奇舞推荐
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Agent全面爆发！万字长文详解上下文工程
指出Agent时代上下文正成为核心变量，从Chatbot到Agent的演进使上下文从输入补充转变为系统状态表达。分析提示工程局限，提出上下文工程需解决信息筛选、状态表达等系统性问题。介绍MCP结构化落地方式，强调上下文工程是Agent系统稳定性的基础能力。
AI Coding 长文分享：如何真正把工具用起来，从原理到实践
系统分享AI编程工具高效使用经验，从Token计算、工具调用、代码库索引原理讲起，给出提升对话质量、制定规则、渐进式开发等实践建议。涵盖代码检索、绘图生成、问题排查等应用场景，推荐结合AI的编码最佳实践，帮助开发者真正把AI工具用好。
AI工程vs传统工程 —「道法术」中的变与不变
从"道法术"三层面对比AI工程与传统工程异同：在"道"上从追求绝对正确转向管理概率预期；在"法"上延续分层解耦等原则但转向上下文工程；在"术"上融合传统工程与AI新工具。指出AI工程是在传统地基上为应对不确定性进行的架构升级。
技术实践
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前端平台大仓应用稳定性治理之路｜得物技术
得物前端平台通过200+应用、550万行代码的大仓治理实践，建立Git元数据、代码质量分、Lint规范、研发卡点、代码重复率5大指标体系，形成"定义指标-制定目标-跟进过程-结果复盘"闭环治理体系。通过Git性能优化、统一代码规范、强化流程卡点等措施，实现大仓应用零线上故障的稳定运行。
从HITL(Human In The Loop) 实践出发看Agent与设计模式的对跖点
通过ReactAgent中HITL机制实践，探讨Agent能力与工程设计模式的关联。指出HITL本质是Hook/拦截思想的延伸，类似设计模式中的钩子、切面等概念。还分析了Dify、LangGraph、MCP等Agent模式与设计模式的对应关系，认为Agent玩法只是冰山一角。
AI 辅助重构 20 万行代码：渐进式重建代码秩序
分享用AI辅助重构20万行推荐系统代码的实践。通过建立战略框架、AI现状分析、渐进式拆分大函数、引入策略模式与依赖注入、Pipeline替代DAG等步骤，系统提升代码质量。总结出AI协作分工、渐进式重构方法论和通用组件复用体系，实现研发效能显著提升。
拓展边界
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拥抱大模型：深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对AI领域的深远影响
ReAct通过"推理-行动-观察"闭环机制，让大模型与外部工具协同解决复杂任务。文章深入解析其核心思想、技术架构和应用场景，指出ReAct在破解幻觉、提升可解释性等方面的价值，是AI智能体发展的重要范式。
Rspack 1.7 发布：聚焦稳定性，下一站 2.0
Rspack 1.7 作为1.x最后一个minor版本，重点提升稳定性，包括SWC插件兼容性、支持Import Bytes、Lazy compilation默认启用等。同时Rsbuild、Rsdoctor等Rstack工具同步更新，为2.0铺路。
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