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作者:长江支流日期:2026-08-25前一篇,我发发了《【前端1】单据编辑 -EasyUI/Vue/React/Bootstrap 主流框架实现订单单据主子表显示和编辑比较,哪个你最易入门?》 点击查看本篇开始,只发效果图和源码!这个示例,不仅实现你新增行时,按你想要的格式做模板,而且点保存时,组织了Json数据,自己连接后端就是一个真实的应用。我已在AI中作了训练,直接用自然语言,它就按Use
很多同学在第一次接入 LangGraph 时,会发现图默认是「无状态」的——每次 `invoke`,上一轮的消息就消失了。你以为加了 MessagesState 就有记忆了,结果测试一问,Agent 完全不知道「你叫什么名字」。
应用场景首选方案备选方案知识图谱展示G6知识图谱编辑X6React FlowAI Agent 工作流(React)React FlowAI Agent 工作流(Vue)X6思维导图(React)React Flow思维导图(Vue/原生)X6G6(仅展示)大规模关系图分析G6G6是面向图可视化分析的引擎,强调数据驱动、自动布局、大规模渲染,适用于知识图谱、社交网络等关系数据的展示与分析场景。X6。
一分钱没花!我用 React + Supabase 搭了一个多语言翻译管理系统,全免费部署!免费、好用、翻译人员也能用、导出格式兼容 i18n 库。
本文深入介绍了OpenTiny生态中的两大核心工具:TinyEngine低代码引擎和TinyRobot智能助手。TinyEngine采用创新的"洛书架构",通过元服务与元应用分离实现功能与UI解耦,支持可视化搭建、源码双向转换和跨框架出码,其AI插件可智能生成页面。TinyRobot则提供企业级AI对话组件库,包含消息气泡、输入框等核心组件,支持流式渲染和工具调用展示。两者与T
文章强调AI应用开发需Java后端与Python并重,78%企业招聘要求Java后端知识。提供三条学习路线:Java后端基础、Java AI进阶、Python大模型实战。针对不同人群给出精准建议,指出跳过后端直接学Python是最大误区。掌握Java+Python的复合型工程师薪资比纯Python高40%以上,企业需要能完成项目部署、接口对接的全栈人才。
AI 不会平均淘汰所有程序员。它会先把程序员内部重新分层。过去大家一说程序员,默认是一个整体:会写代码的人。但现在,这个职业内部已经不是一个平面了。最底层,是执行层。接需求、写模块、改页面、修 bug、拼接口。边界清晰,流程固定,重复性高。再往上,是系统协同层。不只是写代码,而是能理解业务、拆复杂任务、保证整体交付。再往上,是上下文控制层。知道系统为什么这么设计,知道边界在哪里,知道风险在哪里,能
老张上周跟我说了一句话:“我以为 35 岁是经验的起点,没想到差点成了终点。但好消息是,他正在把 35 岁变成真正的起点。35 岁危机是真实的,但路不是只有一条。老张走了 3 条弯路,花了 2 个月时间。希望你看完这篇文章,能直接走那 2 条最稳的。转型不是重新开始,是用新技能武装旧经验。前端 10 年,不是包袱,是底气。
有明确的视觉主次,而不是所有模块平均用力有留白和节奏,而不是信息堆砌字体、颜色、间距是一个系统,不是拼出来的每个区块都有存在理由,不是为了“看起来完整”动效是辅助表达,不是装饰噪音页面更像真实产品,而不是“生成结果展示图”AI 味重的页面,往往是在“完成页面”;AI 味轻的页面,重点是在“表达产品”。这两者看起来很像,但做出来差别非常大。
ReAct(Reasoning + Acting)是当前 AI Agent 理论中最具基础性和代表性的范式,由 Shunyu Yao、Jeffrey Zhao 等大佬于 2022 年在论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》中提出。该范式已成为现代 AI 代理设计的基准,影响了后续框架如 LangChain 和 L
Vue SFC到DSL解析器实现了Vue单文件组件向低代码DSL的转换,通过多阶段解析流水线处理模板、脚本和样式。解析过程包含验证、SFC解构、特性提取和DSL组装四个核心阶段,支持Vue指令、响应式状态、计算属性等特性的精准转换。系统采用AST转换技术,结合Babel和Vue编译器基础设施,确保类型安全和双向兼容性,同时提供错误处理、依赖解析和代码补丁功能,实现现有Vue组件与低代码生态的无缝集
的开源,标志着 React 生态的性能优化进入了AI 协同的新阶段——它不再是一份需要手动翻阅的文档,而是能嵌入开发流程的智能技能。对于开发者而言,这意味着更少的性能调试时间、更稳定的用户体验;对于 React 生态而言,这是一次性能优化标准的重要统一。若你正在维护 React 或 Next.js 项目,不妨立即将其集成到你的编码工具中——让 AI 帮你守住性能底线,把精力集中在更有创造性的功能开
在当前的AI热潮中,很多人对智能体寄予厚望,认为它可以直接替代企业的决策系统。甚至很多企业管理者问我:**既然智能体这么强大,为什么不能直接用它来做供应链计划和生产调度**?
