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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…

想像一下，如果我抛起三枚硬币，落地分别是正正反，那么我可以说抛硬币正面朝上的概率是三分之二吗？显然是不行的, 概率和频率并不是一个东西。同理，少数几次AB测试的结果也不能证明版本A和版本B的优劣。我们需要统计学上的严格论证和计算，来判断一个实验结果是否显著，是否可信。 在AB实…

这是一张德国马克，大家可以看到中间还有一个数学图表，它就是伟大的数学家高斯发明的正态分布，所以也叫高斯分布。 这是一张典型的标准正态分布曲线，Y 轴表示随机变量， X 与曲线围成的面积就是发生的概率。 它有什么含义呢？拿一个实际例子来说，当我们对中国成年男性做一个抽样，我们会发…