面向对象思想在软件工程中具有核心价值，涵盖用例建模、面向对象分析（OOA）和面向对象设计（OOD）。OOA通过静态和动态建模构建领域模型，OOD则基于职责驱动设计（GRASP）细化类图结构。面向对象与UML、软件工程、DDD等概念紧密关联，强调从业务本质出发，通过系统化建模实现代码与业务的一致性。

AI编程协作的核心在于结构化流程和系统思维，而非单纯依赖工具。通过“勘探-规划-建造-验收”四阶段，开发者能够高效引导AI完成复杂任务，避免随性编程的陷阱。关键在于清晰的任务定义与验证闭环，确保高质量交付。未来，工程师的角色将从代码创作者转变为解决方案设计者，系统思维和问题定义能力将成为核心竞争力。

WebAssembly 3.0 重磅发布，带来了64位地址空间、多内存、垃圾回收等关键特性，显著提升了性能与安全性。Wasm 不仅在 Web 端加速图形、视频处理等高性能应用，还在服务端成为微服务、插件系统等场景的轻量替代方案。它打破了语言与环境的束缚，为开发者提供了更高效的跨平台解决方案，未来潜力巨大。

RapperBot僵尸网络被成功取缔，主谋Ethan Faulds被捕。该网络自2021年起活跃，通过DDoS攻击、勒索等手段获利，影响全球18,000名受害者。腾讯宙斯盾情报系统通过蜜罐和大模型技术高效监控和分析僵尸网络样本，提升防御能力。建议加强设备安全、自动化灾备调度和定期演练，以应对DDoS威胁。僵尸网络不死，对抗不休，需持续提升防护水平。

AI时代下，软件开发正迈向"意图即代码"新范式。开发者只需用自然语言描述业务逻辑，AI自动完成实现细节。核心架构包含三大支柱：可视化意图编排画布、动态资源发现机制、契约与行为双重约束。这种模式将开发者从编码细节中解放，专注高层次设计，同时通过自动化测试确保可靠性。未来，程序员角色将从代码工匠转型为思想架构师，唯一限制将是想象力本身。

HDR技术通过扩展亮度范围带来更真实的视觉体验，目前主流方案有10bit高位深和Gainmap增益图两种。10bit HDR画质更优但兼容性较差，Gainmap则兼容性强但处理更复杂。随着手机芯片全面支持HDR拍摄，HDR图片正快速普及。腾讯云推出全链路HDR解决方案，支持主流格式转换与智能处理，解决兼容性、色彩映射等核心难题，助力业务轻松实现HDR图片存储与分发。未来还将完善格式互转和SDR增强能力。

Claude Code选择无状态设计，采用实时搜索而非预建索引，展现了Unix哲学的现代传承。无状态设计提升系统可预测性、简单性和隐私保护，尤其在AI时代，确定性和可控性变得尤为珍贵。通过权衡状态管理与系统需求，Claude Code在复杂场景中展现了简洁的力量，重新定义了智能工具的边界。

想让大模型听话，关键在于写好Prompt。通过角色/任务、核心原则、上下文处理、CoT、输出规范和Few-Shot等模块，可以有效提升模型的准确性。角色定位明确任务，核心原则确保执行方向，上下文处理优化信息输入，CoT引导逻辑思考，输出规范统一结果格式，Few-Shot提供实例参考。这套方法适用于复杂场景，帮助你写出满意的Prompt，让模型更听话。

建模是软件开发中的关键环节，通过将复杂业务抽象为可理解的结构，连接需求分析与代码实现。软件工程涉及三类建模：业务建模、领域建模和数据建模。建模的难点在于语言模糊、现实世界复杂及团队沟通障碍。业务建模关注组织价值点，通过业务流程图和系统用例规约实现。领域建模是需求与计算机世界的桥梁，需平衡不变性与扩展性。

腾讯优图实验室通过前沿RAG技术，解决了信息爆炸时代下数据检索与生成的难题。其全栈解决方案涵盖了语义检索、结构化表检索和图检索，突破了传统局限。通过多阶段训练、精细化数据工程和多任务均衡配置，大幅提升了Embedding和Reranker模型的性能。自研的GraphRAG框架在构图效率和复杂推理上取得突破，推动了产业智能化升级。

在与AI结对编程时，优化Prompt设计是提升效率的关键。本文分享了从基础到高级的Prompt技巧：明确角色定义、结构化输出、提供上下文等基础方法；分步骤思考、Few-Shot学习、约束条件设置等中级技巧；以及元提示、动态角色切换、渐进式优化等高级策略。此外，还提供了代码生成、问题诊断等实用模板，并建议通过迭代优化、版本管理、A/B测试等最佳实践持续提升Prompt效果。

随着AI在代码生成领域的广泛应用，开发者面临的核心挑战已从“如何让模型生成代码”转向“如何生成高质量代码”。本文聚焦大模型代码生成中的关键因素——上下文窗口，深入分析Token机制、上下文丢失现象及其对代码质量的影响，提出了一套工程化的上下文管理方法论，旨在帮助开发者提升AI生成代码的质量，降低修改次数。通过实际案例和方法论，探讨如何在有限的上下文窗口内最大化技术信息的利用率，确保代码的准确性、一致性和可维护性。

腾讯广告推出LFM4Ads基础大模型，通过全表征、多粒度迁移框架解决推荐系统痛点。该模型创新性地迁移用户、物品及交叉表征，并聚合细粒度交叉表征以适配下游任务。三种迁移用法（特征级、模块级、模型级）显著提升业务指标，全平台GMV增长2.45%。模型支持海量数据处理，已在十余场景落地，持续探索更大规模与跨模态融合。

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。