LangChainAutoGenCrewAI可能会发现一个有点奇怪的现象。这些框架看起来功能很多:Tool 调用Memory多 Agent 协作任务规划也就是所谓的。第一次看到这个结构的时候,我其实有点意外。因为它简单得有点不像一个“AI 架构”。
本文是解析了ReAct框架与LangGraph机制。重点推荐了模板,该模板专为国内开发者设计,支持通义千问、DeepSeek等模型,内置MCP工具,提供开箱即用的配置和测试。文章手把手指导从环境安装、配置到启动项目的全流程,旨在帮助开发者快速从0到1实现ReAct Agent落地。
本文系统梳理了React状态管理的演进路线。首先指出状态管理的核心是解决状态存放和更新问题,而非单纯使用某个库。文章提出四层渐进方案:1)简单场景优先使用useState/useRef管理局部状态;2)共享但不复杂时采用Jotai原子状态;3)状态模块化时选择Zustand组织store;4)复杂项目使用ReduxToolkit确保工程化规范。强调应根据项目实际复杂度选择工具,而非盲目引入状态库,
Easy Dataset是一个基于图形用户界面(GUI)的统一框架,通过 "文档解析→混合分块→问答生成→数据导出" 的完整流程,解决了现有工具难以从异构文档中有效提取高质量微调数据的痛点。该框架支持 PDF、DOCX、Markdown 等多种格式,采用角色驱动的问答生成策略,能自动创建多样化的问答对。实验表明,使用 Easy Dataset 合成的数据集微调 Qwen2.5-7B 模型,在金融问
本篇作为大模型实战07的额外补充,我们将脱离本地算力的限制,介绍如何接入 Groq 和硅基流动的免费 API。同时,我们将把之前的单体 ReAct Agent 升级为 LlamaIndex 新一代的 Workflow 编排引擎,体验事件驱动的多智能体协作模式。
在2026年,“只会写页面”的前端会越来越便宜,甚至被AI替代,但能驾驭AI、设计系统、解决深层次性能问题的前端会极其抢手。这份《26年金三大厂前端岗面试1000道高频面试原题(含答案)》不仅是一本题集,更是一份大厂面试难度的诊断书。拒绝无效刷题:直击当前大厂最关注的“场景题”与“架构设计”。构建知识体系:从JS基础到浏览器原理,从框架源码到工程实践,帮你串联起碎片化的知识。提升思维层级:让你从一
困境:我们为什么感到前所未有的焦虑?这种焦虑并非空穴来风。它来自三个层面的剧烈震荡:第一,AI正在重塑开发流程,甚至定义新的工种。如今,AI已经可以包揽前端60%以上的基础工作,从页面设计到简单功能构建,一键生成。团队的配置被极致压缩:以前需要“一名高级程序员带两名初级程序员”的前端团队,现在AI直接替代了那两名初级程序员的所有工作。对开发者个人而言,工作内容也从“编写代码”转向了“评估与修复代码
左边选“怎么干”(模式),右边选“谁来做”(模型)。如果选择的是 Composer 1.5 —— 是 Cursor 自家的免费模型,不占用每月 50 次高级额度,非常适合日常使用!选择 Agent(带 ✔),意味着 AI 会主动帮你写代码、改文件、跑命令 —— 最强大但也最“激进”。模型 → Sonnet 4.6 或 Opus 4.6(聪明但耗额度)[模式: Agent] + [模型: Compo
总结来看,通用场景,React 作为最基础的设计模式他的本身其实很简单的,但是因为他每次限定了自己只能执行一个程序,因此他也是比较慢的。因此呢,出现了一些性能优化,比如工具并行执行,但是如果要想保持优化的同时也保留 React 灵活调整的策略,就需要打破每次只能执行一个工具的限制。这也是 Plan & Execute 和 LLM Compiler,所做的事。更进一步呢,如果我们希望工具之间能够进行
