存储AI–AI博客聚合
最新聚合的文章
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大数据数据治理到底治理什么：从“数据可用”到“数据可信”
本文从数据混乱、口径不一、任务失控、权限粗放四类真实场景切入，解释数据治理为什么必须做、到底治理什么、治理到什么边界，以及技术团队该如何理解治理的业务价值和技术边界。
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我对 AI 生图的一点工程化理解
AI降低了制作门槛，却没取消艺术门槛。工程师上手生图的关键，是把模糊的感觉变成可描述、可验证、可回退的工程动作：需求写清、首图当原型、修改像调试。下限交给方法，上限交给审美。
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不只是 Token 流：Solon AI 4.1 的语义化聊天事件
LLM 流式输出看起来像是不断返回文本分片，但现代模型的一条连接中可能同时出现正文、思考过程、工具参数、引用、媒体、安全事件、用量快照、状态和错误。
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火山引擎 Milvus Vector Lakebase 正式公测
非结构化数据需同时支撑检索、探索与分析，传统架构要反复搬迁。火山 Milvus Lakebase：On-Demand 按需启停，外部湖表直连对象存储，无需搬迁。
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Agent 跑满一天不等于多一个人：用四个指标算真实产能
并发、Token 和运行时长容易采集，却不能直接代表产能。本文用事件账本、验收吞吐量、一次通过率、人工分钟和 WIP 背压，为小团队建立一套不被“忙碌指标”误导的 Agent 产能模型。
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AI驱动历史项目安全审查
前言 近期，我们的一个基于 .NET Framework 的老项目被客户的安全扫描器扫出了 SQL 注入。收到报告的那一刻，我的第一反应不是"修"，而是 "除了报告里写的这几个点，系统里到底还有多少我
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AndroidKMP之瀑布流实现
AndroidKMP之瀑布流实现 1.前言： 之前写了入门的kmpdemo,最近用compose写了一个瀑布流，然后使用KMP在Android、桌面和web端都运行了一下，发现非常强大，iOS由于没有
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AI时代下，Android的边界正在消失
写在前面 好久没发文章了，难得有空闲时间，那就坐下来好好和各位小伙伴聊聊天，聊聊最近一年工作的感受和变化吧。 我是一名Android开发者，哦，不对，现在好像也不能这么介绍了，自从有了AI Agent
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Code Agent 解剖（22）：从零扩展——用 Markdown 写一个 Skill
Skills 是 MyCodeAgent 里最轻量的扩展方式：不写 Python、不改代码、不重启服务——只需要一个 Markdown 文件，agent 就能学会一种新的「专家行为」。
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【AtomicAgent系列1】变异测试——过去做不起，现在 agent 做得起
变异测试——过去做不起，现在 agent 做得起 前言 最近看 Matt 和 UncleBob 的谈话，提到了变异测试，其对于很多项目很有借鉴意义。 你的项目行覆盖率 90%，CI 全绿，谁也不能说测
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一天一个开源项目（第210篇）：herdr – AI 编程 Agent 的运行时底座
herdr 是一个用 Rust 写的单一二进制文件，作为 AI 编程 Agent 的持久化运行时环境。它能让 Agent 在合盖、断网、重启后继续工作
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Viking AI 搜索 × SearchCLI：搭建售后助手，让搜索能力参与售后回答
售后资料散落于工单、SOP、图片、视频。SearchCLI 将 1000 条接入 Viking AI 搜索，Agent 装入助手，答案可追溯。Agent 是入口，搜索是底座
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SpringBoot接口通用响应对象设计 – 一个 Resp 管理五种责任
SpringBoot接口通用响应对象设计 – 一个 Resp 管理五种责任 统一响应最容易做成 code + message + data。JSON 外形统一了，真正危险的问题却没有消失：业务是否成功
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FUI 编译期装配实践：从反射注册到 Source Generator
以结算页为例比较六种装配方案，拆解声明、语义分析、诊断、源码输出及增量生成的限制，说明Prefab与运行期状态的边界。
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从多模态数据湖到 Agent 湖：Lance 的格式设计与实践｜Lance Meetup 火热报名中
Lance 是面向 AI 的数据湖格式，将随机访问、向量 / 全文索引下沉至格式层，训练、检索与 Agent 记忆共用一份数据；火山引擎已在智驾、内容平台落地验证。
