Anthropic推出的Skill功能，让开发者能快速封装经验与流程为可复用的技能包。每个Skill包含YAML元数据和Markdown描述，支持渐进式加载资源。与MCP协议互补，Skill更轻量且适合知识传递。开发时需精简SKILL.md文件，采用洋葱式结构分层披露信息，并利用AI辅助生成高质量技能。核心在于清晰表达需求并提供充足上下文，而非手动编写细节。

大语言模型为电商推荐带来新突破。淘宝“首页猜你喜欢”引入生成式召回ALGR，通过语义ID+LLM技术，显著提升推荐效率和用户体验。ALGR采用近线构造和实时训练，优化特征Prompt、NSP建模和Scaling Law，实现离线Hitrate提升60%。性能优化方面，lm_head矩阵运算和动态宽度BeamSearch大幅减少训练显存和时间，推理性能提升500%~600%。ALGR全流量上线后，ipv和成交笔数分别增长0.44%和0.88%，为未来迭代奠定基础。

鸿蒙ArkTS内存分析工具通过支配树算法解决淘宝App内存溢出问题。该工具采用优化后的迭代算法构建支配树，计算对象retainSize以定位内存大户，尤其适合存在循环引用的场景。文章详解了支配树原理及实现，包括Lengauer-Tarjan算法对比、内存图抽象、引用链聚合等关键技术，为内存泄漏分析提供了高效方案。

2026年，"死了么"App凭借简单的签到功能爆火，背后是AI编程技术降低了开发门槛。使用AI工具和无服务器后端Supabase，开发者无需搭建服务器，快速实现全栈开发。本文通过复刻"死了么"App，展示了AI编码时代的技术选型，强调声明式技术栈和托管服务的优势，助力应用极速落地。

DataAgent是一款基于Spring AI Alibaba生态的虚拟AI数据分析师，专为企业复杂场景设计。它不仅能生成SQL，还能进行深度统计分析、根因定位，并输出带图表和洞察的报告。DataAgent通过多Agent模式和Graph编排，结合人类反馈、Prompt动态优化、深度RAG等技术，解决了企业数据处理中的难题，提升了数据分析的效率和精准度。

阿里升级了CodeGenius的Memory系统，以应对AI Agent在复杂任务中上下文膨胀的挑战。通过结构化、压缩与抽象机制，系统更高效地管理上下文，减少冗余信息，提升模型推理连贯性。新设计包括卸载过时信息、文件去重、动态摘要生成等，显著降低Token消耗，提高缓存命中率，使Agent在长流程任务中表现更稳定。未来将进一步优化上下文隔离与动态策略，推动Agent向更智能协作伙伴演进。

阿里云在2025云栖大会上发布《生成式AI卓越架构设计指导原则》，助力企业构建安全、稳定、高效的AI应用。该原则基于云原生五大支柱，聚焦大模型合规、训推一体化、MLOps、GPU弹性调度及扩展策略，帮助企业应对AI落地中的安全、性能、成本等挑战，推动AI系统持续演进与优化。

这套AI代码采集方案基于MCP架构，支持claude-code、iflow等多工具跨平台采集。采用Hook、Telemetry等轻量化技术实现无感化数据收集，通过标准化处理层统一数据格式，确保采集过程不影响开发体验。系统具备自动更新、多平台兼容等特性，已稳定运行并产出AI生码率等关键指标，为评估AI编程效能提供数据支撑。未来将持续扩展工具支持范围，优化数据分析能力。

ReactAgent引入HITL机制实现人机协同，通过交互设计和对话挂起保持连续性，解决参数不明确时的任务控制问题。采用XML协议渲染HTML界面，将HITL作为工具触发，利用Redis实现数据传递。从工程设计模式角度探讨Agent演进，如Hook、图结构、责任链等，揭示其与代码设计的深层关联，展现Agent未来更多可能性。

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。

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。

KVCache在大模型推理中逐渐升级为系统级基础设施，面临高维配置空间的优化挑战。阿里云推出Tair-KVCache-HiSim，首个分布式多级KVCache管理仿真工具，通过全链路建模实现高精度性能预测，支持计算选型、存储规划与调度策略协同优化，显著降低推理性能评估成本，助力智能化推理系统设计与部署。

大语言模型正从被动响应向主动智能体进化，但高质量工具调用数据稀缺。支付宝租赁导购助理"小不懂"采用多智能体动态对话框架，通过"导演-演员"机制生成拟真业务数据，解决复杂场景下的工具协同问题。实验证明，该方法显著提升模型多轮对话理解和工具调用能力，为专业级AI助理提供高质量数据支撑。

AI工程并非颠覆传统软件工程，而是在其基础上针对大模型不确定性进行架构升级。核心变化在于从追求绝对正确转向管理概率预期，延续分层解耦等原则，但建模重心转向上下文工程与不确定性边界控制。融合传统工程基本功与AI新工具，最终以确定性架构驾驭不确定性智能，实现可靠价值交付。

AliSQL 8.0通过引入节点缓存（Nodes Cache）优化向量搜索性能，分为公共缓存和事务缓存，支持读已提交隔离级别。采用预计算和SIMD指令加速向量计算，提升查询效率75%。读写并发通过锁机制保障安全，目前仅支持读读和读写并发。后续将优化写写并发与全局缓存管理。

本文介绍了一种基于Redis分桶扣减计数和合并提交扣减DB的库存方案，旨在解决热点深库存下单抢购场景中的性能瓶颈。通过分布式缓存提升扣减性能，同时确保库存不超卖不少卖，实现强一致性。方案包括锁库存、下单扣减、合并提交和库存回收模块，优化后热点扣减性能提升显著，成功率达100%，耗时降低至7ms+。