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极点宏观|Financial Cloud Cloud · AWS Amarathon 2025

极点宏观|Amarathon 2025 回顾 31:通过开源连接世界:技术、社区与全球开发者关系的实践历程

演讲者: Richard Lin

场次: 31

场次
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
01 把架构写成 Steering,引导 AI Agent
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
02 Agent Harness 才是真正的工程护城河
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
03 用白话询问可观测性数据
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
04 以 Bedrock AgentCore 打造 Serverless AR 游戏
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
05 AgentCore 上的多 Agent 量化回测
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
06 三分钟用 Kiro 把博客变成幻灯片
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
02 使用 Terraform 实现 AWS 合规
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
03 从初学者到构建者:一段精彩的 AWS 云之旅
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
04 以团队为先:使用 Laravel 与 Bref 开展无服务器工程
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
05 活动开幕式
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
06 智能体到智能体:在 AWS 上构建可互操作的 AI
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
07 利用另一类遥测数据,借助 AI 智能体更快改进
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
08 告别氛围编程:使用 Kiro 进行规格驱动开发
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
09 使用 MCP 与 AI 智能体进行自动化测试
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
10 使用机器学习方法实现电信安全现代化
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
11 重新思考生成式 AI 智能体:RAG 与 MCP
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
12 使用 TAK 和 AWS 开展灾难与应急响应
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
13 从测试视角重新思考无服务器应用程序工作流
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
14 Practical AWS FinOps for Cloud Success
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
15 基于 AWS 的 AI 驱动全球纯 Alpha 宏观交易:重塑风险调整后资产收益
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
FSI Recap
01 现代交易生命周期:从交易到结算
FSI Recap
02 Goldman Sachs:通过 Fast Track 加速应用程序上云 - AWS Re:cap Q1/2023
FSI Recap
03 Zurich Insurance Group:在 AWS 上构建高效的日志管理解决方案
FSI Recap
04 FSI Meetup 2025 年第四季度 - Brex 数据库灾难恢复
FSI Recap
05 FSI Meetup 2025 Q4 - Graviton 迁移成功案例
FSI Recap
06 FSI Meetup 2025 Q4 - Stifel 现代数据平台
FSI Recap
07 FSI Meetup 2025 Q4 - PayPal 金融交易数据对账系统
FSI Recap
08 FSI Meetup 2025 Q4 - 规模化提升韧性
FSI Recap
09 最大限度提高 AI 推理成本效益:战略性采用 AWS GPU 实例
FSI Recap
10 高级智能体 AI 设计模式
FSI Recap
11 在 AWS 上构建全新的现代化应用
FSI Recap
AWS re:Invent 2025
01 Coinbase re:Invent 回顾 (IND3312)
AWS re:Invent 2025
02 利用 AI 和 AWS 构建未来交易平台
AWS re:Invent 2025
03 交易创新:Jefferies 基于 Amazon Bedrock 构建的 AI 助手 (IND3315)
AWS re:Invent 2025
04 FSI 如何通过 Agentic AI (GBL302) 彻底改变 HFT 分析
AWS re:Invent 2025
05 使用 Amazon Time Sync 改进分布式系统(采用 Nasdaq)
AWS re:Invent 2025
06 Amazon Aurora HA 和 DR 全球弹性设计模式 (DAT442)
AWS re:Invent 2025
07 构建智能体式 AI:Amazon Nova Act 与 Strands Agents 实践 (DEV327)
AWS re:Invent 2025
08 深入探讨 Amazon Aurora 及其创新 (DAT441)
AWS re:Invent 2025
09 深入探讨 Amazon S3(STG407)
AWS re:Invent 2025
10 Nasdaq:为全球金融服务构建弹性基础设施 (HMC327)
AWS re:Invent 2025
11 AWS Lambda 新功能 (CNS376)
AWS re:Invent 2025
12 使用 Kiro 进行规范驱动开发 (DEV314)
AWS re:Invent 2025
13 Amazon 的 FinOps:全球电商巨头的云成本管理经验 (AMZ308)
AWS re:Invent 2025
14 AWS 上交易平台的 Tick-to-Trade 延迟
AWS re:Invent 2025
政务数据
01 The AI Era: The Boundary Between Development and Design Is Disappearing
政务数据
02 端侧多模态 AI 与智慧城市实践
政务数据
03 大模型能力评测与 AI 项目落地方法论
政务数据
04 基于云代理的政府开发全链路受控自动化
政务数据
05 从多智能体看 Agent 时代软件新生态
政务数据
06 AI 驱动的宏观量化研究与智慧治理
政务数据
07 公共数据授权运营与智慧政务实践
政务数据
08 数据资产化落地实践:确权合规、工程治理与数字政府案例
政务数据
09 AI技术赋能心理健康公益:可信平台的治理、架构与实践
政务数据
Amarathon 2025 回顾
01 开发者的智能体架构设计路线图
Donnie Prakoso
02 Amazon Bedrock 数据自动化
Hafiz Syed Ashir Hassan
03 AgentCore 上的多智能体
Tan Xin
04 实践中构建智能体式 AI:Nova Act 与 Strands Agents
Haowen Huang
04 使用规格驱动开发,通过 Kiro 加速迁移项目
Sanchit Dilip Jain
06 从「匹配」到「理解」:由 AgentCore Memory 驱动的个性化 AI 搜索实践
Liu Cao
07 从观察到优化:从 LLM 可观测性迈向 AIOps,将实时洞察转化为智慧自动化
Jimmy Soh
08 部署 TEAM 并打造最佳工程团队
Yuji Oshima
09 五年来所谓无服务器数据库带来的五个惨痛教训
Renato Losio
14 如果 AI 替我工作会怎样:Q Developer CLI 与 Kiro 如何改变我的日常工作
Miguel Angel Muñoz
16 兼顾速度与警觉:Amazon Bedrock Agent 开发的安全要点
Brian Tarbox
26 在单张 H100 上运行 OSS LLM:更智能、更便宜、更快速
Adit Modi Adit Modi
28 现代统一元数据架构:打破数据孤岛的新方法
Shaofeng Shi
29 无服务器 MediaOps:使用 Amazon Web Services 上的 AI 自动化视频工作流
Luis Valdivia
30 通过大规模性能测试构建兼具效率与可靠性的架构
Luis Guirigay
31 通过开源连接世界:技术、社区与全球开发者关系的实践历程
Richard Lin
33 构建流式 Iceberg 表以进行实时物流分析
Fahad Shah
34 加速大规模机器人策略训练:基于 Kiro、Trainium 和 EKS 的自动化闭环架构
Junjie Tang
35 通过规格驱动开发,从 Vibe 走向可行方案
Ricardo Sueiras
36 让云成本分析更智能:使用 Strands 和 AgentCore 构建 FinOps 智能体
Xiaofei Li
37 使用 CNCF Kagent、K8sGPT 和 Nova Sonic 转型 K8s 对话式智能体 AIOps
Shaoyi Li

