“不懂编程也能用AI开发软件”——这可能是当下AI时代最大的谎言。Vibe Coding不是让不懂编程的人能写代码，恰恰相反，它要求你比以往更深入地理解软件开发——只不过，你的角色从“码农”变成了“甲方”。
为了从根源上解决 AI Agent 的安全困境，字节跳动安全研究团队提出了全新的智能体安全框架——Jeddak AgentArmor。关于框架的详细介绍，可以查看上篇文章：为 AI Agent 行为立“规矩”——字节跳动提出 Jeddak AgentArmor 智能体安全框架。本篇文章将继续深入分享该框架下的可信AI Agent。
面对传统数据接入流程人力高、周期长、质量难控的痛点，本文提出了“数据平台智能化入库”的整体解决方案。方案以大型语言模型（LLM）为核心，结合代码生成流与执行流构建“智能代码闭环”，实现从数据Schema识别、结构化映射、质量规则抽取到入库包构建的全流程自动化。通过“生成-执行-反馈”闭环机制，系统能持续自我优化、沉淀知识与代码资产，大幅缩短接入周期（从3个月降至3天内）、降低人工成本（从4人月降至零人工干预），并显著提升系统可控性与扩展性，为企业级数据治理与智能化运营奠定了坚实技术基础。
Fastjson 是阿里巴巴开源的高性能 JSON 序列化处理库，其主要以处理小数据时速度最快而著称，功能全面。Fastjson1.X版本目前已停止维护，被Fastjson2.X代替，但1.X版本国内被广泛使用，通过学习其技术架构，剖析架构上优缺点，对技术人员提升软件设计工程实践能力很有价值。 首先我们对“序列化 / 反序列化”概念上建立直观认识，把Java对象转化为JSON格式的字符串的过程叫做序列化操作，反之则叫反序列化。如果把“序列化 / 反序列化”放到整个计算机系统的坐标系里，可以把它看成一次数据的“跨边界搬家”。 对象在“内存世界”里活得很好，但只要一离开进程地址空间（网络、磁盘、数据库、浏览器、异构语言），就必须先打成包裹（序列化），到对岸再拆包裹（反序列化）。
Erasure Coding(简称EC)，是一种纠删码。EC编码能够对部分缺失的数据进行数据恢复，广泛应用于存储与通信领域。在Hadoop3.0版本中，作为一种新的冗余存储的方式引入进来。使用EC编码的方式替代原来的三副本存储，保证数据可靠性的同时可以节约存储。相应地，付出的代价是读取性能的下降，对于访问频率不高的数据，使用EC编码很合适。 vivo目前HDFS集群节点达万台级别，数据规模接近EB级别，并且业务数据规模还在以较高速度持续增长中。在推进压缩算法缓解存储压力的同时，EC编码的推进也是存储降本的一大有力手段。
DeepSeek依旧保持了不让程序猿们安心过长假的优良传统，在十一长假之前推出了DeepSeek-V3.2报告，之前一直在跟进DeepSeek的加速技术，第一时间看了报告，不长就6页纸，优化点也不多，本来想第一时间更新，不过还是让技术和鹅厂月饼一起消化发酵一下再来写吧，所以这篇还是在长假后和同学们见面了。
在AI时代天猫技术质量同学在质量保障方面也不断探索AI在测试全流程提效的落地方案，传统测试工作链条拆解为“需求解析 → 用例生成 → 数据构造 → 执行验证 → 对比校验”五大核心阶段，而我们的目标是通过AI+自然语言驱动，实现全流程自动化、可溯化、可管理化。而最AI参与到测试中来，最主要的目标就是提效，目前几个月的实践下来发现在用例生成、测试数据构造和交易链路数据执行的过程中提效明显，下面来给大家简单介绍一下AI参与在测试流程中的实践方案。
本文介绍了一种基于AI技术辅助实现微动效的解决方案，旨在提升淘宝秒杀业务中动画开发的效率与还原质量。针对Lottie动画在性能、动态适配和文件体积上的局限，以及DOM/SVG手动实现动画时存在的沟通成本高、实现慢、维护难等问题，作者团队在塔罗平台基础上开发了两个AI动画助手：Lottie动画开发助手和SVG动画开发助手。这两个工具将非结构化的视觉动画转化为可编程、高性能、易维护的前端实现，显著降低了开发门槛，使原本耗时数小时的动画开发流程缩短至几分钟，实现了从设计到代码的高效落地。
