xiaohack's Blog - AI Coding
type: channel
link: https://blog.xiaohack.org/tag/ai-coding/
items: Vibe Coding 上瘾，怎么办？
items: 2025美团技术年货，「马」上到来
items: 智商越低， AI 越牛
items: 从「代码补全」到「全托管 Agent」：我的 2025 AI Coding 进化论
items: 飞猪搭建系统演进：从人工运营到多 Agent 协同 搭投生产
items: 立省 200 刀！Claude Code 接入 GMI Cloud Inference Engine API 教程>>
items: AI Coding与单元测试的协同进化：从验证到驱动
items: 二十年，重新出发！第 20 届 D2 技术大会「AI 新」议题全球征集正式开启

Vibe Coding 上瘾，怎么办？
type: item
date: 2026-02-10T12:02:53+08:00
description: 现在基本上都在 ai coding,三天两头一个想法，开发了很多小工具，看到自己的成果，感觉的自己啥都能搞似的，什么网页、工具、插件、系统、平台都折腾了一番，突然有一点累了，你们是如何面对如今这个 ai coding ？你们用 ai 都开发了啥？2026 年还能开发点啥，搞点副业啥的，有推荐吗？

2025美团技术年货，「马」上到来
type: item
date: 2026-02-02T14:25:00+08:00
description: 新春将至，美团技术年货如约而来。感谢这一路上，伙伴们的并肩前行与坚定支持！❤️时光荏苒，美团技术博客已经陪伴大家走过了 12 个年头。过去一年，美团技术团队在持续深耕中积累了诸多值得分享的实践案例与开源项目。尤其值得关注的是，美团 LongCat 团队在大模型开源领域取得了不少亮眼的成果，这一年，我们陆续发布了覆盖基座模型、图像、视频、语音等多个方向的开源产品与工具，持续助力 AI 技术共享与生态繁荣。截至目前，美团技术团队微信公众号已累计发布 640 余篇技术文章。值此马年春节来临之际，我们精选了过去一年美团技术团队微信公众号发布的 40 多篇优质技术文章，精心汇编成一本近 600 页的电子书。谨以此作为一份特别的新年礼物，献给每一位热爱技术、持续探索的同学。祝大家在新年里，一「马」当先，「马」到成功！这本电子书的内容涵盖大模型、开源、AI Coding、安全、数据库、智能硬件、AB实验等多个技术领域，同时收录了一些美团技术团队与高校的合作成果，以及被多个国际顶级会议收录的论文合集，希望能为大家的工作和学习带来一些启发与助力。也欢迎大家将这份电子书分享给更多志同道合、追求进步的伙伴，让我们一起携手共进，砥砺前行。新的一年，愿大家继续乘风破浪，在挑战中铸就辉煌；以坚定的步伐，踏出属于自己的未来之路。如何获取❤️ 温馨提示技术年货合集大小约为60M，下载需要一定的时间，建议通过PC浏览器进行查阅、下载；打开电子书目录后，可直接点击感兴趣的文章进行阅读；部分文章中的动态图片、视频无法在电子书中完全的展示，大家可以在公众号历史文章中进行阅读，感谢理解。| 关注「美团技术团队」微信公众号，阅读更多技术干货！| 本文系美团技术团队出品，著作权归属美团。欢迎出于分享和交流等非商业目的转载或使用本文内容，敬请注明“内容转载自美团技术团队”。本文未经许可，不得进行商业性转载或者使用。任何商用行为，请发送邮件至 tech@meituan.com 申请授权。

智商越低， AI 越牛
type: item
date: 2026-01-29T09:41:40+08:00
description: 因为 AI coding 的加持，现在实现一个“好点子”的成本和效率低的太多了。所以几乎每周你都能看到一款新产品（包括不仅限于模型，agent ）的面市并霸榜。随着下一款产品的发布，上一款产品就热度瞬间不在。大部分的周期都不超过一个月，多数都在 2 周。你总能发现有营销号，朋友圈或者朋友同事鼓吹它们，事实上它们甚至压根没用深度使用过，当然有的人是拆揣着明白装糊涂。 因此我最近越发感觉，如果你发现，一个人总是频繁的鼓吹这个那个，那这个人的智商（广义上的智商）通常不会很高。

从「代码补全」到「全托管 Agent」：我的 2025 AI Coding 进化论
type: item
date: 2026-01-27T16:11:16+08:00
