工程实施与质量保障
编者按
Demo 和生产之间，隔着一道鸿沟。
让 AI 生成一段能跑的代码很容易，但让它生成可维护、高性能、符合最佳实践的代码，难度呈指数级上升。这就是为什么我们需要"工程实施"这个专栏——它关注的不是"能不能做"，而是"怎么做好"。
Vercel 的工程实践给出了三个关键答案：
第一，把最佳实践编码化。他们把十年的 React 性能优化经验总结成 40+ 条规则，按影响力分级，直接集成到 Agent Skills 中。AI 不需要"学习"最佳实践，只需要"执行"规则。
第二，构建 AI 原生的基础设施。AI Gateway 不只是 API 代理，而是专门为 AI 工作流设计的中间层——支持多模态、自动缓存、成本优化。这是"AI First"架构的典范。
第三，建立可观测性体系。AEO（Agent Experience Optimization）追踪系统让你看到智能体的每一步决策、每一次工具调用、每一个性能瓶颈。没有可观测性，就没有优化的基础。
本专栏收录的文章不是教你"如何用 AI 写代码"，而是教你"如何让 AI 写出好代码"。这是从玩具项目到生产系统的必经之路。
文章列表
AI 代码审查的实施与最佳实践
作者： Greg Foster (Graphite) 日期： 2025-08-00 核心观点： 完整的 AI 代码审查系统实施指南，从工具选择到成功衡量
你将学到：
- 如何选择和集成 AI 代码审查工具
- 人在环中的最佳实践
- 常见挑战和解决方案
- 衡量成功的关键指标
React 最佳实践：Vercel 十年性能优化经验总结
来源： Vercel 工程博客 核心观点： 40+ 条规则按影响力分级，可作为 Agent Skills 集成
你将学到：
- 消除瀑布流的 7 种方法
- Bundle 优化的 12 条规则
- 重渲染优化的 8 个技巧
使用 AI Gateway 生成视频
来源： Vercel AI 团队 核心观点： AI Gateway 支持文本生成视频、图片生成视频等多种模式
你将学到：
- AI Gateway 的架构设计
- 如何集成视频生成 API
- 成本优化和缓存策略
Vercel 如何构建 Coding Agent 的 AEO 追踪系统
来源： Vercel 工程博客 核心观点： 使用 Sandbox、AI Gateway 和 Workflows 构建智能体行为追踪系统
你将学到：
- AEO（Agent Experience Optimization）的概念
- 如何设计追踪系统的架构
- 关键指标的定义和采集方法
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