【技思广益 · 腾讯技术人原创集】双周优秀作品回顾vol.03

 

【技思广益 · 腾讯技术人原创集】是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀,与广泛开发者互启迪共成长。

第3期热门作品已经诞生啦,欢迎社区开发者交流!❤️

腾讯后台开发工程师 jhonye《大数据架构系列:如何理解湖仓一体》

这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品......

腾讯云存储团队《GooseFS 在云端数据湖存储上的降本增效实践》

基于云端对象存储的大数据和数据湖存算分离场景已经被广泛铺开,计算节点的独立扩缩容极大地优化了系统的整体运行和维护成本,云端对象存储的无限容量与高吞吐也保证了计算任务的高效和稳定。然而,云端存算分离架构也面临数据本地性、网络吞吐与带宽成本等问题。因此,腾讯云对象存储研发团队进一步演进了近客户侧的加速存储系统 GooseFS 用以解决上述问题。本文将通过一个独特新颖的客户实践来着重介绍使用 GooseFS 对有大数据/数据湖业务平台的降本增效。本文主要手动分解步骤对多个类型的资源打标签。

腾讯前端开发工程师 ronixiao《工具自动生成 自动化测试脚本》

在小程序端使用自动化测试脚本,无非都是加载页面,获取节点,获取事件,获取值,获取data等操作在断言时,也是千篇一律的拿值比较,本人觉得写一万行也是工作量的事,对自身也没有提升,也浪费时间。

但自动化在一些场合还是特别有用,修改公共组件方法,增加新的函数,尤其是与原来的逻辑存在交集的情况下,会出现漏掉检查的问题,导致模块报错出现白屏,展示不全等问题,在自动化测试交互上,可以避免一些常见容易遗忘检查的问题点。

腾讯云原生架构师 imroc《【腾讯云原生】在 TKE 上安装 KubeSphere 的踩坑与注意事项》

本文主要介绍在腾讯云容器服务上如何安装KubeSphere及其踩坑与注意事项,希望可以给对此方面感兴趣的开发者们一些经验和帮助。

腾讯科技高级工程师 卡卡罗特杨《一种加密框架的技术实现》

对互联网公司来说,数据安全一直是极为重视和敏感的话题。涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据,如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息如果被泄露出去,就会引发严重的数据安全风险。

在真实业务场景中,相关业务开发团队往往需要针对公司安全部门需求,自行实行并维护一套加解密系统,自行维护的加解密系统往往又面临着重构或修改风险。 因此希望实现一个通用的敏感数据处理框架,如何在不修改业务逻辑、业务SQL的情况下,透明化、安全低风险地实现无缝进行数据加解密改造。

腾讯后台开发工程师 刘波《深入浅出带你走进Redis!》

本文主要讲述Redis的基础知识和常识性内容,帮助大家了解和熟悉Redis;后续通过阅读源码、实践Redis后会总结相关的知识点,再继续分享给大家。

腾讯前端开发工程师 HullQin《不用React Vue,只用原生JS,如何开发单页面应用?》

作者本年度在社区发布过文章《我们用48h,合作创造了一款Web游戏:Dice Crush,参加国际赛事》,介绍了我们一起做的游戏。本次文章将分享的具体技术方案,正是我开发上述游戏时用到的:不用React Vue,只用原生JS,如何开发单页面应用?欢迎围观交流~

腾讯后台开发工程师 Luoyger《Go栈内存管理》

GO栈基础知识:分段栈、连续性、栈管理......一文带你快速学习。

腾讯科技高级工程师 卡卡罗特杨《一种海量数据安全分类分级架构的实现》

数据分类分级很复杂,这种复杂性有业务层面,也有架构层面。本文重点在于述说架构层面的问题。这些问题有些可以提前规划设计,比如存储选型、通用扫描能力等。也有些需要在落地过程中持续优化,比如海量数据识别,除了对服务本身性能优化,也要对资源成本综合考虑。

架构没有好坏之分,只有合适一说。本文所讲述是基于个人在落地过程遇到问题的经验总结。因此反复斟酌,认真梳理写下本文,也是对作者本人工作的一个阶段总结。

腾讯后台开发工程师 valineliu《图说Kafka基本概念》

使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲,可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。

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从第一性原理思考 Agentic Engineering

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全方位对比:Hermes VS OpenClaw

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一文讲透:Harness Engineering即控制论!

