支付宝体验技术部正式对外开源智能编程助手 Neovate Code，能够深度理解你的代码库，遵循既有编码习惯，并在上下文感知的基础上，精准地完成功能实现、Bug 修复和代码重构。它集成了 Code Agent 所需的核心能力。
本文主要介绍了大模型时代下，如何通过 LoRA（Low-Rank Adaptation）这一参数高效微调技术，实现对大模型的轻量级定制。文章从微调的基本概念出发，详细阐述了 LoRA 的原理、优势与局限性，并结合本地原生实现（Transformers + PEFT）和百炼平台两种方式，展示了在小样本、低资源场景下的实战流程。结果表明，LoRA 能以极低的计算成本让通用大模型有效学习业务知识，显著提升其在特定任务中的表现，真正实现“让大模型懂业务”，推动 AI 从“可用”走向“好用”。
本文主要介绍基于流批一体建设的Feed实时数仓在业务高速发展和降本增效的大环境下，所面临的问题和挑战，以及对应的解决方案。文章分为四个部分，首先介绍下旧的Feed实时数仓的整体架构设计；然后介绍随着业务的不断发展，旧的架构所面临的问题；第三部分是文章的重点，着重介绍重构升级后的Feed实时数仓架构设计，以及在重构升级过程中所遇到的关键性问题和解决方案；第四部分是总结和规划，Feed实时数仓重构升级后，带来了什么样的收益和业务效果，以及对实时数仓未来发展的一个思路探讨。
为什么进行源码角度的深度解析？ 大家在项目中到处都在使用线程池做一些性能接口层次的优化，原先串行的多个远程调用，因为rt过高，通过线程池批量异步优化，从而降低rt。还有像RocketMQ中broker启动时，同时通过ScheduledThreadPoolExecutor线程池执行其他组件的定时任务，每隔一段时间处理相关的任务。线程池广泛的应用在外面各种实际开发场景中，我们很多同学可能在项目里只是简单的copy了一些前人的代码参数并不知道其中的含义，从而导致生产级别的bug。所以本篇文章，旨在帮助还不熟悉或者想要熟悉线程池的同学，分享我自己在学习线程池源码上的一些内容来更简单、快速的掌握线程池。
vivo 浏览器为应对多场景金币激励需求及旧架构流量、IO等痛点，升级福利中心架构。服务层面拆分流量与业务，打造金币集散中心；数据层面分库分表、拆解大表并优化流水设计；通过仲裁系统和软事务保障数据一致性。改造后，系统可支撑千万级DAU，性能稳定提升，物理存储成本降低，解决了流量与存储压力，成为高可用可复制架构，且将持续迭代保持竞争力。
WebAssembly（WASM） 3.0 已经正式发布，这次的重磅更新并非一次常规的标准升级，从发布之初的 Web 第四门编程语言，生来背负取代Docker、JS 的期望，到现在可能引发所有研发人员的兴趣。 对前端而言，终于能把后端级别的逻辑带到浏览器跑，还不用怕性能和安全问题；对后端而言，能在沙箱里安全跑第三方逻辑，把 Wasm 当成轻量替代容器的方案； 对全栈 / 架构师而言，能考虑“统一执行层”的架构方案，不再被语言、环境绑死；对AI/大数据方向而言，能把 Wasm 当成更安全、更通用的推理执行载体。
Model Context Protocol（MCP）作为 AI 应用生态系统中的关键协议，为大语言模型与外部工具、数据源的集成提供了标准化接口。随着 MCP 在企业级应用中的快速普及，其安全风险也日益凸显。构建一套智能化的 MCP 安全扫描系统，不仅是技术发展的必然需求，更是保障 AI 生态安全的重要基础设施。
当前，智能Agent的开发正面临两条截然不同的路径选择。一方面，高代码方式通过SDK和API编码提供灵活性，但带来了巨大的复杂性负担——开发者需要深入理解模型集成、工具调用、记忆管理和分布式协调等复杂概念，显著提高了开发门槛和维护成本。另一方面，像百炼，Dify、Coze为代表的低代码平台以其出色的易用性迅速占领市场，通过可视化界面让用户能够快速构建"Model+Prompt+MCP+RAG+Memory"的标准Agent模式。 然而，这些低代码平台通常采用共享运行时架构，将所有Agent部署在同一个执行环境中，虽然降低了初期使用门槛，却在企业级落地时暴露出严重问题：多个Agent共享计算资源导致性能隔离性差，单点故障可能影响所有托管Agent的可用性，架构上无法支持单个Agent的独立扩展，以及所有Agent运行在同一安全上下文带来的安全隐患。
文章深度拆解了Anthropic开发的终端AI编程工具Claude Code，包括其以交互层、执行层、核心引擎为核心的系统架构，提交命令到渲染结果的执行流程，以及交互层的输入处理与渲染、核心引擎的消息与查询管理、工具系统、上下文管理（含LRU缓存等策略）和安全机制，还分享了Binary Feedback测试机制、MCP工具分层管理等技术启发；同时介绍了心流团队基于Gemini CLI改造、融合Claude Code特性的iFlow CLI 2.0，包括其安装方式、功能特点（如多运行模式、SubAgent功能等）、开放市场资源，以及CLI工具在项目开发、网站制作、DeepResearch等场景的应用，还给出了西欧亲子自驾游规划案例。
