本次分享的主题是火山引擎数智平台VeDI旗下的A/B测试平台 DataTester 实验管理架构升级与DDD实践。这里说明的一点是，代码的第一目标肯定是满足产品需求，能够满足产品需求的代码都是好代码。而本文中对代码的好坏的评价完全是从架构的视角，结合代码的可读性、可维护性与可扩展性去分析的。
没有必要害怕超级智能的人工智能，因为与未来的模型相比，每个新模型都被认为能力不足，进而推动了持续的改进。 仅仅专注于解决当前的人工智能限制可能是徒劳的，因为像GPT-5和GPT-6这样的未来模型可能会使这种努力过时。 太空不适合生物生存，人类派出机器人探索和殖民太空将更容易。 奥特曼在再生能源领域最看好核聚变，未来有望把一度电成本降至1美分。
都说程序员的成长是码出来的，此话不假。但如果既会写代码，还会写文章，还能讲PPT，那你离影响力还会远吗？ 本文是针对每一个技术同学都适用。我将从行业技术大会主编的角色告诉你，如何打造自己的技术影响力，有哪些通用的手段，我自己又该如何做个性化叠加；我是技术小白，或者我有一定技术基础，我又该怎么打造自己的影响力？
在这个数据驱动的时代，我们每天都在与海量的用户数据打交道。这些数据不仅是洞察用户行为的宝贵资源，也是推动产品创新和市场决策的关键。然而，面对大数据的挑战，尤其是数十万、数百万级别的规模，我们经常会遇到软件性能不足的问题，比如中途卡顿、崩溃、页面闪退，或有数据清洗、匹配等一系列繁琐的数据预处理过程，耗费大量的时间和精力。 在这样的背景下，对日常用户研究的量化工作来说，选择一款高效好用、容易上手的数据处理和分析软件，能让研究过程事半功倍。 在用户研究工具探索和学习过程中，KNIME（Konstanz Information Miner）这款软件脱颖而出。它于2004年由康斯坦茨大学软件工程师团队研发，目前已被广泛应用于制造业、汽车、能源、电信、媒体技术、金融、零售与消费等多个行业领域。 KNIME在驾驭大数据、融合多元分析工具以及实现任务自动化等方面展现出显著的优越性。对于需要进行大规模数据处理、复杂分析或重复性任务的研究场景来说，KNIME是一个很好的“增效”选择。
对于一个前端工程师而言，每天都在面对的较多的需求场景就是调用后端的接口，但是因为众所周知的原因，前端目前已经有无数种调用接口的方式，例如：之前有基于 XHR、Axios、Fetch 进行封装的工具，大家都试图在统一接口的调用方式，但是他们看起来最后都需要再进行改造。于是，我们试图在 B 站开发一套能够综合上述工具之长处，并结合 B 站事实需要的工具， 推出一个具有统一错误处理、减少代码冗余、抹平风格差异、降低文档负担、优化代码提示等功能的统一请求库。
