用AI生成PRD并落地开发：从需求文档到项目实现
AI 真正改变开发流程的地方，不只是“会写代码”，而是把需求文档、方案整理和开发落地串成了一条更短的路径。你可以先让 AI 写 PRD，再让它根据 PRD 去生成项目。
PRD 入门：AI时代的产品需求文档怎么写
在 AI 能帮你写代码之前，你仍然需要先把“要做什么”讲清楚。而 PRD 的价值，正是在团队正式动工之前，把目标、边界、流程和验收标准统一起来。
Claude Code 与 Codex：命令行 AI 编程助手实战
如果你已经习惯终端工作流，Claude Code 和 Codex 这类命令行 AI 编程助手会非常顺手。它们不像 IDE 插件那样依附于编辑器，而是直接进入你的 shell 环境，帮你理解代码库、改代码、执行任务。
通义灵码与 Trae：国内 AI 编程工具实战
如果你主要在中文环境里开发，并且更关注 IDE 内的流畅协作体验，那么通义灵码和 Trae 是两条很有代表性的路线。前者偏插件形态，后者更像 AI 原生 IDE。
AI辅助编程入门：GLM4.6 与 AI 编程工具全景
AI 辅助编程已经不只是“自动补全一行代码”，而是逐步演变成从需求理解、框架搭建、代码生成到调试修复的一整套开发协作方式。对开发者来说，重点不再是会不会用某个工具，而是如何把工具放进自己的开发流程里。
用 EvalScope 压测 Qwen3-8B：从环境准备到指标解读
如果你想真正把大模型压测跑起来，EvalScope 是一条很适合动手的路线。它不只是做功能评测，也能把压测流程做成一套相对清晰的工程化脚本。
大模型压测入门：核心指标与常见压测工具
大模型上线之后，能不能稳定服务、会不会在高峰时崩掉、首个 Token 到底有多慢，这些问题都不能靠感觉判断，必须靠压测。压测做得越早，后面排故和扩容就越少拍脑袋。
用 DistillKit 做大模型蒸馏：Qwen3-8B 到 Qwen3-0.6B
如果你希望自己动手做蒸馏，而不是完全依赖托管平台，DistillKit 是一个很值得关注的开源工具。它把大模型蒸馏这件事做成了一套相对清晰、可复用的流程。
大模型知识蒸馏入门：原理、方法与百度千帆实战
知识蒸馏的价值，不在于“把模型简单缩小”，而在于让一个更轻量的学生模型，尽可能继承大模型的能力。对于成本敏感、部署受限的场景，它几乎是绕不开的一条路。
大模型量化入门：GPTQ、AWQ 和 Qwen3-1.7B 实操
量化是大模型优化里最具“性价比”的一条路，因为它往往能在不改业务逻辑的前提下，直接降低显存占用、提升推理效率，并让更多模型跑到消费级显卡上。
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