开源

● 开源的特点是它是一种跨国协作方式,而不只是一个技术选项。

● 世界各地的工程师即使素未谋面,也能通过开源成为协作者。

● 对黑客而言,开源代表一段共同旅程,也是为集体成果做出贡献的一种方式。

● 对商业项目而言,开源意味着有机会与全球社区互动并提升产品市场契合度。

● 技术全球化由声誉、关系与信任推动,强调“行动胜于言语”。

● “Community Over Code(社区重于代码)”这一理念凸显了长期社区建设的重要性。

● 与营销活动相比,中立、透明且可信的信息来源对开发者的影响更大。

● 免费访问是开源项目取得成功并获得采用的关键因素。

● 真正的开源项目允许世界各地的陌生人参与,因此本质上就是国际性的。

● 开源被视为共同构建未来的协作邀请,它结合了技术透明度、明确的治理机制和较低的参与门槛。

● 讨论提出了一个问题:在增长与治理方面,社区规模是否比社区结构更重要。

● 缩写 M(Market Demand,市场需求)代表尚未满足的需求,而 P(Product/Service,产品/服务)则表示现有解决方案缺失或不匹配。

● 要通过发起或参与开源项目来满足需求,PMF(Product-Market Fit,产品市场契合度)至关重要。

● PMF 与开源相结合会形成飞轮效应,进而提高市场份额。

● 承认自己在市场中是“无名小卒”,便可能通过开源贡献变得无所不能。

● 社区采用由 PMF 推动,而不只是数字;社区生产力源于结构,而非规模。

● 对开源项目而言,30 位核心贡献者的价值高于 3000 位被动旁观者。

开源贡献入门路线图包含以下步骤

● 找到一个自己有兴趣参与的开源项目。

● Fork 该项目,并将其配置为可在本地运行。

● 确保自己对所选项目确实感兴趣并愿意投入。

● 从修复错误、改进文档、优化注释和提交 Pull Request 等小幅修改开始贡献。

● 确认项目的开源许可证并了解其贡献规则,因为不同许可证的要求可能有所不同。

● 阅读 README、文档和贡献指南,了解项目的背景与结构。

● 创建 GitHub 账号并熟悉其基本功能。

● 以开放的态度接受反馈,并愿意根据社区建议进行修改。

● 定期从 upstream 项目获取最新变更,使 fork 的项目与主仓库保持同步。