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BestBlogs 精选来源，面向 AI 学习与工程实践
- 从提需求到部署发布，全 AI 全自动化后，研发效能全面跃升
本文系统阐述了腾讯审核团队如何通过构建 AI 全自动化交付平台，实现从需求、设计、开发、测试到部署的全链路自动化，并分享了其 L2（人机协同）到 L3（全自动）的演进路径、核心挑战、具体实践与量化收益。
阅读原文 - 如何正确 Vibe Coding？这是来自 Anthropic 编程智能体负责人的大师课
本文基于 Anthropic 研究员 Erik Schluntz 的演讲，系统阐述了在生产环境中负责任地进行 Vibe Coding 的方法论，包括定义、核心理念、风险控制策略以及具体的实践技巧。
阅读原文 - 大模型架构的下半场
本文提出大模型架构已进入以「扩展通信」为核心的下半场，批判了传统残差连接的「累加」范式，并介绍了通过 Flash Depth Attention 和 MoDA 实现层间「选择性检索」的创新方案。
阅读原文 - 从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering：重构后台开发全流程
本文详细介绍了腾讯技术团队如何通过构建一套基于 Claude Code、自定义 Skill/Command/MCP 体系的 Agentic Engineering 工作流，将后台开发从需求到发布的全流程自动化，实现从“提示即祈祷”的 Vibe Coding 到“流程驱动、人工审核”的智能体工程的转变。
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