Reserved. 6 AI 辅助软件开发 毫无意外，本期技术雷达主要围绕 AI 相关话题展开讨论。这是有史以来第一次，我们需要一个可视化指南来 理清不同 AI 的类别和功能（即使在 JavaScript 生态系统十分混乱的时期，我们也从未采取过这样的做法）。作 为一家开创 CI、CD 等突破性工程实践历史的软件咨询公司，我们对于使用 AI 辅助软件开发特别感兴趣。因此， 本期技术雷达讨论了许多代码辅助工具，如 模型的编码助手的输出质量。 13. 追踪健康债务状况 试验 通过将健康度评级与其他服务级目标（SLO）同等对待，并据此确定增强的优先级，而不是仅仅关注跟踪技术 债务，我们不断体验到团队对其生态系统的改进。通过有效分配资源来解决与健康状况相关的最有影响的问题， 团队和组织可以降低长期维护成本，更高效地发展产品。这种方法还能加强技术和非技术利益相关者之间的沟 通，促进对系统状态的共同理解。 之所以脱颖而出，是因为它能够识别更广泛的问题，而这主要 得益于有专门的研究团队不断更新其漏洞数据库。但是 Synk 仍有改进的空间：仪表板目前没有提供一个简便 的方法从一个具体的可操作的信息中过滤一些多余繁杂的信息；根据语言生态系统的不同，基于 SCA 的集成可 能与基于流水线的集成相比产生误报，因为 Snyk 必须猜测已解决的依赖关系；自动解决方案的成功性不一致； 在高度监管的环境中，需要进行重大的集成投资，以实现适当

kubernetes 从自研的 Sigma 调度转型到 k8s 体系，初步尝试面向终态的运维 体系，通过 k8s 的方式将 Sigma 调度能力提供给客户为什么 k8s 在阿里能成功 繁荣的社区和生态系统 Available to customers on/under cloud, within/outside alibaba. 申明式 API Matching Ali's design philosophy