得物技术

基于 Cursor Agent CLI 实现 MR 流水线自动 AI 代码审查，生成结构化报告并支持一键修复协作，搭配标准化提示词体系，有效问题检出率约 50%，大幅提升代码质量与研发效能。

探索AI编码工程化路径，基于Claude Code与OpenSpec双引擎，采用代理化执行与规格驱动开发模式，解决编码幻觉与流程失控问题，推进技术落地与团队能力沉淀，革新研发范式。

参与公司 AI 辅助编程 POC，体验后选择Claude Code CLI，通过脚本实现多模型切换，结合 IDE 与终端自动化打造多屏协同环境，采用多 Agent 与规范驱动开发，并利用各类扩展功能，

10 天实战、2.5 万行净增代码、36% 研发提效，一场基于 Claude Code 的 Spec Coding 深度实践。通过 “约束 + 示范 + 视觉” 三层规范体系，我们摸清 AI 编程的真

在粗排、精排多目标建模成为行业标配的今天，研发团队面临 “公式难调、迭代太慢、线上易崩” 的挑战。得物加乘树调参框架从 1.0 解释执行升级到 3.0 编译执行，通过全量 + 增量配置、数学公式 DS

一、导语 在人工智能技术快速演进的时代，大型语言模型和AI智能体已成为各类应用的核心组件，引发AI相关API流量的指数级增长。而大模型网关，正是这场变革中应运而生的智能交通枢纽。 随着DeepSeek

一、导语 得物社区推荐的实践中，我们发现用户兴趣容易收敛到少数几个主兴趣上，难以做到有效的兴趣拓展，通过将大模型与推荐结合的方式，在得物社区的用户兴趣拓展方向上切实取得了突破，拿到了显著的业务收益并推

一、开发痛点：为什么我们需要AI编程辅助？ 核心发现： AI编程工具正在重塑开发流程，但真正的价值不在于替代开发者，而在于构建人机协作的新型开发范式。Claude Code通过精准对话流设计、模块化任

一、背景 得物经过10年发展，计算任务已超10万+，数据已经超200+PB，为了降低成本，计算引擎和存储资源需要从云平台迁移到得物自建平台，计算引擎从云平台Spark迁移到自建Apache Spark