description: Matrix 首页推荐Matrix 是少数派的写作社区，我们主张分享真实的产品体验，有实用价值的经验与思考。我们会不定期挑选 Matrix 最优质的文章，展示来自用户的最真实的体验和观点。文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。2025 年，我的工作习惯彻底被 Claude Code、Cursor 和 Codex 改变了，它们给我带来的改变，不亚于当年我用易语言写出第一个应用程序。同时这句话不仅适用于我的产品经理身份，也同样适用于我的工程师身份。对我来说这不仅是软件开发效率的提升，也是软件开发方式的重构。我说的是哪种 AI Coding在社交媒体上讨论 AI 编程时，很多时候大家其实没有对齐在讨论的 AI 编程范畴和适用领域。所以大部分情况下大家在鸡同鸭讲，公说公有理、婆说婆有理。在我们真正讨论 AI 编程之前自然需要先澄清一下，我们到底在讨论什么「AI Coding」？目前来说， AI Coding 有几种不同的产品和用户交互形态，包括：L1：古典的 ChatGPT 交互问答。有问题直接问 ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 助手，借助 AI 助手给出的信息，自行 Debug 和修改代码。L2：IDE / 插件中提供的补全功能。直接写函数名，然后 AI 会帮你补全函数的细节，你再自己微调或者不微调。这种能力其实过去也有，只是没有这么强悍。大家使用 IDE 来开发，很大程度上就是在利用 IDE 极佳的补全能力。L3：本地 AI Coding 工具的 Agent 模式，全托管或半托管式编程。你只描述需要做什么，具体做动作由 AI 来完成；这里还有几个细分的方式，包括完全托管（比如 Claude Code 开 –dangerously-skip-permissions、Codex 开 –dangerously-bypass-approvals-and-sandbox）和半托管（用户手动确认行为，只是由 AI 来完成具体修改的动作）。L3 操作的是你的本地环境，有破坏的风险，但也有无限的可能。L4：使用网页端的 AI Coding 工具直接出 Demo。不需要在本地配置任何开发环境，直接在网页端完成 Coding，你只需要描述你想要的东西，剩下的完全交给 AI（虽然这往往意味着难以与复杂的本地业务流集成）。所以大家在社交媒体上和别人讨论 AI Coding 的时候，很有可能你在聊 L3、但别人在聊 L4。看似聊的是一个东西实际上完全不同。我们这篇文章讨论的则主要是 L3 —— 即使用本地的 AI Coding 工具的 Agent 模式，全托管或半托管式编程。为什么是 Agent 模式说完了大家眼中不同的 AI Coding 工具，我也必须再强调一下，即使大家聊的都是「AI Coding 工具的 Agent 模式」，因为身份不同，每个人的用法也会有很大差异，大家对工具的预期也完全不同。因此对 Agent 模式的评价大体也可以拆分为三个大类：传统的软件工程师：使用 AI Coding 工具完成自己工作过程中的一些辅助性工作，对于自身的能力和工作的要求有较高的要求。有一定研发概念的产品工程师（称之为产品工程师是因为他们有一些基础的软件工程概念）：使用 AI Coding 工具拓展自己的能力圈，去做一些之前必须依赖软件工程师才能做完的事情（比如做个小 Demo，或是上线一个软件产品）。被媒体上的文章忽悠进来的小白（他们基本上没有太多的软件工程经验和基础）：跟着网络上的信息了解到了 Coding Agent，然后尝试在不同的软件上使用（不局限于 Claude Code，Cursor 的 Agent 模式也算），经常会卡在一些软件工程的基础问题上。（我特别推荐这类人去看《计算机教育中缺失的一课》，看完以后，会让你很快理解你所遇到的问题，并能够快速处理 AI Agent 所给你的信息，进行下一步操作）。而之所以是 Agent 模式，相比于补全模式需要你有一段现成的代码，Chat 模式往往不指引你完成所有的工作、或需要你有一定的互联网软件基础，Agent 模式自带的环境操作能力，能让你即使完全不懂 AI 和 Coding，也可以做一个像模像样的小应用出来。这打破了过去需要软件工程师才能做出一个 Demo 的限制，同时也极大地鼓励了新手小白，人人都想试着做一些有意思的事情。Agent 模式也是 AI Coding 最出圈的一个特性。我与 AI Coding 的 Agent 模式在这条推上，我提到我经历过三种不同的状态，这源自于我过去一年的体验。在过去这一年里，我从一个「以补全为主，抗拒 AI Coding Agent」的工程师，转变为了一个「好好利用 AI Coding Agent」的工程师。当中离不开我身边的朋友们和小…

飞猪搭建系统演进：从人工运营到多 Agent 协同 搭投生产
type: item
date: 2026-01-21T14:04:00+08:00
