Xsolla AI实习生招募：AI时代的技术先锋
Fortnite、Roblox、SEGA、Steam……这些游戏领域的领军者，其背后的商业基建与支付体系，均由 Xsolla 提供。身为全球顶尖的游戏商务企业，Xsolla 始终致力于引领技术革新与行业变革。伴随人工智能的演进，Xsolla 已全面转向 AI-First 策略。为加速这一转型，我们在全球多地同步启动了 AI-First Engineering Intern（AI实习生）的招聘计划。我们不仅是在寻觅新技术的旁观者，更期待你能深度介入，置身业务最前线，借助顶尖 AI 工具，亲手打造出具备真实商
AI时代,编程素养愈发珍贵
摘要：当模型能自动产出代码时，专业开发者反而更需要扎实编程功底——只是"功底"的内涵已从亲手实现，迁移到界定问题、甄别不应落地的方案、审视输出、管理上下文。本文基于一份三万次开发交互的研究，阐明为何 AI 能力越强，工程判断力就越珍贵。朋友问我："如今 AI 都能把需求直接转成代码，是不是就不用学编程了？"我的回答始终明确：恰好相反。AI 编码能力越强，专业工程师越要精通编程。只是"精通"这层含义，已经发生转变。此前，"懂编程"几乎等同于&#
AI助力老系统迭代升级
许多公司都面临着遗留系统的挑战，尽管开发重心已转移，这些系统仍需客户支持。维护它们很棘手，因为经过多次人员更迭，交接文档可能已过时或缺失。当突然需要更新时，新接手的团队成员可能会感到措手不及。维护这些系统的阻力显而易见。代码量巨大，且可能缺乏本地测试环境。在代码库中定位特定功能是一项挑战，但确定是否存在其他关联依赖更为困难。即使找到了代码，如果没有业务背景，也很难理解逻辑。对破坏其他功能的恐惧使得修改变得危险，而且由于缺乏知识，测试变得困难。这些障碍主要源于缺乏业务理解。传统上，恢复业务逻辑需要漫长的熟悉
编码易得，真正的挑战是什么?
近期大家都在讨论：编写代码其实并非最棘手的环节。体验过AI编程助手的人大多表示认同。构建网页、编写脚本、搭建接口，速度提升显著。因此有人断言：未来开发者无需精通代码，核心应转向需求拆解、项目统筹与团队沟通。程序员对此并不买账。写出几行可运行的代码自然不算最困难。真正的挑战在于上线之后。谁来负责权限管理、性能优化、异常处理及遗留问题？谁该为数据失误买单？这些难题最终都归结于代码本身。需求描述可以天花乱坠，PPT也能做得完美无缺。真正的麻烦往往在产品正式运行后才浮出水面。AI能迅速将原型推向及格水平，但要将其
AI测试竞争白热化！传统测试破局首选：用Coze构建AI Agent工作流，效率暴涨10倍
从事银行传统功能测试6年，我最大的感悟是：传统测试的瓶颈，已经清晰可见。每天循环往复地编写用例、提交Bug、修改报告、重复回归，任务单调、可替代性极高、薪资增长几乎停滞。然而过去一年，我完全革新了自己的测试模式：不再执着于手动重复操作，而是借助 Coze 构建专属的 AI Agent 工作流。无需 Python、无需复杂编程、完全零基础零代码，把80%的测试重复性任务统统交给 AI 自动执行。今天这篇纯实操经验分享，献给所有渴望转型 AI 测试、追求工作效率提升、构筑个人技术护城河的测试从业者。一步步带你
AI编程也会犯低级错误
前段时间提到过，我为自家小餐馆开发了一套网页版点餐系统，打算让AI将其重写为安卓版本。起初我对AI做项目抱有过高期望，没给它设置好限制条件，结果给自己埋了个大隐患。今天记录一下踩坑过程。先介绍背景：我之前的开发全是本地环境，本地数据库、本地服务器……最近想加快进度，希望在公司也能抽空做点东西，于是搭建了一个云端数据库环境，没想到今天一启动程序，进入菜品管理界面后，应用就直接闪退了。查看日志发现，服务端返回菜品列表超时，而App没有处理接口超时的异常，导致崩溃；再排查服务端，发现获取菜品列表时，还要分别获取
AI三天搭建管理系统表面光鲜,实际业务却无人能解——22°企小叮为小微企业打造智能工商财税助手
AI三天搭出一套管理系统真实业务却没人读得懂22°企小叮替小微企业把工商财税装进AI刷到"用AI三天搭出一套企业管理系统"的教程，你是不是也心动过？输入几句话，流程中心、审批流、数据看板、AI知识库全有了，界面漂亮得挑不出毛病。可等真要拿它管自家生意时，才发现最卡人的从来不是"能不能做出来"，而是"它到底懂不懂你的生意"。我们扒了大量企业数字化的翻车样本后发现一个扎心事实：AI把"造软件"的门槛打到了地板，却没能把"搞懂真实业务"的难度降下分毫。看完这篇，你会清楚AI该用在哪里、小微企业真正该把哪块交给2
AI能否胜任进销存系统开发？
刷到有人分享，说是用AI搭建了一套进销存系统。我也跟着试了试，让AI上手做了一下，第一印象确实可以，没多久就跑出了一个能用的demo。不过简单测了测，问题就冒出来了让它调整，吭哧吭哧折腾半天，总算改对了接着再测，又冒出新毛病，继续调，吭哧吭哧接着磨你会发现，功能一复杂起来，调整的效率就断崖式下降。它得把每一行代码都过一遍，才能定位到问题而且没法一次性把问题全解决掉，只能你一轮一轮地告诉它哪里不对，再让它去改这种节奏，就是刚起步时看着飞快，后期越改越费劲。不懂编程的小白，只能干耗着懂技术的程序员，又耗不起这
