squarezw

一个 feature 从需求到上线 5 小时，我有效介入只有 15 分钟。剩下 4 小时 45 分钟，AI 在跑流水线，我在等

随着 AI 向全行业的渗透，传统企业也必须全面转型，以适应未来的竞争。在企业信息化数字化领域，软件商必须从“给人用的工具”转型为“AI 智能体平台”。未来的核心竞争力在于编排能力

随着大模型技术的快速发展，编程方式正在经历一场变革。传统的“逐行编码”模式正在向“模型驱动”的设计范式转变。未来的架构师和工程师的核心能力将围绕以下几个方向展开。

正好前段时间体验了几个国外的 AI Code 生成工具与平台，借这次 Trae 的推出，我们来看看它给我们带来的哪些不一样的体验。

代码生成工具正经历从"辅助编程"到"全栈生成"的范式转变。根据 Gartner 2024 年技术成熟度曲线，AI 代码生成已进入生产力爆发期，预计到 2026 年将覆盖 45% 的企业级开发场景。

从 1989 HTTP 0.9 发布开始，互联网发展近三十年，各种概念已层出不穷。我们通过另一面，来看看它们是如何演化，背后的设计初衷，解决的问题，加上实践等。带大家重头回顾这计算机基础知识。

现如今，在跨平台方案上仍活跃于市场的，仅剩 RN 与 Flutter。让我们通过框架的设计初衷，架构，开发环境，代码风格，等多个层面看看它们的差异。看看哪一个更适合你。

在前面几篇文章中已经概况讲解了如何做 A/B 实验与检验原理。那么到底需要多少样本可以满足实验的需求呢？ 有人会说当然是"样本量越多越好"！注意，这个越多越好，我们是否能保证正在做实验的版本万一带来了极大的负面影响，比如造成了交易量下跌，你还会觉得是越多越好吗？所以这里要取一个…

最近在和 PD 聊 A/B 功能集成时，业务方提了这么个问题，如果命中的实验方案的人群，刚好是一些特定人群，比如非大陆人群，可能会导致最终的结果不准。该如何何避免这种情况的发生？ 从这个问题来看，这是一个非常常见的问题，即使我们已经采用了相当平均的随机算法去保证人群的随机性，但…