description: 飞猪搭建体系介绍可视化页面搭建技术在业界已相当成熟，几乎每个前端团队都会建设一套页面搭建系统，它显著提升研发效率与交付速度，已成为业务快速迭代与规模化生产的关键基础能力。飞猪移动端页面搭建最早诞生于营销大促场景，不同于常规的业务开发，营销大促业务具有以下特点：迭代速度快：飞猪大促项目频次高且节奏紧凑，传统瀑布式研发模式难以适配业务快速迭代诉求。需沉淀一套面向活动场景的低代码平台，将页面公共能力和通用组件进行标准化、平台化，以降低重复开发与跨团队协作成本，支撑快速迭代与高频发布，在有限周期内兼顾交付效率与稳定性；页面数量多：同期活动通常涵盖多个会场、频道、主题页及域外落地页等，上百个活动页面并行推进，且页面结构差异较大，高频、紧急的营销节奏叠加海量页面需求，使研发交付压力显著增加；页面变阵频繁：一场完整的大促活动通常要经历「预热、预售、现货」等多个阶段，不同阶段的核心目标与主推商品 / 权益会递进变化，运营工作人员需要实时盯盘，根据流量、转化与库存等数据频繁调整页面内容与商品坑位布局且要求快速生效；基于上述特性，飞猪移动端页面搭建体系应运而生，我们围绕可视化搭建、数据配置与动态渲染三大核心能力，打造了一套面向高频迭代与规模化交付的页面搭建体系。该体系从初代寄生于阿里集团搭建平台下的一个服务站点起步，先后经历了数据投放服务自建、平台能力自建、搭建服务与渲染底座自研。最终形成了当前将数据投放与页面搭建深度融合的一体化“搭投”体系，能够灵活支撑营销大促、日常频道、互动玩法、机酒汽等行业场景、商业化以及小程序等多场景业务需求。飞猪搭建体系遵循 PMT 模型规范，核心概念包括：Page（页面）：用户可访问的完整页面载体，由页面容器聚合多个业务模块完成运行时渲染，页面容器提供通用基础能力，包括：模板引擎渲染、协议数据的转换与分发、组件依赖与运行时注入、以及埋点与日志等公共服务；Module（模块）：可复用的业务组件单元，封装组件的展示与业务逻辑并定义数据绑定规则，支持独立配置、按需组合编排，快速拼装成不同页面结构；Tag（资源位）：模块内用于承载内容投放的最小单元，用来挂载与管理投放数据，一对多关联具体数据投放配置，并支持个性化规则定投；飞猪搭建平台现状与可优化空间从寄生站点到自研体系的全面回迁，标志着飞猪搭建体系逐渐成熟，但是依赖传统人工选搭投的模式没有得到本质化的改变。下一阶段的重点，是在既有能力之上进一步释放效率红利，围绕“搭建自动化、配置智能化、保障体系化”持续优化：运营侧提效：页面搭建链路仍有较大提效潜力，当前运营在模块选择、配置理解、跨平台联动配置上投入时间较多，且在日常使用中对咨询支持的需求仍然较旺。与此同时，运营团队更新节奏快，新人从熟悉到独立产出仍需要一定学习成本，存在进一步降低门槛、增强引导与工具化的空间；设计侧降本增效：页面交付对设计资源的依赖仍然较重，尤其在大促等峰值场景，设计需求集中、节奏紧，容易成为影响整体交付效率的关键路径。日常场景采用计件和众包模式也带来一定的成本与协同开销，因此在设计素材智能生成等方面有进一步优化空间；产研侧提效：答疑提效：尽管已有答疑平台与知识库沉淀，但是在自主排查方面仍可继续增强，高频场景可进一步沉淀标准化诊断与一键解决方案，减少人工介入；技术保障提效：大促会场通常需要多轮预演，上线后也需要持续巡检以应对业务调整带来的体验波动。随着平台迭代和营销活动频次提升，可通过自动化预检和巡检等方案持续降人工保障投入；研发提效：搭建模块遵循特定规范与约束，新人从上手开发到独立交付仍需一定学习成本；同时由于容器和渲染等核心链路的黑盒特性，仍需平台负责人员提供一定协同支持与保障。可引入 AI Coding 辅助研发，并完善 AI 自助诊断与排障工具，提升代码研发与问题排查效率，降低对平台协同支持的依赖；AI 化升级的目标如今正是 AI 蓬勃发展的时代，问答推理、物料生产、流程编排等方案已经成熟，当下的命题应当是思考搭建 + AI 如何深度结合，打造智能化搭建系统，从人工运营向 AI 辅助运营转型，最终实现无人值守自动化运营。为解决选搭投当前的问题正式启动 AI 智能搭投升级专项：深度融合图文素材生产系统、大模型调度编排等能力，将 AI 模式注入招商选品、页面搭建、数据投放等核心系统，构建从需求理解 → 智能编排 → 自动执行的搭投新范式，为未来全域智能运营奠定技术基础。提升运营配置效率：打通“招选搭投”体系 AI 基础能力，通过推荐模板页面、智能搭建页面、智能助理运维等能力辅助业务快速完成页面搭投，覆盖飞猪页面搭建全场景、提升运营配置效率、减少页面配置时间；减少设计投入成本：全面推广 AI 文生图和创意合图能力，实现计件众包模式向业务自助产图转型，减少设计费用实现流程提效；减少人工答疑成本：AI 赋能答…

立省 200 刀！Claude Code 接入 GMI Cloud Inference Engine API 教程>>
type: item
date: 2026-01-20T17:44:03+08:00