而研发模式的升级我认为将会是一个飞跃的过程,之所以现在我们仍然需要需要参与编码,一个非常大的原因就是缺乏传感器和基建,仍然需要人来串流程,比如需要人来验证UI是否正确、需要人来告诉AI代码不符合代码规范,因此在有些场景我们仍然感觉 AI 完成的很吃力,但这不是 AI 能力不行,而是我们并没有为 AI 提供友好的环境……控制论中的突变理论介绍了矫枉过正和飞跃现象之间的矛盾,如果质变中经历的中间过渡态是不稳定的,那么他就是一个飞跃的过程,如果中间过渡态是稳定的,那么他就是一个渐变的过程。但是这些阶段要解决的。

QcloudCommunity的博客 1203

神级开源插件!一句话让QClaw变3D小镇,Agent工作可视化,赛博云监工

这个架构是翻了几次车才想通的—原有AI的实现机制是用 setTimeout 猜动画时长导致了幽灵 NPC、工位撞车、越改越崩,后面我停下来换了思路,推翻原有的架构,按照“意图+回传”的架构进行重构,之前的问题一次性全部解决。15 天,我和 AI 吵了 185 次架, 4.5 万行代码,开发了一款 QClaw / OpenClaw 的UGC游戏插件,这可能是人类跟 Agents 交互的新范式,插件已完全开源,有需要的欢迎自取~我天天用,用着用着我就在思考,Agent 产品现在的交互体验,基本都一个样。

QcloudCommunity的博客 1196

一文搞懂Hermes:新顶流Agent如何从经验中自我进化

Voyager 是一个能在 Minecraft 中自主探索、学习技能、无限积累能力的 AI Agent,它提出了 "Skill Library"(技能库)的概念——Agent 将成功的行为序列编码为可复用的技能函数,存储在一个持续增长的代码库中。如果 Skill 的名称和描述不够精准,或者用户的任务描述与 Skill 的触发条件有语义差距,Agent 可能会错过相关的 Skill。如果进程在写入过程中崩溃,目标文件要么是旧内容(还没被替换),要么是新内容(替换已完成),绝不会出现写了一半的损坏文件。

QcloudCommunity的博客 2634

自掏腰包一万元,拥抱AI这一年,我的工具、实践和思考

其实也很好理解,过往的每个领域(比如前端、后端、设计、测试等等)都主要是这个领域的从业者在为它添砖加瓦,但是大模型时代的 AI 应用领域却几乎是所有使用 AI 的人类一起在迭代,无分领域,无分文理,无分老少。因为每个时期的 AI 都有着不同的特点,很多时候当我费尽心思去钻研,自以为有点弄明白 AI 应该怎么玩的时候,基座模型和行业范式常常就会迎来颠覆式的变革,很多过往的经验都会倾覆,然后只能从头再来。过去一年多,被热议的 AI 范式大概是沿着四个阶段递进演化,每一个阶段其实都在解决前一个阶段的核心问题。

QcloudCommunity的博客 627

办公Agent的CI/CD时刻到来了

核心观点是:企业给员工配了一堆 AI 工具,试点跑了几百个,但真正拖慢 AI 转型速度的瓶颈不在模型能力,在"最后一公里":AI 输出和实际工作流之间的那道鸿沟。代码写完,打个 tar 包,开 FTP 传到服务器上,SSH 进去解压,改配置文件,重启服务,刷一下页面祈祷别 500。你复制,切窗口,粘贴到腾讯文档里,发现 Markdown 格式全乱了,手动调标题层级,代码块重新标记语言类型,表格散架了重排一遍。模型是越来越聪明了,但"生成"到"落地"之间那段路,还是你自己在走,一步一步,手动搬运。

QcloudCommunity的博客 608

4亿token买来5个教训:让6个AI Agent连写4天代码发生了什么?

Watchdog 检测到崩溃 → 启动诊断 Agent 分析原因 → 诊断 Agent 跑满 20 轮没搞定 → Watchdog 判定“已修复”,重启系统 → 重启的系统因为诊断 Agent 留下的环境变量被继承,连续 3 次拒绝启动 → 触发连续失败保护退出 → Watchdog 第 3 次巡检,发现进程和记录文件都没了,尝试手动重启,自己也停了。启动前我翻了论文、做了架构设计、写了监控+修复异常的脚本。这个发现让我的情绪从沮丧变成了兴奋——不是那种"终于修好了"的释然,是"我找到根因了"的快感。

QcloudCommunity的博客 584

赛博斗蛐蛐:9大模型决战三国志,天命在谁?

