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Node.js 核心维护者 Matteo Collina 最近提交了一个引人注目的提案：为 Node.js 引入内置虚拟文件系统（Virtual File System），通过 模块暴露给开发者。提案附带约 19000 行代码，旨在解决开发者在测试、构建和运行时场景中反复遇到的文件系统模拟难题。社区对功能本身反响积极，但代码的生成方式——大量依赖 AI...
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2026 年 5 月 18 日这一周，OpenJDK 生态动作密集——六个 JEP 同时推进状态，JDK 27 的发布时间表也正式敲定。其中最受开发者关注的三项：Vector API 继续孵化演进、Compact Object Headers（紧凑对象头）瞄准内存开销、G1GC 终于成为默认垃圾回收器。这些变化不是遥远的实验室产物，而是即将落地的工程改...
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生产环境里的 AI 应用，最让人头疼的不是模型本身，而是围绕模型调用的一堆"外围问题"——调用失败要不要重试？工具执行结果要不要做安全过滤？生成循环跑了 50 步还没停，谁来掐断？Google 最近为 Genkit 引入了 Middleware 架构，正是瞄准这些痛点：在模型调用、工具执行、生成循环这三条关键路径上，加了一层可编程的拦截层，让开发者用代...
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AI 编码代理正在从"能写代码"走向"能操作基础设施"——但直接把 AWS 凭证塞给代理，等于把整栋楼的钥匙交给一个实习生。AWS 的 Model Context Protocol（MCP）服务器现在正式 GA，它做的事情很明确：用标准接口把 AWS API、文档和运维流程暴露给代理，同时用 IAM 做细粒度权限管控，每一步操作可审计。 MCP 是 A...
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数据仓库和计算引擎长期割裂，做报表用 BigQuery，跑机器学习用 Spark，处理实时流用 Flink，数据往往要在不同系统间来回搬运、复制。在最近的 Apache Iceberg Summit 上，Google 宣布 BigQuery 支持无服务器 Iceberg REST Catalog 的预览版，让 BigQuery、Spark、Flink ...
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外卖推荐和短视频推荐有一个本质区别：用户打开抖音可以刷半小时，但打开 Uber Eats 通常只想在三分钟内找到今晚吃什么。这意味着推荐系统必须在极短的交互窗口里做出精准判断，而判断的依据——用户刚刚浏览了哪些店铺、停留了多久、是否跳过了某类菜品——这些信号如果还停留在昨天的数据里，推荐就永远慢半拍。 Uber 最近对 Uber Eats Home F...
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Uber Eats 的首页推荐长期依赖手工特征和逐条打分——用户点了一个汉堡，系统 24 小时后才知道这件事，再逐个给候选餐厅算分数排序。这套流程在冷启动和实时意图捕捉上都有明显短板。最近 Uber 工程团队把整个 Home Feed 推荐系统翻了一遍：特征从手工拼接到 Transformer 序列建模，新鲜度从天级压缩到秒级，排序从逐条打分切换到列表...
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生产环境中跑大模型应用的人，最近几年都有一个共同感受——从 demo 到上线之间有一道巨大的沟。RAG 检索不准、agent 行为不可控、评估体系缺失、上线后延迟和成本飙升……这些问题不是靠换一个模型就能解决的。InfoQ 刚上线了一个为期五周的在线 AI Engineering 认证项目，面向已经在生产系统里做 AI 的资深从业者，覆盖 RAG、ag...
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Discord 的基础设施团队规模不大，却要管着支撑数亿用户消息的 ScyllaDB 集群。以前做一次节点替换或集群扩容，几个人手动操作要耗好几天。他们干脆造了一个内部编排框架——Scylla Control Plane（SCP），把大规模 ScyllaDB 管理变成可编程的自动化流程。 Discord 从 Cassandra 迁移到 ScyllaDB...
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大模型每次对话都从零开始——你反复粘贴同一份业务规则、同一段系统提示词，模型照忘不误。xAI 最新发布的 Grok Skills 直接对准了这个痛点：一次定义，全局生效。配合 Grok 4.3 Responses API 对 Tool Calling 的升级，开发者终于可以把"模型懂什么"和"模型怎么调用外部工具"这两件事分别管起来。 传统做法是把所有...