description: GMI Cloud Inference Engine 是全球 AI 模型统一接入与在线使用的“高性能推理引擎平台”，底层搭载 H100/H200 芯片，集成全球近百个最前沿的大语言模型和视频生成模型，如 Gemini、Claude、Minimax、DeepSeek、GPT、Qwen、Kling 等，为 AI 开发者与企业提供速度更快、质量更高的模型服务。欢迎来到！🎉🎉🎉GMI Cloud Inference Engine AI 场景实践案例集【AI Coding 篇】之二。**本期任务目标：**在 Windows 终端里，使用 Claude Code 命令行工具，连接 GMI Cloud Inference Engine 的 MiniMax 模型 API。Claude Code 是 Anthropic 推出的命令行 AI 编程工具，基于 Claude 大模型，可在终端 / IDE 中用自然语言交互，深度理解代码库，支持跨文件编辑、Git 协作。其具有 agent 优势，与超大上下文+多文件编辑+终端原生+安全自主执行+顶级模型能力，在处理大型项目、复杂重构和企业级开发时展现出明显优势。本文将以接入 Inference Engine 中的 MiniMax-M2 api 为例，详细讲解在 Claude Code 中接入 api 的过程。Token福利文末自行领取！！MiniMax-M2 界面：https://console.gmicloud.ai/playground/llm/minimax-m2/bbfb2cb...01准备工作Get ready?确保你已经掌握 AI Coding 基础知识，没有可看上一篇：附上链接~Kooty，公众号：GMI Cloud 黑板报小白友好教程！如何在 Cursor 接入 GMI Cloud 的 API确保你的电脑已经安装了：Python （为了运行 LiteLLM）Node.js （为了运行 Claude Code）02接入步骤API Connection Guide步骤 1：安装必要工具打开 PowerShell，依次运行以下命令：1.安装 Claude Code 工具npm install -g @anthropic-ai/claude-code2.安装 LiteLLM（带代理功能） # 注意加上引号，因为[proxy]是特殊字符 pip install "litellm[proxy]"如果不懂怎么安装，可以直接在 Cursor 聊天框输入（亲测 Gemini3 可以直接一步到位，模型不够好可能中途会报错）：https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/overview参考这个文档，帮我安装claudecode无论是通过哪种安装方式，Claude Code 在安装后都会引导你配置参数或者注册登录，如果你有账号可以按照引导往下走。如果没有、希望和笔者一样直接接入自己的（便宜的）api，可以登录到非得付费的那一步退出，然后继续步骤 2。步骤 2：启动“翻译官” （LiteLLM）我们需要启动一个本地服务，用来做连接我们的 api 和 Anthropic 之间的桥梁。在 PowerShell 中运行（替换为你自己的 API Key）： # 设置 Key (必须加引号) $env:OPENAI_API_KEY = "你的MiniMax_API_Key" # 启动服务 # --drop_params: 自动丢弃不兼容的参数，防止报错 litellm --model openai/MiniMaxAI/MiniMax-M2 --api_base https://api.gmi-serving.com/v1 --drop_params✅ 成功标志：看到 Running on http://0.0.0.0:4000。⚠️ 注意：这个窗口不要关闭。步骤 3 打开一个新的 powershell 窗口。步骤 3：配置 PowerShell 连接现在我们要告诉 Claude 工具：“别去连官网了，来连我们本地的翻译官”。1. 打开配置文件：在新的 PowerShell 窗口中输入： notepad $PROFILE2.粘贴以下代码： function minimax { & { # 1. 把目标地址指向本地 LiteLLM (端口 4000) $env:ANTHROPIC_BASE_URL = "http://localhost:4000" # 2. Key 随便填，因为真实的 Key 已经在 LiteLLM 那边配好了 $env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "sk-placeholder" # 3. 模型名称要和 LiteLLM 启动时的匹配 $env:A…

AI Coding与单元测试的协同进化：从验证到驱动
type: item
date: 2026-01-19T21:55:46+08:00
