在跨境电商竞争日趋激烈的今天，商品视觉就是出海品牌的第一门面，更是成为消费转化的关键入口。在跨境电商高速增长的黄金赛道上，视觉内容直接决定消费者停留、点击与最终购买，成为品牌出海不可或缺的核心竞争力。但高昂的作图成本、漫长的制作周期、复杂的多语种适配、严苛的平台合规要求，仍让无数商家步履维艰。单 ...

在日常开发中，不可避免的要用到分批查询或分页查询，其中的场景有很多，有的是WEB页面的分页查询效果，或移动端向下滑动的分页查询，有的则是因为目标数据量巨大，不得已而分批查询。无论是出于性能考虑，还是大报文考虑，抑或页面的效果，分批或分页查询都是研发的日常。

最近几年，以 LLM 为主要技术路线的又一轮 AI 浪潮席卷了整个行业，并迅速外溢到与信息技术产业无关的普通民众的日常生活中。快到惊人——甚至可以说是有些吓人的发展迭代，正在迅速叩开传统企业和 C 端用户的大门；给个人和企业用户带来便捷、效率与趣味的同时，也在一些行业和岗位完成技术替代。

在当今高并发、分布式的系统架构中，缓存已成为提升应用性能、降低数据库负载的核心组件。随着业务规模的扩大与系统复杂度的增加，缓存的使用和管理面临诸多挑战：部署模式多样、容灾策略不一、数据一致性保障困难等问题日益凸显。

真实场景中，用户可能通过多种渠道与 AI Agent 交互。现有框架要么只支持 HTTP API 调用，要么需要为每个渠道从零开始写集成代码。OpenClaw内建了十余种渠道支持，并通过插件机制（extensions/）允许扩展更多渠道（如飞书、Matrix、Microsoft Teams 等）。

一、脑海中的两个声音作为一名测试开发工程师，除了日场的业务需求测试，自己还承担了一些测试工具平台的开发维护工作。在这个AI技术飞速发展的时代，我常常在想两个问题：如果我具备代码能力，开发这个平台能让AI做什么？如果我代码能力有限，该怎么结合AI完成这个平台？这两个问题一直萦绕在我脑海。直到最近，一个需...

高可用架构的核心目标是保障系统在面对硬件故障、软件异常或网络中断等风险时，仍能持续对外提供服务，最大限度减少停机时间，确保业务连续性和数据一致性。为实现这一目标，系统通常会采用分层架构隔离风险、冗余设计保障数据灾备、故障转移机制实现应急恢复等。其设计范式已从传统的单点冗余演进为分布式环境下的全链...

“色彩是我们感知世界的重要媒介，对于信息传达有着重要的作用，能使人们能够更有效的感知设计的意图和内涵，使传达更高效。且人对色彩的视觉感知与想象能力，能够指导人做出预测、理解和决策。”

OpenClaw作为一款开源的AI智能体(Autonomous Agent)框架，自2026年1月开源以来迅速成为AI领域的现象级产品。它的核心价值在于将大语言模型的推理能力与本地系统操作深度结合，实现了从"对话式AI"到"行动式AI"的跨越。本文将深入解析OpenClaw的处理流程链路，揭示其背后的技术架构和工作原理。

摘要： 在十万卡集群与万亿参数模型时代，基础设施的稳定性直接决定了模型训练的边际成本。当单次训练成本高达千万美元时，监控系统不再是简单的报警，而是衡量算力价值的精算师。基于一线智算运维实践，探讨如何打破数据中心、服务器与网络之间的数据壁垒，构建具备业务感知能力的下一代智算监控体系。

在我们系统中，承接多种行业，多种商家的，多个业务条线，不同场景的的不同业务诉求，在实现上将个性和通用字段隔离，通用字段是所有条线通用逻辑所共用的标准字段，对于个别条线的个性化诉求，则通过个性化扩展字段来实现。

在日常工作中，有时会遇到一些突发流量，突发流量虽然持续时间短，但形成的流量洪峰不容小觑，对于系统来说也是较大的冲击。应用、数据库等方面都会有明显的跳点，持续时间越长，风险越大。

随着京东业务增长、平台商家数的大幅增加，京东的订单量急剧上涨，尤其是2025年京东发力本地生活业务，给B端订单存储带来较大压力； 另一方面京喜自营做为京东低价策略心智的店铺，业务增长也是非常迅猛，一个店铺订单相当于几十近百个店铺单量总和。基于以上订单ES存储面临极大挑战，系统架构升级迫在眉睫。

今天不想讲那些技术架构图，也不想堆砌一堆iOS专业术语。我就想聊聊，作为一个离用户最近的客户端开发，我是怎么看待AI的——它到底是让咱们的产品变更好了，还是变更拧巴了。梁宁老师在《增长三十讲》里说过一句话特别打动我："产品经理要有同理心，要能感受到用户的爽点、痛点和痒点。"今天我想说，做技术的人也得有同理...

相信大家和我们一样，遇到的第一桩难事，就是选场景，定目标。目标场景定的不对，不但常常让产研的心血付诸东流，还会无法形成合力，形成由点线再到面的连招攻击。为了介绍我们如何选场景，定目标，先介绍一下京东保险在干嘛？我们做传统保险，在京东场内还有许多特色服务，比如零售商品延长保障，运费险，不爱吃包退，...

