货拉拉通过引入大模型技术，提升了客服效率与服务质量。大模型能精准识别用户意图，优化会话总结和分类标签，推荐标准化处理流程，同时具备情感识别功能，安抚用户情绪。车型推荐助手则根据货物信息量身定制最优方案。这些应用显著提高了客服效率、优化了服务质量，并降低了运营成本，推动物流服务迈向智能化。

货拉拉通过基于Jmeter的二次开发，构建了高性能的分布式压测平台，解决了单机软件效率低、协作难的问题。平台支持动态扩容、高效脚本维护和实时数据分析，采用Serverless容器降低成本，并通过Kafka实现数据收集与展示。未来计划优化文件分发系统，并探索AI在压测模型和问题定位中的应用，进一步提升平台性能与智能化水平。

视图驱动型接口设计通过服务端直接输出与UI对齐的数据模板，简化前后端协作。传统接口设计存在数据冗余、逻辑外泄和协同低效等问题，视图驱动型接口则通过UI组件树、场景卡片模型和动态编排技术，实现数据与视图的精准映射，提升系统稳定性和研发效率，适用于复杂业务场景的接口优化。

MSSQL攻击链分析揭示了多种利用存储过程、COM组件、CLR和沙盒模式进行提权的方法。通过触发器、代理作业实现权限维持，借助Kerberoast和Sqllink进行横向移动。攻击者利用高权限账户和SQL注入漏洞，扩展攻击面。建议禁用危险存储过程、限制CLR和COM组件使用，严防SQL注入，提升数据库安全性。

Rust 内存泄漏排查实战：货拉拉前端灰度服务在发布后内存持续增长，最终导致 OOM。通过工具 tokio-console、jemalloc 和 k6 进行排查，发现内存泄漏源于正则匹配与异步操作的混用，以及缓存模块未及时清理。优化正则匹配逻辑并修复缓存模块后，内存使用趋于稳定。排查过程中，合理删减代码和分析内存 profile 文件是关键。

货拉拉推出大模型应用开发平台“悟空”，解决企业知识数据整合与多智能体协作难题。平台支持多模态知识引擎和AI工作流编排，覆盖文本、表格、图片等数据，实现灵活的业务流程定制。通过动态Agent协作和低代码开发，显著提升大模型在物流场景的落地效率，助力业务创新与运营优化。

随着企业业务拓展，API成为攻击者的主要目标，风险敞口扩大。通过流量分析，API异常检测实践聚焦于资产盘点、能力建设和风险防范。方案包括整体框架、事件响应SOP、实践流程，涵盖场景挖掘、特征工程、阈值画像和日常运营。检测手段结合日志分析、用户行为建模和大数据分析，策略分为规则型、模型检测和基线策略，有效应对爬虫、欺诈和中高频访问等异常流量。

资损防控通过智能化手段提升效率，存量场景中利用AI模型分析代码，推导资损接口链路，确保防控覆盖；增量场景中，从需求到发布全流程智能管控，识别资损风险并覆盖测试用例。方案结合领域专家模型训练，精准识别资损，构建全链路防控体系，有效降低资损风险，提升业务稳定性。

H5开发因其跨平台兼容性而受欢迎，但随着复杂度提升，性能和质量保障成为挑战。为此，货拉拉技术团队设计了一套自动化H5性能测试方案，结合mitmproxy和Lighthouse工具，通过UI自动化收集性能数据，生成报告并进行优化。目标是提升页面加载速度，并通过防劣化测试确保性能稳定。同时，计划引入持续集成与AI识别优化方向，提高性能监控和优化的效率。

安全无小事，货运行业面临诸多隐患，如货箱载人、违禁品运输等。传统安全管控手段难以及时干预，而AI技术提供了新解决方案。通过AI识别技术，货拉拉建立了安全防控体系，实时监控、识别和干预违规行为。该系统分为数据感知、风险检测、处置干预三阶段，确保货运安全性和业务发展，消单准确率达95%以上。未来，AI防控将更智能化，为物流行业提供支持。

LalaEval是一个针对领域大模型的评测框架，通过争议度和评分波动分析，自动纠正人工主观错误，生成高质量QA对。框架包括领域界定、能力指标、评测集生成、评测标准和结果分析等五部分。采用单盲测试和评分争议度分析，确保评分客观公正。适用于多个领域，具有高可拓展性。

深入探讨货拉拉用户CRM系统在架构设计和编码实践中对DDD（领域驱动设计）的应用, 分享DDD在实际应用中的架构模式、实施过程中的关键技术要点。

骨架屏（skeleton screen），每个前端都爱用。它不仅能提升用户体验，制作起来也简单，数据上（FP，首次渲染）也好看，基本上是无脑上不会有错的。

如今大部分关于骨架屏的探讨在于如何借助工具来快速生成骨架屏，虽然这种流水线式的骨架屏即使不借助工具，也不会耗费开发太多时间。反而大家不太会去关注，骨架屏应该做成什么样，它的底层逻辑是什么，什么是好的骨架屏？

本文通过回顾骨架屏的前世今生，并结合货拉拉的真实案例，来探讨下骨架屏背后的思想，以及如何做出更好的骨架屏。

本文介绍了货拉拉的语音合成技术。

随着货拉拉业务的迅猛发展，平台每时每刻都面临着黑产的攻击和挑战。为了保障业务安全和稳健地发展，风控作为抗击黑产的前线，负责各项业务的风险识别和阻断工作。同时，各类业务的接入以及风控策略的高强度迭代，也给风控的质量保障和交付效率带来了挑战。

随着货拉拉业务量的持续攀升，提现链路作为资金流出的主要链路，其业务规模和资金体量也在不断扩大。在提现链路建设的初期，为了保障资金安全，提现流程需要依赖人工审批，但随着业务规模的迅速增长，人工审批逐渐跟不上日益加快的业务节奏。因此，提升提现链路的自动化水平，既是应对业务发展的必然选择，也是后续链路建设的重点方向。