本文的核心目的是记录和分享一次使用多种AI工具，进行全栈开发的过程，解决某些情况下想做点什么事，但被资源卡脖子的情况，所以多体验和分享一些AI工具，来帮助个人扩大职责边界，用于学习和分享。生产环境或者业务开发流程中慎用，需要仔细阅读文章中的各种流程和限制。本文承诺没有一个AI大模型在过程中受到伤害，只有我，在各种调试中破防。
本文探讨了虚拟线程（有栈协程）对Java的重要意义，从传统同步线程模型到异步响应式编程模型，再到用户线程模式和协程的实现原理，全面分析了Java在高并发场景下的演进历程。文章首先介绍了传统的thread per request模型，指出其资源占用高的问题，并引出异步编程模型的优势与弊端。接着对比了无栈协程（如Kotlin中的协程）和有栈协程（如Go中的goroutine），强调了无栈协程在性能上的优势以及对同步生态兼容性差的问题。 随后，文章重点介绍了Java在JDK21中引入的虚拟线程，这是一种有栈协程的实现方式，能够以极低的成本创建大量线程，同时保留了同步编程的简洁性和调试友好性。虚拟线程支持阻塞IO操作而不会阻塞内核线程，极大地提升了资源利用率。然而，虚拟线程也存在一些局限性，例如在特定场景下可能“pin”住载体线程，导致资源浪费。最后，文章总结了虚拟线程/有栈协程对Java的重要性，认为它能够在保持高性能的同时降低开发复杂度，是Java应对高并发场景的重要工具。
MCP 的发展速度之快，似乎超出了大部分人的想象。今年2月，Cursor、Windsurf、Cline 均开始引入 MCP，近日 OpenAI 宣布支持 MCP，国内百度地图、高德地图陆续发布 MCP Server，还有一众非常活跃的提供 MCP 托管和中间件服务的供应商，MCP 生态正呈现越加丰富和成熟的发展态势。 虽然 AI 在短期内依旧面临 ROI 的考验，但几乎所有人都不会怀疑他的未来，都不希望错过这一场“军备竞赛”。问题随之而来，存量业务架构中的 API 改造成 MCP Server，既面临时间成本，还有人力上的挑战。企业对能提升 MCP 构建效率的开源和商业方案愈加渴望。
在智能化产品的冲击下，用户总是希望获取更准确、丰富的信息，渴望更定制化的交互体验。我们提出了 AI 时代下新的体验技术解决方案——生成式 UI。它能自动生成符合设计规范的 UI 界面，将信息自动组装呈现给不同的用户，让前端开发不再受制于繁琐的设计研发流程、让展示内容不再千篇一律、让用户体验随需而变。
MCP Server 的实施存在着诸多挑战，特别是在认证授权、服务可靠性和可观测性方面，Higress 作为 AI 原生的 API 网关，提供了完整的开源 MCP Server 托管解决方案，实现存量 API 到 MCP 的协议转换。即将上线的 MCP 市场，将大幅降低开发者构建 MCP Server 的时间和人力成本。
作为一种新的商品表现形态，内容几乎存在于手淘用户动线全流程，例如信息流种草内容、搜索消费决策内容、详情页种草内容等。过去一年，我们通过在视频生成、图文联合生成等核心技术上的持续攻关，AIGC内容生成在手淘多个场景取得了规模化落地价值。本专题《淘宝的AIGC内容生成技术总结》是我们摸索出的一部分实践经验，我们将开启一段时间的内容AI专题连载，欢迎大家一起交流进步。
导读：MCP Server 的实施存在着诸多挑战，特别是在认证授权、服务可靠性和可观测性方面，Higress 作为 AI 原生的 API 网关，提供了完整的开源 MCP Server 托管解决方案，实现存量 API 到 MCP 的协议转换。即将上线的 MCP 市场，将大幅降低开发者构建 MCP Server 的时间和人力成本。
今年我提交了八千多行代码，但没有一行是我自己写的。最近我的工作日常就是：给 AI 提需求，它来实现，出问题了我给它反馈，让它自己修改。AI 编程的能力的发展速度可谓是火箭一般，去年它还只能做代码补全，今年已经可以自己哼哧哼哧把代码都写完了。 现在的 AI 编程当红炸子鸡非 Cursor 莫属，用 Cursor 的过程很有意思，你会很容易活成了我们最不希望变成的人。我一开始用 Cursor 主要用它来开发 AI agent 的一些 demo，比如快速搭建一个 Gradio 界面来方便演示算法微调的对话模型。 用了几天之后， 我发现精神上我是一个程序员，但是实际的工作体验更像是产品经理 + 测试工程师。我们经常会遇到提一句话需求的产品，然后就反怼他能不能把需求写清楚。但在 Cursor 面前，我也会期望它能通过我一句话的需求就能读懂我内心真实的需求，比如：“做一个AI 对话的 Gradio 界面”。
