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B端AI设计工程化提效
01背景 AI 能力蓬勃发展，各个领域设计师不断探索如何使用AI对日常设计输出进行提效，在技术逐步平权的背景下，设计师是否只能交付设计稿？AI时代下设计师是否可以参与到代码落地的部分？我会尝试结合淘宝闪购商家B端的推广业务，带来一些分享。 AI对于不同的业务助力点不同，对于标准型需求，因为其结构标准、组件可复用等特点，AI可以帮助输出提效，对于定制型和创意型需求，AI可以帮助设计师启发观点。 02…- 3.2k
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高德Push机制智能化演进｜从静态阈值到 Agent 感知投放
线上系统的精细化调控，是大模型落地中极具挑战的一类场景：决策是序列性的，环境是非平稳的，每一次误判都有真实的线上代价。我们在消息触达系统的发送场景中完成了一次完整的工程实践，把调控的"收"与"放"交给了 LLM Agent——由大模型承担态势理解与方向性决策，由确定性代码承担数值计算与安全约束。本文记录这套系统从概念验证到线上稳定运行的三代架构演进，以及其中…- 1.2k
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AI理解、引擎驱动：零代码搭建实时数据链路
直播数据团队创新性地提出"指标驱动"的实时数据开发范式，将复杂的流式计算简化为"维度+指标"的业务逻辑表达。用户仅需200字符内的自然语言描述，系统即可自动识别指标维度，通过AI辅助生成DSL并转换为Flink SQL任务，开发周期从天级缩短至分钟级。系统核心是指标驱动引擎，能自动回溯依赖关系构建链路拓扑，并采用"理解与正确性分离"架构确…- 1.2k
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都Agent时代了，我还是想分享给你这12个我最常用的Prompt。
前两天发了个深度思考的Prompt，没想到大家反馈还挺好，然后也有人说，能不能把过去我写过以及一些最有用的Prompt整理个合集，再给大家分享一下。 然后我就翻了一下，才发现过去几年，确实已经零零散散写过挺多了。 只不过它们散落在很多篇不同的文章里。 有一些也确实有点老了，不太适用于现在的模型能力了。 所以呢，我干脆就把这些东西全都重新整理了一遍。 删了一些，又优化了一些，又补充了一些，最后，整理…- 1.4k
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