description: AI生成代码质量难以把控！本文分享来自美团的技术实践，三大策略破解AI编程痛点。单测快速验证逻辑正确性，安全网保护存量代码演进，TDD模式精准传递需求。告别「看起来没问题」的错觉，构建AI时代的代码质量保障体系。一、引言目前，国内外很多AI Coding助手能在几秒钟内生成完整代码块，大大提升了开发效率，但这种高速开发模式也带来了潜在风险——与人工编码不同是，AI Coding助手生成代码存在两个特殊风险：其一，AI Coding助手依赖于上下文与模型自身的能力，输出的代码质量相对不可控。其二，AI生成的代码虽然逻辑通顺、结构完整，但可能隐藏着难以察觉的边界问题或逻辑缺陷。核心问题：我们如何快速的验证AI生成代码的质量和可靠性？本文旨在分享如何借助单元测试，让AI编程合作更高效可靠，主要解决三个常见痛点：肉眼审查困境：AI一次性生成大量代码时，难以快速准确判断逻辑完备性；存量代码信任危机：如何验证AI修改老代码时，不会产生非预期的结果；需求传达难题：如何精准向AI表达复杂需求并快速验证。针对上述三个常见痛点，本文提出采用不同的单元测试策略来应对以上问题。每个策略都针对一个特定痛点设计：策略一通过测试解决肉眼审查的局限性；策略二构建单测安全网应对存量代码的信任问题；策略三则采用TDD模式优化需求传达与验证流程。下文将依次展开说明，希望能对大家有所帮助或启发。二、策略一：单测检验AI代码逻辑正确性2.1 问题背景传统的人工代码审查在AI生成的大量代码面前显得低效且不可靠。在软件测试实践中，有着测试左移（Shift Left Testing）的概念，本质上是借助工具和测试手段更早地发现问题和预防问题。在AI Coding时代，这一理念尤为关键：跳过单元测试直接集成测试看似”抄近路”，实则是将风险后置——开发阶段几分钟能发现的Bug，在集成测试环境可能需要较长定位修复，这中间包含了代码部署、环境准备、测试条件的准备、问题定位、开发人员修复、再次部署验证等一系列漫长的环节。相比之下，单元测试具有独特的优势：它能够独立运行、快速验证结果，并且可以无限次重复执行。这种测试方式就像是为项目进行的一次性投资，却能为整个开发周期构建起一张可靠的“安全网”。它不仅能实时验证AI Coding生成的代码是否正确，更能持续保障未来代码的质量稳定性，让开发团队始终对代码库保持信心。2.2 案例：分页查询接口的隐蔽Bug任务背景：实现一个支持多条件筛选的复杂分页查询接口pageQueryRobotAI生成了如下核心查询逻辑：public List<AgentRobotE> pageQueryRobotsByCondition(List<Long> shopIds, String chatSceneCode, Boolean enabled, Integer pageNo, Integer pageSize) { // ... 前置校验代码 ... // 分页查询机器人基础信息 int offset = (pageNo - 1) * pageSize; List<AgentRobotEntity> entities = robotIds.stream() .skip(offset) .limit(pageSize) .map(robotId -> agentRobotDAO.getRobotById(robotId, false)) .filter(Objects::nonNull) // 问题代码：类型不匹配的隐蔽Bug .filter(entity -> enabled == null || Objects.equals(entity.getEnabled(), enabled ? 1 : 0)) .filter(entity -> Objects.equals(entity.getChatSceneCode(), chatSceneCode)) .collect(Collectors.toList()); return entities.stream() .map(this::convertToModel) .filter(Objects::nonNull) .collect(Collectors.toList()); } 问题分析：这段代码看起来逻辑完整，但第8行的过滤逻辑包含了多个复杂元素：三元运算符 enabled ? 1 : 0Objects.equals 的使用Boolean到Integer的隐式逻辑转换仅凭肉眼很难发现其中的类型不匹配问题。单元测试发现问题：通过AI编写了17个全面的单元测试用例，覆盖：正常场景：各种有效参数组合边界场景：null值、空集合处理参数组合：enabled为true/false/null的不同情况@Test pu…

二十年，重新出发！第 20 届 D2 技术大会「AI 新」议题全球征集正式开启
type: item