在现代前端开发中,用户界面的响应速度直接影响用户体验。传统的DOM操作存在性能瓶颈:DOM是浏览器中最昂贵的资源之一,频繁的DOM更新会导致大量的重排(Reflow)和重绘(Repaint),进而引发页面卡顿、掉帧等问题。React作为当前最流行的前端框架之一,其核心优势之一就是通过和Diff算法显著提升了DOM操作的性能。
大部分人只会「用大模型」,但真正有趣的,是让大模型学会**用工具做事**——这就是智能体(Agent)世界的入口。
2026年的春天,如期而至的“金三银四”,对于前端开发者而言,却带着一丝料峭的寒意。当你打开这份资料时,或许正经历着职业生涯中前所未有的迷茫与焦虑。打开招聘软件,你会发现市场依旧活跃,但属于自己的那个机会似乎变得遥不可及,朋友圈里,充斥着“行业寒冬”、“35岁危机”、“AI抢饭碗”的论调。我们听到了太多真实且扎心的故事:在长沙创业的老齐,眼看着小程序报价从几年前的20万一路跌到2万,甚至还要附赠服
作为工程师,我更关心的是它的架构设计是否经得起推敲:模块如何拆分?扩展性如何保证?与 Coze、Dify 等平台的集成采用了怎样的适配模式?插件系统的边界在哪里?本文将从已公开的功能列表和开源信息出发,尝试还原 BuildingAI 的架构轮廓,并分析其工程上的取舍与亮点。
让开发者不再重复造轮子,让创业者更快验证想法,让企业能以更低成本拥抱AI。
本文主要对多平台LLM客户端+MCP 实现智能体React框架的方案进行了详细阐述,对核心代码进行了剖析,以及对目前业界多智能体设计方案的进行了调研简单介绍。希望能对相关平台开发者有借鉴意义,对个人开发者其实有更多的方案进行体验,没有必要进行手撸框架。对于正在迷茫择业、想转行提升,或是刚入门的程序员、编程小白来说,有一个问题几乎人人都在问:未来10年,什么领域的职业发展潜力最大?答案只有一个:人工
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🤖 AI 很热,但工厂很“冷”?2026 年,人工智能(AI)无疑是科技圈最耀眼的明星。然而,当我们走进真实的工厂车间,听到的更多是疑惑:"AI 算法很先进,但设备数据杂乱无章,根本没法训练。“想搞数字化,但几千台设备,一个个配置界面要配到什么时候?“修改一个公共逻辑,难道要几千个页面重新发布?AI 是大脑,但工业现场需要强大的神经系统和基因图谱。在 AI 泛滥的当下,“UIOTOS 工业物联网
本专栏将带领读者从零构建一个完整的AI智能体对话平台——MultiMind。通过10篇实战文章,深入剖析"文件夹即智能体"的零配置设计、多轮对话上下文管理、模力方舟API集成、多智能体身份绑定系统等核心功能。专栏注重思维路线,不仅讲解代码实现,更分享架构设计思考与踩坑经验,帮助开发者掌握AI应用开发的核心能力,打造真正有"灵魂"的智能对话系统。
Vue生命周期与组件化开发摘要 Vue生命周期分为四个阶段:创建(初始化数据)、挂载(渲染DOM)、更新(数据变更)和销毁。关键钩子函数如created(最早发送请求)和mounted(DOM操作)让开发者能在特定阶段执行代码。 组件化开发将页面拆分为独立组件(结构+样式+行为),分为根组件(App.vue)和普通组件。组件注册方式: 局部注册:通过import导入,在components选项注册
