Elastic 依然是全观测性王者

以无与伦比的灵活性与性能，赋能全球企业。传统的日志分析系统通常由超过十多种的运维监控工具才可以支撑日常的运维，而且这些工具之间的数据互相孤立，形成一个个的信息孤岛，但实际上从数据流和数据处理的角度来看，这些工具的架构是一样的，都有一个采集端，都能实时的采集数据，唯一的不同只是数据的采集方式和数据结构的不同。Elastic 新一代日志分析系统是通过一套统一的技术和平台来实现或整合企业所需的数据（结构

AI结对编程：Copilot X时代的人机协作范式

AI结对编程的兴起不仅仅是编程工具的一次革新，更是人机协作模式的一次飞跃。随着技术的不断进步，未来的编程环境将不再是单纯的人类开发者与计算机之间的互动，而是一个人与AI共同工作、相互配合的过程。这种新的工作模式将改变整个编程行业的生态，为开发者带来更高效、更智能的工作体验。然而，虽然AI结对编程展现出了巨大的潜力，但我们也应当认识到，AI无法完全取代人类在编程中的创造力和判断力。开发者与AI的协作

Agentic AI的“责任边界”：提示工程架构师必须明确的5个问题

用户说“帮我找便宜的酒店”，真实需求可能是“性价比高（便宜+方便）”；企业说“帮我优化客户服务”，真实目标可能是“提升满意度+降低投诉率”；医生说“帮我安排手术”，真实诉求是“优先救急+公平分配”。“目标对齐边界”就是明确AI该优先满足谁的目标、哪些目标是“不可妥协的”。如果这个边界模糊，AI可能会“捡了芝麻丢西瓜”——比如为了“便宜”选了偏远的酒店，导致用户误了会议；为了“快速回复客户”说了不准