在电商推荐系统中，推荐模型长期面临着两个核心矛盾：一方面，传统的多阶段级联推荐系统存在目标不一致和误差累积的问题；另一方面，直接引入大型语言模型LLM虽然能带来强大的推理能力，但其高昂的延迟和计算成本在工业级应用中难以承受。更重要的是，现有的生成式推荐方法在多场景扩展性上面临巨大瓶颈--每个场景都需要...

在 Agentic AI 快速演进的今天，“Agent Skills 会取代 MCP”或“MCP 已经过时”的声音不绝于耳。这种二元对立的叙事，看似犀利，实则掩盖了智能体架构设计中最本质的真相：Agent Skills 与 MCP 并非对手，而是搭档。

全球领先的市场研究和咨询公司IDC预测，到2028年，75%的新 AI 工作负载将实现容器化，从而显著提升模型与工作负载更新的速度、一致性与安全性。容器化技术将成为 AI 推理时代的“默认交付形态”。当前随着大模型技术快速演进与业务场景的深度融合，AI业务对推理基础设施的需求呈现爆发式增长。在早期小流量场景下，手动部...

OpenClaw是少数真正具备系统级操作能力的个人智能助理：本地长期记忆（对话数据自主可控）跨平台推送（支持对接通讯类软件）真实任务执行（文件整理、表单提交、代码生成）这样一个强大又敏感的 AI 助手，该运行在哪里？更安全、更稳定的方式，是将其部署在独立、隔离的云端环境中。京东云全面上线 openclaw(Clawbot)！...

OpenClaw对接聊天APP及AI助手工具1、对接飞书聊天APPopenclaw配置此处以飞书为例，输入插件下载安装命令： {代码...} 等下载安装完成后。在命令行下运行openclaw图形配置界面。 {代码...} 回车回车后，根据提示输入飞书App ID和App Secret。在飞书开放平台应用凭证获取，打开飞书（[链接]），点击左边凭证基础信息，在页...

我们团队负责的系统是分布式微服务部署架构，随着业务的不断发展壮大和多条线场景化的持续建设丰富，系统的业务逻辑越来越多，功能逻辑也越来越复杂。

在 AI 问世的两年里，我们习惯了把它当作一个超级百科全书：如果你问它一个事实，它会给出答案；如果你给它一段文字，它会帮你总结。然而，当我们面对“分析某行业未来五年的趋势”或“撰写一份详尽的技术竞品调研报告”这样复杂的任务时，传统的 LLM 往往显得力不从心——它们缺乏深度，容易产生幻觉，且受限于上下文长度。

Clawdbot（现改名Moltbot）一夜爆火全球，这个能读文件、跑命令、写代码、管系统的开源 AI 智能体，现已正式登陆京东云，无需手动配置环境，一键即可开启，让你的 AI 助手秒级上线、全天候待命。

消息队列的存储架构是决定其可靠性、吞吐量、延迟性能的核心因素，直接影响业务场景适配能力。本文聚焦三款主流消息队列 ——Kafka（LinkedIn 开源，侧重高吞吐）、RocketMQ（阿里开源，金融级特性突出）、JMQ（京东开源，侧重高可用与灵活性），从存储模型、数据组织、索引设计等维度展开深度对比，为技术选型与架构优化...

2025年，虚拟试衣已成为电商行业不可或缺的核心环节，从技术落地到商业变现，全行业都在加速布局这一赛道。什么是虚拟试衣？其背后的核心技术方案有哪些？国内外电商大厂又有哪些典型实践案例？如何突破技术瓶颈，打造更贴合用户需求的试穿体验？电商平台又该如何构建完整的AIGC能力矩阵？

作者：齐海智一、背景：大促备战中的异常数据大促备战期间，接到客户反馈我司上传到客户服务器上的文件存在科学计数法表示的情况（下图的4.55058496E7），与约定不符。查看转换前的数据是：455058496，转换后（除以10：进行毫米到厘米的转换）就变成了科学计数法形式了。问题代码： {代码...} 说明：这个是个EL表达...

为什么我想做这个框架呢？因为随着AI发展，现在越来越多业务需要和AI相结合。而我在做AI应用中发现，MCP服务在AI方向的业务使用频率很高，但随着业务的加深，发现存在以下痛点：

在 618 大促的技术战场上，每一行代码、每一个配置都影响着一线的实实在在的业务。一次看似平常的发版，却意外暴露了我们系统中的定时任务管理短板，这促使我们深入剖析分布式任务调度中异常重试机制的技术细节，并最终将其转化为守护系统稳定性的坚固防线。​

双十一大促是系统稳定性的终极“大考”。为规避上线风险，技术侧会启动系统封板管控，主动将非紧急需求的发布窗口前置。这一举措在保障系统稳定性的同时，也必然导致研发需求的前置与集中，使得封板前的代码评审任务量显著增加。我们面临着一个严峻的“量与质”的挑战：

当前在传统设计环节，设计师与研发之间存在大量的关于样式等视觉层的理解偏差，从而会出现大量的重复且无效的细节像素调整工作，由于项目时间紧、细节多设计走查环节会给各方角色诸多额外负担，在AI涌现后设计师尝试使用AI\_Code直接还原设计稿件，并且从传统交付静态界面设计图片转为交付可运行的实现方案，但在多数团...