技术专栏｜规范先行，测试兜底：在存量代码中构建 AI Agent 系统
文章结合 AI Agent 指标问数产品落地实践，详解 SDD 规范驱动开发与 TDD 测试驱动开发互补协同的工程方法论，通过 Schema 约束、前置用例、结构化 Prompt 等落地案例，说明 SDD 定合法边界、TDD 守护契约不被篡改，解决长期迭代中代码失控问题。
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公司进展与工程方法，按发布时间汇入同一条内容时间线。
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技术专栏｜把知识库 RAG 做到生产级：我们的选型、架构与取舍
文章剖析裸大模型高幻觉、上下文衰减等痛点，拆解 Demo 到生产级 RAG 全链路解析、切块、混合多模态检索等工程难点，给出落地解决方案，并展望 Agentic RAG、知识自成长等行业演进方向。
技术专栏｜FDE是什么？为什么AI越强，越需要这群人？
解读 2026 年 AI 行业热门岗位 FDE 前沿部署工程师的定位与四大核心职责，结合医药央企数字员工、培训考试两大私有化 AI 落地案例，阐明 FDE 打通新旧系统、沉淀标准化可复用方案的核心价值，点明行业竞争重心已从模型能力转向真实落地。
AI 驱动测试：当开发用 AI 提速，测试如何用 AI 跟上
面对 AI 大幅提速的企业级产品开发节奏，测试团队搭建三层人机协同测试流水线，通过代码变更增量分析、业务 Story 自动转自动化脚本、复用功能用例轻量化日常压测，让 AI 承担标准化测试工作，测试工程师聚焦规则制定、场景判断与质量终审。
从 0 实现 ChatGPT 风格的流式对话 UI
本文完整讲解 LLM 流式对话前端实现全流程，从 SSE 流传输解析、匀速打字机解耦渲染、半截 Markdown 语法补全，到自动滚动、中断停止、性能优化等各类线上痛点，提供 React/Vue 通用落地代码方案。
从 Spec 到 Goal：我如何用 AI 完成复杂需求开发
枫清科技工程师分享 AI 辅助研发标准化工作流，通过 Grill-Me 需求拷问、Spec 规格文档分层梳理、Goal 自动化执行、全链路验证闭环四步流程，解决大模型开发范围失控、频繁返工问题，区分轻重需求适配不同工具实现高效开发交付。
从「能问数」到「像分析师写报告」：AI+经营分析落地技术分享
AI + 经营分析项目多轮迭代历程，从单纯指标问数、模板应答，升级为基于 Agentic RAG 的智能分析链路，通过分层规划、数据拆解与逻辑追溯，实现从罗列数据到出具专业分析报告、给出决策建议的能力跨越。
EKC 2.0记忆系统设计与实践：从用户认知到经验沉淀的完整方案
深度拆解 EKC 2.0 智能体记忆系统的设计理念、三层技术架构、四类分层记忆模型与完整生命周期机制，详解多种记忆触发模式、落地最佳实践，实现 AI 从无状态交互到可沉淀用户、实体、业务经验的长效智能协作升级。
数据知识化：迈出“构建以AI为中心”工作流的第一步
深度剖析 AI 文档解析的核心价值、三代技术演进路径与真实落地困境，对比流水线、通用大模型、专用解析小模型三大方案优劣，拆解工程落地难点与实战解法，并展望 Agent 解析、行业专用引擎、AI 友好知识层的未来发展方向，点明高质量文档解析是企业 AI 知识应用的底层核心根基。
告别"大海捞针"：Data Agent 如何优雅实现指标问数与实体匹配？
深度拆解企业级 Data Agent 自然语言问数的落地架构，依托实体词典、ES+Qdrant 双路召回、RRF 融合排序与 AI 精排校验，通过漏斗模型和分步降级策略，解决指标匹配不准、维度识别出错、AI 幻觉等痛点，同时给出性能优化与未来迭代方向。