3 个月用Harness重构90万行旧项目：实战经验与踩坑总结
腾讯技术工程团队用Harness工作流在3个月内将约90万行的视频剪辑旧项目重写为约12万行代码、15万行文档和6000+测试用例，测试覆盖率86%，7、8两个月迭代了30+新功能需求。
推荐理由：团队用3个月把90万行旧项目重写为12万行，文中给出Harness工作流各阶段的具体做法与踩坑。
大厂与团队
腾讯技术工程 / WorkBuddy 最新动态
腾讯技术工程与腾讯 WorkBuddy 团队发布的架构演进、AI 工程落地、多模态创作与研发效能实践。
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腾讯技术工程 / WorkBuddy的精选
腾讯技术工程精选AI 评分8888
腾讯技术工程精选AI 评分6262 三万字长文：大语言模型从零入门
腾讯技术工程发布近三万字长文，用猜数字和“他口渴了，于是喝了一杯____”等同一组例子，从预测下一个 token、熵与交叉熵讲到神经网络、Transformer 和从模型到 ChatGPT 的后训练流程。文章称不需要机器学习背景，数学只用到加减乘除和对数，带计算过程的公式可跳过。文中还梳理了幻觉、知识截止、上下文有限等局限，并引用 DeepSeek-R1 报告说明可验证奖励的推理强化学习。
推荐理由：长文用同一组例子把预测下一个 token、交叉熵、Transformer 到后训练串成一条线，适合作为入门路径参考。
腾讯技术工程精选AI 评分6565 Agent、MCP、Skill、Cli、Model 一次讲透：老系统接入 AI 的概念地图与三条路径
腾讯技术工程以数字化团队作类比，梳理 Model 是大脑、Agent 是数字员工、Skill 是岗位手册、MCP 是转接头、CLI 是对讲机的关系，并说明 MCP 与 CLI 可以嵌套。
推荐理由：文章用团队类比理清 Agent、MCP、Skill、CLI、Model 的关系，并给出老系统接入 AI 的三条路径与选型决策树。
腾讯技术工程精选AI 评分8282 别只盯着AI Coding，真正的变化发生在整个研发流程
腾讯技术工程复盘 OK 平台端到端 AI 研发实践，安全中心项目空间 4 月至 6 月提交的 254 条需求中，AI 端到端完成 172 条（68%），51% 的需求在 2 小时内完成。
推荐理由：腾讯 OK 平台公开了端到端 AI 研发的九阶段流程与真实运营数据，可看到各环节质量门的具体设计。
腾讯技术工程精选AI 评分6262 腾讯15年资深后台工程师，转战大模型推理的抉择
腾讯资深搜索后台工程师吴银光讲述自己2025年初放下T12与管理头衔、转入大模型推理工程团队的经历与思考。他给出推理工程入门路径，包括建立模型结构与推理体系认知、阅读nano-vLLM和mini-sglang源码、深入PD分离与分布式KV Cache等方向，并设计同批次共享前缀、Beam Search等自检练习。
推荐理由：一位15年后台工程师复盘转岗大模型推理的路径与自检方法，并给出AI Infra与通用Infra同源分流的判断。