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BestBlogs 精选来源，面向 AI 学习与工程实践
- 从「不敢发」到「天天发」：AI Agent 时代的 CI/CD 生存指南
文章以 a1 CLI 为例，系统性分享如何在 AI Agent 时代构建从代码准入到发布后闭环的 CI/CD 体系，核心通过分层门禁、动态冒烟测试、CI 历史反馈和 telemetry 数据验证等手段约束 AI 的随机性，实现每个工作日自动发版。
阅读原文 - 从 Vibe Coding 到 Harness—— 一套大仓 AI 工程化实战
本文以腾讯 TAB 实验平台大仓为背景，系统复盘了从 Vibe Coding 到结构化 AI 工程化体系（Harness）的实战搭建过程，涵盖阶段拆解、Agent 分工、门禁脚本、人工关卡等核心设计及其取舍经验。
阅读原文 - EdgeBench：衡量真实世界环境学习，发现新 Scaling Law
字节跳动 Seed 发布超长程评测集 EdgeBench，发现 Agent 在真实环境中的学习表现遵循高精度 log-sigmoid 曲线，且学习速度每三个月翻一倍。
阅读原文 - Loop Engineering 实战：实现从日志扫描到预发部署的全自主闭环
本文基于阿里云诊断系统的生产实践，详细阐述了如何构建从日志扫描到预发部署的全自主 Loop 闭环，使 ERROR 总量下降 96%、同类问题修复时间从 48 分钟降至 15 分钟、人工介入次数降为零。
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