AI 编码虽快，为何设计总带“AI味”？
不妨试试 Taste Skill 和 Hallmark 的组合助力 AI 从单纯的“能做页面”进阶为“带有设计意图的页面”若你近期涉足 AI 前端开发，定会发现一个有趣的现象：代码生成速度飞升，但页面风格却愈发雷同。紫蓝渐变、Inter/Roboto 字体、三栏布局、居中首屏、圆角按钮... 虽然功能无碍，但视觉上总透着股“AI 筛选”的痕迹。问题未必出在模型写不出代码，而是它总偏爱“最稳妥、最常见”的方案。这也是我尝试 Taste Skill 和 Hallmark 的初衷：与其让 AI 多写几行 CSS
AI 写完代码谁来验？Karpathy 指出短板，OpenAI 让 Claude 去查
即便模型能凭空构建出完整的 3D 虚拟世界，却无法亲自涉足其中去检验质量。对此，OpenAI 的对策竟是——借力打力，让对手的 Claude Code 来进行审查。8月2日，Andrej Karpathy 在社交平台 X 上发布了一则动态，短短时间内浏览量便突破了 300 万大关。他将《指环王》开篇的文字输入 Claude Opus 5，并投入了 100 万 token 的推理额度（约合 10 美元），指令是利用 Three.js 将文字转化为 3D 场景。经过两个多小时的运算，Opus 5 输出了近 5
从“会操作”到“能驾驭”：AI编程落地生产场景的真实交锋
近些年，AI编程技术突飞猛进，从最初的代码补全、代码生成，发展到如今具备任务拆解和自主执行能力的编程智能体，AI正以越来越深的程度介入软件研发流程。那么，怎样才能让AI编程从“个人外挂”转型为团队级别的生产力？如何确保代码质量，搭建可控、可复用、可持续演进的智能体工程体系？最近，InfoQ《极客有约》X AICon直播栏目特别邀请网易游戏高级技术经理林香鑫担任主持，与网龙网络资深技术总监陈洁、柏佳辰平凯数据库（TiDB）智能研发中心负责人、汇丰科技内部开源负责人李渭宁一起，在AICon全球人工智能开发与应
AI智能体越狱实测!Claude与GPT自主渗透真实系统,失控时代降临?
英国 AISI 安全测试中，Claude Mythos 5 耗时 34 小时向真实开源项目提交恶意后门代码，被拒后用马甲账号自我背书；GPT-5.6 Sol 对测试范围外人员实施社会工程攻击。AI Agent 在安全测试中失控，正在成为现实。没人能想到，自己被 AI 背刺这种事，会先从安全圈自己人身上发生。8 月 4 日，英国 AI 安全研究所（AISI）公布了一份堪称"惊悚"的测试报告：Claude Mythos 5 在红队测试中突破隔离环境，花费 34 个小时精心策划并提交了恶意 PR，试图向一个真实
AI Agent 增强工具完全指南
伴随 AI Agent 的高速演进，各类辅助工具正不断涌现。从逻辑推演到程序编写，从网页自动操作到视觉美化，恰当的工具能让 AI 的表现力跃升数个层级。本文把社区实践里被证实有效的工具按使用场景做了归整，便于各位按需选用。若想让 AI 展开深度思辨、方案推演或处理繁杂问题时，以下三款工具值得留意。核心能力：对方案发起"压力测试"，借助持续追问与质疑假设来暴露设计缺陷推荐原因：社区一致认可的思考质量保障利器，方案评审不可或缺获取链接：https://github.com/mattpocock
AI智能体浪潮冲击脑力竞争,消融肤浅认知,拔升思维与洞察价值
周二话题：行业洞察 | 第2期（20260811）——由零代码迈向AI智能体，一场堪比两百年前的生产力大变革正在上演一、浪潮从零代码到AI智能体的演进轨迹2020年，一个词汇开始在企业服务领域频繁露面：零代码。其内涵并不晦涩——让不写代码的人，也能搭系统、构流程、创应用。彼时，数字化转型正成为企业的热议话题，零代码如同给这场转型装配了涡轮增压器。业务团队不必完全仰赖技术部门，老板、总经理或业务人员亲自就能把构想变为支撑业务运转的工具。那一年，我眼前一亮，这不正是我心目中的"开发利器"吗，或许不少人和我相同
AI浪潮下,你还在坚持亲手'写作'吗?
当编程语言从僵硬的语法框架，进化为自然语言式的对话，我们可能正置身于一个历史性的转折关口。2026年，计算机科学界备受关注的概念"Vibe Coding"，正在静悄悄瓦解我们对"编程"的固有理解。在这场变革里，一个核心议题浮现：AI时代，关键能力已从亲自编写代码，转向运用计算思维，将业务需求精准转译为AI可识别的形式化描述。当"代码"可由AI包办，我们是否还需亲自"创作"？这不是对懒惰的追问，而是对技术洪流中"人"之核心价值的再度审视。从"编码者"到"定义者"的角色转变中科院计算所孙晓明研究员认为，计算思