得物技术

本文旨在介绍得物如何从原则、方法到成功实践，系统性提升研发效能的过程和经验。期待与行业专家深入探讨和交流，共同推动研发效能实践的新突破。

本项目构建了一个网关路由 AI 安全审计系统，采用"通用 Agent + 业务 Skill"分层设计，增量日检/存量月检。落地 Open 网关路由越权漏洞检测流程，通过 AI 批量筛查 + 人工深度验

致力于构建一套自动化 + 智能化的 E2E 测试方案，该方案旨在支撑快速迭代开发模式，有效应对用例覆盖与重构验证等场景，从而在现有资源条件下，持续为业务快速迭代和技术架构升级提供可靠的质量保障。

得物启动生成式召回方向的一期探索，旨在为下一代智能推荐系统的构建积累经验，探索推荐系统的 scaling-law 规律。

做这个 Skill 的初衷很直接，也很现实：功能开发时容易"顺手新建一个"，而不是先复用已有组件，造成组件库越来越臃肿。所以做这个 Skill 的目标不是"帮 AI 搜索一下"，而是：把"复用优先"的

财务数仓因复杂度高、容错率低，传统人工易出错。引入AI大模型在需求理解、代码编写、质量测试、文档沉淀全链路提效。实践证明，AI在标准化建模、SQL开发、数据测试等场景显著提升效率与质量，让数仓工程师聚

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。

后端排查 BUG 流程重复繁琐，需频繁切换日志平台与 IDE。本文结合 Claude Code Skill 与日志平台 MCP 协议，实现 /log-diagnosis 智能诊断能力

随着业务规模与流量的持续高速增长，自建 Redis 集群面临着更高地性能与稳定性要求，对平台化、自动化运维能力也提出了新的挑战。为进一步提升资源利用效率、保障服务稳定运行，并更好地支撑业