date: 2026-01-19T18:09:55+08:00
description: 二十年，是一个坐标。从 Web 2.0 的萌芽，到移动互联网的爆发，再到云原生时代的重塑，D2 技术大会伴随开发者走过了整整二十载风雨。今天，我们站在了一个更加宏大的分水岭。AI 不再是遥远的科幻逻辑，它正以一种近乎“重构”的姿态，系统性地改写终端技术的底层范式：从代码生成的协作，到架构设计的逻辑，再到交互体验的边界。第 20 届 D2 技术大会，年度主题定为——「AI 新」。它既是我们的时代判断，也是我们的集体宣言。它是 AI 驱动的创新，也是终端人对技术边界追逐的热爱之新。此刻，我们正式向全球开发者、架构师、技术领袖及创新实践者发出邀请：来 D2，分享你对 AI 时代终端技术的独到见解，共同定义下一个二十年的生产力！七大核心专场，期待你的真知灼见我们渴望真实工程中的突破，珍视深度思考后的落地，让技术回归解决问题的初衷。01 AI Coding：从写代码开始，重构工程本身这是本届 D2 的主干专场。AI 正在从“辅助助手”升级为“协作伙伴”。征集方向：AI Agent 编程工具的研发与设计侧重 Agent 型 AI 编程工具在本地与远程形态下的架构与产品设计。征集议题包括 IDE 深度集成、上下文采集与记忆管理、代码库索引检索、任务规划与工具调用、执行沙箱与权限控制、审计与回放、可观测性、成本/延迟优化与多模型策略等。重点关注可靠性与可控性：减少误改、支持规范化交付与团队协作。AI-Native 开发实践聚焦真实项目中 AI 编程的可复用方法。征集包含 Spec 驱动开发（结构化需求/验收标准/契约/测试）、AI 编程 Workflow 探索（从需求到 PR/发布的流水线）、以及团队级 AI 驱动研发实践（流程改造、提示/模板沉淀、质量门禁、效率与质量度量、失败复盘）。重点是“怎么做得稳、做得快”。AI Coding 前沿研究与技术趋势关注下一代 AI Coding 的关键技术与趋势。征集议题包括长上下文与复杂依赖、代码语义理解与程序分析结合、自动化评测与基准、对齐与安全、多智能体协作、可靠性与可解释性增强等。重点探讨研究如何走向工程落地与可验证的效果提升。02 AI 创新体验：当交互正在被重写终端是 AI 被感知的最前线。交互范式的巨变已经发生。征集方向：UI 范式重塑探讨从 GUI 向 LUI 或 AUI 的代际演进。聚焦 Agent 驱动下的意图识别、动态 UI 生成及个性化界面即时构建。征集议题包括主动交互设计、多 Agent 协作下的用户反馈回路、以及如何利用 AI 简化复杂业务流的操作门槛。空间智能体验聚焦多模态感知与空间计算的深度融合。涵盖视觉、语音、触觉在 3D/XR 环境下的集成交互，以及 AI 驱动的实时场景理解与数据可视化。重点探讨如何利用空间智能让数字世界更符合自然认知，实现高沉浸感的智能反馈。。具身交互探索关注 AI 进入物理世界后的交互挑战，从 AI Wearables、AI PC 到机器人具身智能。探讨硬件约束下的自然语言处理、人机交互（HRI）实践及环境感知反馈。重点关注如何通过端侧智能赋予硬件产品生命力，解决真实场景下的交互痛点，探索用户真正愿意买单的终端新价值点。03 AI 语言 & 框架：模型时代，语言与框架如何进化当 AI 成为“默认能力”，底层技术如何适配？征集方向：语言与编译器演进探讨编程语言如何适配“人机共写”新常态。征集议题涵盖 LLM 友好型语法设计、智能化类型系统、AI 辅助的编译优化与静态分析等。重点研究如何通过语言特性的进化，提升 AI 生成代码的质量、安全性与复杂逻辑表达力。Agent 框架重构当 Agent 成为系统编排者，探讨传统框架的抽象层重塑。征集议题涵盖声明式意图驱动的框架设计、元数据驱动的界面自动生成、以及为 AI 重新设计的组件模型。重点关注框架如何提供更高级别的抽象，以支持多 Agent 在复杂业务逻辑中的无缝协作、状态同步与逻辑自治。智能运行时与内核推动 AI 从工具层下沉为系统的核心能力。聚焦内置 AI 推理能力的运行时引擎、模型与容器/内核的深度集成，以及 AI 驱动的动态资源调度策略。重点探讨端云协同背景下，如何模糊开发与运行、模型与逻辑的边界，实现具备自适应、自进化能力的智能运行基座。04 AI 智能测试：质量与效率，不再只能二选一测试不再是滞后的环节，而是 AI 介入最深、收益最显性的战场。征集方向：用例生成与自愈探讨利用 LLM 实现测试全生命周期的自动化。征集议题包括基于语义理解的单元/集成测试生成、复杂业务场景下的测试数据合成，以及 UI 自动化脚本的自愈（Self-healing）机制。风险洞察与优化聚焦利用 AI 提升质量保障的精准度与效率。征集议题涵盖基于变更分析的智能回归测试缩减、线上异常的实时检测与根因定位，以及多维度的质量…

二十年，重新出发！第 20 届 D2 技术大会「AI 新」议题全球征集正式开启
