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AI Coding 提速之后，如何补上稳定性“最后一公里”？快手柯南 AI 实践
雷达摘要
AI Coding 正在显著提升代码生产效率，但线上告警、根因定位、止损和修复等稳定性环节并未同步提速。更值得警惕的是，缺乏全局上下文的 AI 可能沿着“最小阻力路径”消除表面现象，却留下跨工程、跨系统的稳定性隐患。 当 AI 开始规模化生产代码，谁来承接随之增长的线上问题，正成为 AI Native 研发体系必须补上的“最后一公里”。 在 AICon 全球人工智能开发与应用大会（上海站）2026 上，快手主站技术稳定性专家王泽锋分享了“柯南 AI”的工程实践。这次分享的核心并不是简单地“让 Agent 代替人排障”，而是重新设计稳定性研发中的人机分工： 确定性的流程交给代码，概率性的推理交给模型；通过 Skill 沉淀专家经验，以源码服务和端侧基建提供有效上下文，再用 Bad Case 驱动系统持续进化…
为什么值得关注
AI 能力更新，影响电商内容生产、素材制作或运营自动化效率。
建议动作
评估该 AI 能力能否降低素材、客服或数据分析的人力成本，安排小规模测试。
分类：ecommerce
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