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基于 Harness + SDD + 多仓管理模式的 AI 全栈开发实践｜得物技术
Harness（约束）思维的本质是：给 AI 一个已有的实现作为参照，让它照着复刻一份，而不是凭空创造。就像给一个新入职的工程师说"你照着这个模块的风格，写一个类似的"，而不是"你自由发挥"——前者往往能更快产出符合团队规范的代码。
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本项目构建网关路由 AI 安全审计系统，采用"通用 Agent + 业务 Skill"分层设计，支持增量日检与存量月检。通过 AI 批量筛查 + 人工深度验证的人机协同模式，落地 Open 网关越权漏洞检测，为大规模 API 安全审计提供可复用的智能化解决方案。
阅读全文 ：通用 AI Agent 驱动网关路由安全审计实践｜得物技术AI驱动：从运营行为到自动化用例的智能化实践｜得物技术
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。
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得物探索生成式召回，基于Transformer预测用户下一点击，解决信息茧房问题。通过联合训练实现"生成预测+引导召回"，AB测试显示消费深度与兴趣广度双提升，验证了工业场景可行性。
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开发组件复用Skill，解决AI"不会主动用"的难题。通过AGENTS.md+Hook+Skill三层结构，让AI在写代码前先查可复用组件，而不是直接新建。核心是把"复用优先"流程化，让AI成为遵守规范的工程协作者，而非代码补全器。
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电商财务数仓复杂度高、质量容错率极低，人工易出现理解偏差与规范执行不足等问题。依托大模型核心能力，落地 AI 建模、SQL 开发、数据测试等全链路场景，以规范驱动迭代实现高效人机协作，大幅提升研发效率与数据质量，未来将向团队规模化推广应用。
阅读全文 ：财务数仓 Claude AI Coding 应用实战｜得物技术日志诊断 Skill：用 AI + MCP 一键解决BUG｜得物技术
本文分享后端排障高效方案，结合MCP协议与AI技术，实现日志查询、代码联动全流程自动化，规避重复劳动，提升排障效率，为后端运维提供可复用的实操经验与技术参考。
阅读全文 ：日志诊断 Skill：用 AI + MCP 一键解决BUG｜得物技术Redis 自动化运维最佳实践｜得物技术
自建 Redis 平台自动化运维能力建设，覆盖资源调度、集群生命周期管理、工单自动化、智能告警与常态化巡检等全场景，实现运维规范化、标准化与无人化，大幅提升运维效率，保障 Redis 服务高稳定、高可靠运行。
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随着Claude Code等Code LLM普及，其在企业数仓建设的应用已向全链路辅助演进。本文聚焦电商数仓场景，探讨Code LLM深度集成实践，界定数据确权人机边界，提出解耦架构范式；以数据确权、规范IO为核心，结合得物实战阐述集成方案与典型场景。
阅读全文 ：Claude在得物App数仓的深度集成与效能演进Claude Code + OpenSpec 正在加速 AICoding 落地：从模型博弈到工程化的范式转移｜得物技术
AICoding 正从模型崇拜走向工程落地。Claude Code 与 OpenSpec 双轮驱动，以上下文治理 + 规格化开发破解 AI 编码意图模糊、上下文漂移难题，打造可复用、可规模化的企业级 AI 研发范式。
阅读全文 ：Claude Code + OpenSpec 正在加速 AICoding 落地：从模型博弈到工程化的范式转移｜得物技术大禹平台：流批一体离线Dump平台的设计与应用｜得物技术
针对得物搜推广场景，大禹离线 Dump 平台构建流批一体架构，依托统一 DAG 编排、镜像表与状态宽表实现低代码开发、数据同源同构及系统稳定，已落地社区搜索等业务，未来将持续提效并赋能多业务线。
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基于Cursor Agent CLI打造流水线集成式AI CR实践方案，实现MR创建及代码提交全流程自动触发审查，搭配标准化提示词工程与适配模型选型，兼顾智能检测与人工兜底，大幅提升代码评审效率，有效降低线上问题风险，落地后有效问题检出率与研发使用意愿双提升。
阅读全文 ：基于 Cursor Agent 的流水线 AI CR 实践｜得物技术从IDE到Terminal：适合后端宝宝体质的Claude Code工作流｜得物技术
实战打磨的 AI 辅助编程工作流，从 Claude Code CLI 选型、多屏协作、GUI+TUI 无缝衔接，到多 Agent 架构与 CC 六大拓展技巧，全是可直接复用的实战经验，帮你高效用好 AI 编程，大幅提升开发效率。
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10 天、2.5 万行代码、2754 次工具调用，基于 Claude Code 的 Spec Coding 实战完成企业级中后台从 0 到 1 搭建。本文复盘「约束 + 示范 + 视觉」三层规范体系，拆解 AI 编程能力边界，重构开发者在 AI 时代的核心竞争力与高效研发范式。
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聚焦搜索 C++ 引擎高频迭代场景，我们以统一流量录制为底座，构建可归因 DIFF 测试体系与一键压测能力，通过发布流水线将回归设为硬性准出，实现从工具集合到工程化治理的升级，保障迭代可控与交付可信。
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在三八国际妇女节来临之际，我们采访了这样一群女性，她们不被定义，永远自由且朝气蓬勃、向上生长。—— 提前祝所有女性节日快乐。
阅读全文 ：Her Code, Her World: 她们是重构世界的 “多核” 程序｜得物技术得物社区搜推公式融合调参框架-加乘树3.0实战
得物社区搜索与推荐场景中，加乘树调参框架从 1.0 解释执行升级至 3.0 编译执行，以全量 + 增量配置、数学公式 DSL、AST/DAG 强校验与多级降级机制，实现公式即配即用、极致性能与工程安全兼顾，显著提升多目标模型迭代效率。
阅读全文 ：得物社区搜推公式融合调参框架-加乘树3.0实战深入剖析Spark UI界面：参数与界面详解|得物技术
围绕 Spark UI 监控模块，解析 Executors、SQL、Stages 等核心入口与关键指标，结合表扫描慢、Shuffle 并行度不足等典型场景，给出基于内存、并行度及 AQE 参数的调优方案，为 Spark 性能诊断与优化提供严谨实践思路。
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从一次HTTP请求切入，拆解Sentinel限流完整源码，涵盖规则加载、过滤器拦截、插槽链运转及滑动窗口实现，深入理解限流底层逻辑，解决仅会使用而不懂原理的问题。
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