我猜是这样的,当Gemini面临决策的时候,一系列关键词比如 守城,劣势,粮草,三国等等,在语义层面的关联性中LLM发现了竖壁清野这个关键词概率非常高,所以以此为策略,然后再根据这个策略完美执行操作。MiMo 的外交是三方中最精明的。Kimi作为国产模型,也同样颠覆了我对他的看法,最后的比赛他甚至一度是优势者,存在很多夺冠的可能性,要知道他的对手可是claude和gemini,而他经常出兵慢,回过头来想想或许正是他的策略,毕竟中后期他的优势都来自于稳健的发展和较少的战斗频率(和claude比).

QcloudCommunity的博客 874

Claude Code是怎么知道你在骂他的?这 12 条发现值得关注

确实存在——5,500+ 行,集成了消息队列、工具装配、MCP 编排、会话状态、权限、分析、文件持久化和优雅关闭,基本上一个文件干了所有事。对抗虚假声明——"不要在输出显示失败时声称所有测试通过,不要压缩或简化失败的检查来制造绿色结果"。完整的 KAIROS 是一个持续驻留的守护进程,能感知你在不在电脑前、主动寻找有用的工作做,更像是住在终端里的全职同事。源码里藏着一个叫 "Buddy" 的电子宠物系统,完整度令人惊讶——这不是一个 TODO,而是一个从数值系统到 ASCII 动画都实现了的完整功能。

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逆向深扒Claude Code源码,我发现了什么!?

Anthropic 内部用户获得更严格的质量控制 prompt、更好的验证机制(独立 Verification Agent)、以及针对 model 弱点的专门对策(如 Capybara v8 的 29-30% 错误声明率对策)。这不是代码混乱的标志——它是整个 Agent Loop 的心脏,所有的流式处理、工具调度、上下文压缩、子代理管理都在这个文件中协调。这种"胖核心"设计是刻意的:保持核心循环的原子性,避免分散到多个模块导致的协调复杂度。核心价值:Fork 代理的工具输出不会回到主代理的上下文窗口。

QcloudCommunity的博客 892

一文讲透如何构建Harness——六大组件全解析

本文将从"裸模型的四个硬伤"出发,逐一拆解 Harness 的六大组件——文件系统、Bash + 沙箱、记忆(AGENTS.md)、Web Search + MCP、上下文工程、编排 + Hooks——带你看清 AI Agent 真正的竞争壁垒,不在模型层,而在 Harness 层。如果你用过 Agent 做复杂任务,你一定有过这样的体验:一开始 Agent 的表现很好,但随着对话变长,它开始"变笨"——遗忘之前的约定,重复之前犯过的错误,甚至对同一个问题给出前后矛盾的回答。对于简单的问答场景,这无所谓。

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Harness Engineering 来了,SDD 还有意义吗?

他们的解法是把「品味」编码进规则,然后用一个定期运行的「doc-gardening」Agent 自动扫描漂移、发起修复 PR——「技术债务就像一笔高息贷款,不断地以小额贷款的方式偿还,总比让债务不断累积要好」。代码仓库本地的、已版本化的工件,才是 Agent 所能看到的全部。在 Vibe Coding 模式下(即不做规划、随意向 AI 提需求的开发方式),大量设计决策、跨服务约定、「为什么不选另一个方案」的讨论,全部停留在一次性的 AI 对话里——下一个人,或者下一次 AI 会话,完全无从获取。

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零废话!一文讲透从0构建AI Agent

每个工具都要写一套"定义→解析→执行"的胶水代码。上下文管理就是在"记住足够多"和"别超标"之间找平衡,常见策略包括滑动窗口、摘要压缩、RAG 检索增强。上下文窗口是 Agent 的"工作记忆",但它有硬性限制。LLM 负责"动脑"决策,代码负责"动手"执行。这是从"聊天机器人"进化到"Agent"的关键一步。每次调 API 都把完整对话历史发过去,LLM 本身是无状态的,"记忆"完全靠客户端的数组模拟。这样 Agent 一开始就知道自己"在哪里"、"手头有什么",不需要先花一轮工具调用去探索环境。

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这是一个基于 OpenClaw 开源生态打造的本地化 AI Agent 助手,已于上周开启全量公测,无需复杂配置,三步即可上手,自带安全防护,支持微信直连绑定,内置多款优质国产大模型,现阶段也是完全免费使用,基本上前面提到过的痛点都可以靠它解决。对了,这里特别强调一点,上面的截图让产品同事汗流浃背,再三找我确认 QClaw 思考过程中优美的“草”字说法,不会是默认出现的吧?AI 好,AI 得学,但更重要的是,在你的工作和生活里,哪些东西是能结构化地被 AI 所接入的,不要死守着那些脏活累活不放。

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