type: item
date: 2026-01-19T18:09:04+08:00
description: 二十年，是一个坐标。从 Web 2.0 的萌芽，到移动互联网的爆发，再到云原生时代的重塑，D2 技术大会伴随开发者走过了整整二十载风雨。今天，我们站在了一个更加宏大的分水岭。AI 不再是遥远的科幻逻辑，它正以一种近乎“重构”的姿态，系统性地改写终端技术的底层范式：从代码生成的协作，到架构设计的逻辑，再到交互体验的边界。第 20 届 D2 技术大会，年度主题定为——「AI 新」。它既是我们的时代判断，也是我们的集体宣言。它是 AI 驱动的创新，也是终端人对技术边界追逐的热爱之新。此刻，我们正式向全球开发者、架构师、技术领袖及创新实践者发出邀请：来 D2，分享你对 AI 时代终端技术的独到见解，共同定义下一个二十年的生产力！七大核心专场，期待你的真知灼见我们渴望真实工程中的突破，珍视深度思考后的落地，让技术回归解决问题的初衷。01 AI Coding：从写代码开始，重构工程本身这是本届 D2 的主干专场。AI 正在从“辅助助手”升级为“协作伙伴”。征集方向：AI Agent 编程工具的研发与设计侧重 Agent 型 AI 编程工具在本地与远程形态下的架构与产品设计。征集议题包括 IDE 深度集成、上下文采集与记忆管理、代码库索引检索、任务规划与工具调用、执行沙箱与权限控制、审计与回放、可观测性、成本/延迟优化与多模型策略等。重点关注可靠性与可控性：减少误改、支持规范化交付与团队协作。AI-Native 开发实践聚焦真实项目中 AI 编程的可复用方法。征集包含 Spec 驱动开发（结构化需求/验收标准/契约/测试）、AI 编程 Workflow 探索（从需求到 PR/发布的流水线）、以及团队级 AI 驱动研发实践（流程改造、提示/模板沉淀、质量门禁、效率与质量度量、失败复盘）。重点是“怎么做得稳、做得快”。AI Coding 前沿研究与技术趋势关注下一代 AI Coding 的关键技术与趋势。征集议题包括长上下文与复杂依赖、代码语义理解与程序分析结合、自动化评测与基准、对齐与安全、多智能体协作、可靠性与可解释性增强等。重点探讨研究如何走向工程落地与可验证的效果提升。02 AI 创新体验：当交互正在被重写终端是 AI 被感知的最前线。交互范式的巨变已经发生。征集方向：UI 范式重塑探讨从 GUI 向 LUI 或 AUI 的代际演进。聚焦 Agent 驱动下的意图识别、动态 UI 生成及个性化界面即时构建。征集议题包括主动交互设计、多 Agent 协作下的用户反馈回路、以及如何利用 AI 简化复杂业务流的操作门槛。空间智能体验聚焦多模态感知与空间计算的深度融合。涵盖视觉、语音、触觉在 3D/XR 环境下的集成交互，以及 AI 驱动的实时场景理解与数据可视化。重点探讨如何利用空间智能让数字世界更符合自然认知，实现高沉浸感的智能反馈。。具身交互探索关注 AI 进入物理世界后的交互挑战，从 AI Wearables、AI PC 到机器人具身智能。探讨硬件约束下的自然语言处理、人机交互（HRI）实践及环境感知反馈。重点关注如何通过端侧智能赋予硬件产品生命力，解决真实场景下的交互痛点，探索用户真正愿意买单的终端新价值点。03 AI 语言 & 框架：模型时代，语言与框架如何进化当 AI 成为“默认能力”，底层技术如何适配？征集方向：语言与编译器演进探讨编程语言如何适配“人机共写”新常态。征集议题涵盖 LLM 友好型语法设计、智能化类型系统、AI 辅助的编译优化与静态分析等。重点研究如何通过语言特性的进化，提升 AI 生成代码的质量、安全性与复杂逻辑表达力。Agent 框架重构当 Agent 成为系统编排者，探讨传统框架的抽象层重塑。征集议题涵盖声明式意图驱动的框架设计、元数据驱动的界面自动生成、以及为 AI 重新设计的组件模型。重点关注框架如何提供更高级别的抽象，以支持多 Agent 在复杂业务逻辑中的无缝协作、状态同步与逻辑自治。智能运行时与内核推动 AI 从工具层下沉为系统的核心能力。聚焦内置 AI 推理能力的运行时引擎、模型与容器/内核的深度集成，以及 AI 驱动的动态资源调度策略。重点探讨端云协同背景下，如何模糊开发与运行、模型与逻辑的边界，实现具备自适应、自进化能力的智能运行基座。04 AI 智能测试：质量与效率，不再只能二选一测试不再是滞后的环节，而是 AI 介入最深、收益最显性的战场。征集方向：用例生成与自愈探讨利用 LLM 实现测试全生命周期的自动化。征集议题包括基于语义理解的单元/集成测试生成、复杂业务场景下的测试数据合成，以及 UI 自动化脚本的自愈（Self-healing）机制。风险洞察与优化聚焦利用 AI 提升质量保障的精准度与效率。征集议题涵盖基于变更分析的智能回归测试缩减、线上异常的实时检测与根因定位，以及多维度的质量…

