm库的架构包括DB、Config、Statement、Scheme和Field对象，分别负责连接、配置、SQL映射、表映射和列映射。Gorm提供过程方法和结尾方法，前者构建SQL，后者执行并解析结果。使用Gorm时，需注意时间处理、软删除、批量插入等功能，避免常见错误。

今天聊聊企业级统一消息推送系统的架构设计。随着业务扩展，消息推送功能在各系统中重复开发，导致资源浪费和管理混乱。本文从核心挑战出发，梳理了系统架构，详细介绍了整体架构设计和技术架构设计，旨在打造一个高效、可靠、易扩展的统一推送平台，助力企业提升消息推送效率和管理水平。

Go语言性能优化核心在于深入理解GC机制，采用三色标记法和写屏障减少STW时间。通过减少堆对象分配、使用内存池、调整GOGC参数等手段优化GC扫描。并发编程中，异步处理非关键路径、减少锁竞争、使用协程池提升效率。此外，避免大日志、深度拷贝和反射，选择合适的编解码方式，利用pprof和trace工具定位性能瓶颈，确保系统高效稳定运行。

落地页设计关键在于利用心理效应提升转化率。光环效应强调第一印象的重要性，认知流畅性要求内容清晰易懂。社会认同通过他人选择增强信任，稀缺性和紧迫感激发行动欲望。视觉线索引导用户点击，信心信号降低风险疑虑。设计应聚焦信息传递与信任建立，结合文案与视觉呈现，实现高效转化。

腾讯广告推出LFM4Ads基座大模型，通过全表征、多粒度迁移框架，提升广告推荐效果。该模型采用三塔结构，抽取用户、物品及交叉表征，增强下游任务性能。创新性地将交叉表征聚合为用户级/物品级，解决对齐难题。下游应用分为特征级、模块级和模型级，显著提升GMV，最高达2.16%。LFM4Ads已上线多场景，未来将持续优化，探索更大规模与跨模态融合。

架构设计是软件系统的骨架，涵盖要素、结构和连接，旨在应对复杂性。从单体到分布式再到微服务，架构随业务增长而演进。设计时需遵循N+1、回滚、禁用、监控等原则，避免过度设计和过早决策。架构师需深入一线，确保架构落地，避免盲目追随大公司方案和过度追求新技术。

本文深入解析推荐系统的调度中枢，探讨其在不同发展阶段的设计与优化策略。从初创团队的简单系统到大厂中台的复杂平台，调度中枢需平衡稳定性与效率，支持灵活的实验迭代与高效的问题排查。通过分层架构、热加载机制和DAG图编排，提升系统性能和策略复用度，满足算法团队的快速实验需求。

Python 2 已在2020年停止维护，存在安全漏洞和性能问题，建议尽快升级到 Python 3。Python 3 提供了更强大的性能、更清晰的语法、更好的 Unicode 支持以及更丰富的模块库。虽然从 Python 2 迁移到 Python 3 需要手动适配，但通过工具如 2to3 和 modernize 可以简化迁移过程。性能测试显示，Python 3 在 CPU 和内存使用上均有显著提升，尤其在 AI 相关领域，主流框架如 PyTorch 和 vLLM 已全面支持 Python 3。

Tomoro是一款结合大数据、表格与AI的数据分析工具，旨在通过熟悉的表格操作与AI驱动的数据分析工作台，实现零门槛的大数据自助分析。Lumos作为Tomoro中的数据智能体，采用多智能体架构，解决复杂场景下的专业问题，并通过技术优化提升用户体验。本文深入探讨了Lumos的技术思路与实践，探索AI分析的更多可能。

AI CODING工具已成为企业研发的必备选择。CodeBuddy作为腾讯自研的AI CODING工具，显著提升了开发效率，编码时长缩短40%，AI代码生成占比超43%。文章详细探讨了如何选择和使用AI CODING工具，结合团队研发流程，提出了从需求到发布的AI辅助全流程解决方案，强调了文档驱动和上下文管理的重要性，助力团队实现高效、标准化的AI编程实践。

大语言模型（LLM）的幻觉现象，即生成与事实不符的信息，是影响AI落地的主要挑战。通过分析LLM的工作原理，发现其训练数据的质量和多样性直接影响模型表现。优化方案包括Prompt设计、RAG检索增强、采样参数调整、SFT微调、强化学习、思维链推理及多Agent协作。这些技术手段能有效提升模型的事实一致性和推理能力，减少幻觉，增强LLM在实际应用中的可靠性。

对账是资金安全的关键环节，尤其在超大型项目中，每小时需处理30亿USD的资金流水。对账分为实际资金对账和交易明细对账，通过流式对账引擎提高效率。系统设计需考虑高并发，使用93台8C16G机器和10个16C32G数据库，确保每秒处理27777笔交易。流水解析、对账执行、结果汇总和差异处理是核心步骤，网络带宽和断点处理也至关重要。

本文将深入探讨支付系统的链路优化，重点解析订单创建、支付路由、交易执行及资金清算等核心流程。针对收银台加载超时、订单状态异常、支付路由错误等问题，提出CDN加速、异步状态同步、路由策略配置等解决方案。通过全流程优化，确保支付系统在高并发下保持秒级响应和99.99%的可用性，提升用户体验和系统稳定性。

深度研究智能体框架百花齐放，开源与商业化产品各具特色。开源方案如DeerFlow、OpenDeepResearch等，有的分层多智能体模块化，有的追求极简代码，有的主打多阶段自反思与人机协作。商业化产品如ChatGPT、Gemini等则在交互体验、报告输出、搜索能力和质量控制等方面各有所长。深度研究智能体正朝着更高自动化、结构化和可控性方向演进，不同框架适合不同场景和需求。

腾讯研效发展通过融合互通与智能化双引擎推动。2019年起，腾讯整合内部研发工具，成立研效技术委员会，逐步收拢需求、代码、构建三大块。2024年，AI Coding兴起，腾讯成立代码智能化团队，利用大模型提升研效。工具孤岛问题通过平台串联与自动化引擎解决，微信支付交付周期缩短45%。腾讯推出统一品牌WeDev，构建生态联盟，进一步推动研效协同与智能化发展。