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全栈

Shipyard：Slack 如何推进下一代 EC2 平台现代化

来源: slack.engineering 54
Slack 正在持续改造其 Amazon EC2 实例的运行方式。此前，他们已经把单一 Chef 栈演进为具备容错能力的多栈架构，并引入版本化 cookbook 部署与更安全的晋级流程；名为 Shipyard 的下一代 EC2 平台，则延续了这条现代化路线：把实例交付从零散的配置操作，逐步变成可版本化、可验证、可回退的平台流程。 需要说明的是，来源摘要...
# Slack # 全栈 # 工程效能
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把 Claude 跑进企业生产环境：Google Cloud 上的端点、安全与成本设计

来源: cloud.google.com 39
把大模型接入原型只需要一次 API 调用，但把它稳定地服务给全球用户，还要处理算力调度、尾延迟、区域故障、数据驻留、访问控制和成本波动。Claude 在 Google Cloud Agent Platform 上以托管模型服务提供，把这些问题纳入企业已经使用的 IAM、VPC Service Controls、Cloud Logging 和 Cloud...
# AI # GCP # Go
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ARD 规范：为 AI Agent 补上工具发现与可信验证层

来源: infoq.com 43
Google 与多家行业合作伙伴发布了 Agentic Resource Discovery（ARD）规范，试图解决 AI Agent 生态中的一个基础问题：当工具、API 和其他 Agent 持续变化时，Agent 如何动态找到可用能力，并判断这些能力是否可信、兼容且适合当前任务。 ARD 的定位不是替代 MCP、OpenAPI 等执行协议，而是在它...
# AI # Go # InfoQ
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ARD 规范：为 AI 智能体补上工具发现与可信验证层

来源: infoq.com 41
Google 与多家行业合作伙伴公布了 Agentic Resource Discovery（ARD）规范。这项开放标准关注的不是智能体如何调用工具，而是调用之前更棘手的几个问题：有哪些工具可用、去哪里找到它们、能力描述是否可信，以及不同平台能否理解同一份资源信息。 ARD 试图在 MCP、OpenAPI 等现有执行协议之上增加一个发现层。执行协议继续...
# AI # Go # InfoQ
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Brain2Qwerty v2 开源：非侵入式脑机接口如何把脑信号解码成句子

来源: infoq.com 49
Meta 近期开放了 Brain2Qwerty v2。这套非侵入式脑机接口可以从 EEG（脑电图）或 MEG（脑磁图）信号中解码句子，评估中的平均词准确率达到 61%，而其他非侵入式方法约为 8%。这个差距让系统值得研究，但 61% 也意味着它离可靠输入法仍有明显距离。 脑信号到文本不是普通的语音识别问题。EEG 和 MEG 记录的是混合后的神经活动，...
# AI # InfoQ # LLM
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UJCMS 12.1.0：会员中心、评论互动与站内消息集中升级

来源: oschina.net 50
UJCMS 12.1.0 的变化集中在会员关系和站内沟通上。个人主页、评论记录、资料完善和常用设置被归入统一入口，同时加入关注、粉丝与好友关系管理。评论支持 @ 提及和图片上传，站内也补齐了私信、通知以及后台批量消息能力。对运营型网站来说，这不只是增加几个页面，而是把原本分散的内容消费逐步串成用户互动闭环。 过去很多 CMS 的会员中心只是账户资料和密...
# Java # 全栈 # 后端
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Genkit Agents API 预览：让 TypeScript 与 Go 智能体支持后台回合和人工审批

来源: infoq.com 47
Google 发布了面向 TypeScript 和 Go 的 Genkit Agents API 预览版。它试图把智能体应用里反复出现的基础设施问题收进统一的 接口：消息历史、工具调用循环、流式输出和状态持久化都由框架协调。更值得关注的是两个执行能力：客户端断开后仍可继续工作的 detached turns，以及能暂停工具、等待人工决定再恢复的 int...
# AI # Go # InfoQ
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Genkit Agents API 预览：用脱离式回合与人工审批构建可持续运行的智能体

来源: infoq.com 45
Google 发布了面向 TypeScript 和 Go 的 Genkit Agents API 预览版。它把消息历史、工具调用循环、流式输出和状态持久化收拢到统一的 接口背后，同时加入两个面向生产场景的重要能力：客户端断开后仍能执行的 detached turns，以及支持人工介入和恢复校验的 interruptible tools。 这次变化的重点...
# AI # Go # InfoQ
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让 AI 写得快，也让团队看得懂：用 Context Store 守住演进式架构

来源: infoq.com 57
AI 可以迅速生成接口、测试和基础实现，让开发工作的前 80% 显得异常顺畅。真正危险的是剩下的 20%：隐含依赖、跨模块约束、历史决策和运行时边界往往要到集成阶段才暴露。此时，代码虽然增长很快，团队对系统的理解却没有同步增长。 解决方向不是单纯限制 AI 生成代码，而是把规格驱动开发（SDD）、测试驱动开发（TDD）和自动化架构适应度函数统一放进仓库...
# AI # InfoQ # LLM
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把 Schema 装进文件头：让数据格式跨版本、跨分支演进

来源: infoq.com 34
许多数据格式在设计之初都很清爽：一份二进制数据配一份外部 Schema，读写双方使用同一套定义。但几年后，Schema 仓库迁移、版本号失配、团队各自扩展字段，旧文件便可能变成无法解释的字节。受 HTML 和 HTTP 长期兼容能力的启发，Seph Gentle 提出的实验性格式 Schemaboi 选择把自包含 Schema 直接写入文件头，让数据携...
# AI # InfoQ # 全栈
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