AI Coding与单元测试的协同进化：从验证到驱动
type: item
date: 2026-01-18T12:45:56+08:00
description: AI生成代码质量难以把控！本文分享来自美团的技术实践，三大策略破解AI编程痛点。单测快速验证逻辑正确性，安全网保护存量代码演进，TDD模式精准传递需求。告别「看起来没问题」的错觉，构建AI时代的代码质量保障体系。一、引言目前，国内外很多AI Coding助手能在几秒钟内生成完整代码块，大大提升了开发效率，但这种高速开发模式也带来了潜在风险——与人工编码不同是，AI Coding助手生成代码存在两个特殊风险：其一，AI Coding助手依赖于上下文与模型自身的能力，输出的代码质量相对不可控。其二，AI生成的代码虽然逻辑通顺、结构完整，但可能隐藏着难以察觉的边界问题或逻辑缺陷。核心问题：我们如何快速的验证AI生成代码的质量和可靠性？本文旨在分享如何借助单元测试，让AI编程合作更高效可靠，主要解决三个常见痛点：肉眼审查困境：AI一次性生成大量代码时，难以快速准确判断逻辑完备性；存量代码信任危机：如何验证AI修改老代码时，不会产生非预期的结果；需求传达难题：如何精准向AI表达复杂需求并快速验证。针对上述三个常见痛点，本文提出采用不同的单元测试策略来应对以上问题。每个策略都针对一个特定痛点设计：策略一通过测试解决肉眼审查的局限性；策略二构建单测安全网应对存量代码的信任问题；策略三则采用TDD模式优化需求传达与验证流程。下文将依次展开说明，希望能对大家有所帮助或启发。二、策略一：单测检验AI代码逻辑正确性2.1 问题背景传统的人工代码审查在AI生成的大量代码面前显得低效且不可靠。在软件测试实践中，有着测试左移（Shift Left Testing）的概念，本质上是借助工具和测试手段更早地发现问题和预防问题。在AI Coding时代，这一理念尤为关键：跳过单元测试直接集成测试看似”抄近路”，实则是将风险后置——开发阶段几分钟能发现的Bug，在集成测试环境可能需要较长定位修复，这中间包含了代码部署、环境准备、测试条件的准备、问题定位、开发人员修复、再次部署验证等一系列漫长的环节。相比之下，单元测试具有独特的优势：它能够独立运行、快速验证结果，并且可以无限次重复执行。这种测试方式就像是为项目进行的一次性投资，却能为整个开发周期构建起一张可靠的“安全网”。它不仅能实时验证AI Coding生成的代码是否正确，更能持续保障未来代码的质量稳定性，让开发团队始终对代码库保持信心。2.2 案例：分页查询接口的隐蔽Bug任务背景：实现一个支持多条件筛选的复杂分页查询接口pageQueryRobotAI生成了如下核心查询逻辑：public List<AgentRobotE> pageQueryRobotsByCondition(List<Long> shopIds, String chatSceneCode, Boolean enabled, Integer pageNo, Integer pageSize) { // ... 前置校验代码 ... // 分页查询机器人基础信息 int offset = (pageNo - 1) * pageSize; List<AgentRobotEntity> entities = robotIds.stream() .skip(offset) .limit(pageSize) .map(robotId -> agentRobotDAO.getRobotById(robotId, false)) .filter(Objects::nonNull) // 问题代码：类型不匹配的隐蔽Bug .filter(entity -> enabled == null || Objects.equals(entity.getEnabled(), enabled ? 1 : 0)) .filter(entity -> Objects.equals(entity.getChatSceneCode(), chatSceneCode)) .collect(Collectors.toList()); return entities.stream() .map(this::convertToModel) .filter(Objects::nonNull) .collect(Collectors.toList()); } 问题分析：这段代码看起来逻辑完整，但第8行的过滤逻辑包含了多个复杂元素：三元运算符 enabled ? 1 : 0Objects.equals 的使用Boolean到Integer的隐式逻辑转换仅凭肉眼很难发现其中的类型不匹配问题。单元测试发现问题：通过AI编写了17个全面的单元测试用例，覆盖：正常场景：各种有效参数组合边界场景：null值、空集合处理参数组合：enabled为true/false/null的不同情况@Test pu…