摘要 随着AI搜索引擎的普及,单页应用(SPA)因客户端渲染导致AI爬虫难以获取完整内容,影响企业信息在搜索结果中的可见度。研究表明约75%的SPA网站面临此问题,信息准确率平均下降15-20%。Alading.io提出的边缘动态渲染方案通过智能识别AI爬虫请求,提供结构化数据输出,相比传统SSR方案更具成本效益。测试数据显示,该方案可将内容覆盖率从22%提升至89%,信息准确率提高38%,响应时
随着人工智能技术的快速发展,构建智能化的客服系统已成为企业提升服务质量的重要手段。传统的客服系统往往依赖人工处理,效率低下且成本高昂。而基于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术的客服系统,能够有效结合大量知识库信息,提供准确、及时的自动回复。
从项目0~1详细解析uai-app和vue的区别
shadcn 组件通常使用(cva) 来管理变体。你可以在组件文件中轻松添加新的变体。例如在button.tsx"...",variant: {// 新增自定义变体},// ...},<Button variant="ghost-danger">删除</Button>。CLI 工具 + 代码生成 + 标准化规范。以前:你依赖一个黑盒 npm 包。现在:你拥有了一套符合最佳实践的、基于 Radix
2026年,JavaScript框架的发展将进入一个全新的阶段。这不是简单的技术升级,而是开发思维的深刻变革。3 个关键点值得记住:AI优先不是噱头,而是重新定义框架设计的基础理念同构架构体现了"大道至简"的技术哲学异步优先将用户体验提升到了前所未有的高度面对这些变化,我们需要的不仅仅是技术准备,更是思维方式的调整。未来的前端开发将更加智能、更加自然,也更加专注于解决真正的用户问题。
当前AI智能体已能灵活调用工具、规划复杂任务,但能力的持续进化取决于智能体技能(Agentic Skills)的积累与迁移。由于缺乏系统化的Skill沉淀与共享机制,即便同类问题早已被反复解决,智能体仍需在不同环境中从零试错、重复踩坑。通用模型提供了基础能力,却未形成领域化、可复用的技能结构,导致每个智能体都在孤立情境中重复构建相似经验。
2026开年折腾小记:当我把Dify、扣子、n8n和BuildingAI都跑了一遍
Naive UI高频坑点总结(44个核心问题) 本文系统梳理了Naive UI组件库在实际开发中的44个高频及冷门坑点,覆盖表格分页、表单、弹窗等核心模块。针对每个问题提供: 问题现象描述 根本原因分析 完整解决方案 可直接复用的代码片段 关键避坑要点 典型问题包括: 分页模块:remote属性位置错误、快速点击导致重复请求、删除数据后页码越界等12个坑点 表格模块:序号计算错误、高度自适应失效等
ReAct、CoT(Chain of Thought)、ToT(Tree of Thought)是大模型从 \*\*“直接输出答案”升级为“逻辑化推理解题”的三大核心框架,也是 AI Agent 实现复杂任务规划、分步决策的底层基础。三者均通过显式拆解推理步骤 \*\* 提升大模型解决复杂问题的能力,但核心设计思路、推理范式、适用场景差异显著:CoT 是线性单链推理,ReAct 是推理 + 行动的
两周上线一个企业级AI票据识别系统,工具选型:为什么是BuildingAI?
本文对比了AntV G6、X6和React Flow三款主流图可视化引擎的核心差异。G6专注于图数据分析与可视化,内置多种布局算法,适合知识图谱等展示场景;X6侧重图形编辑能力,提供丰富的编辑器组件,适合流程图设计等交互场景;React Flow深度融入React生态,采用受控组件架构,适合构建AI工作流编排等应用。选型决策应基于项目需求(展示/编辑)、数据规模和技术栈(React/非React)
在学习ReAct之前,我们先搞懂它解决的核心痛点:传统大模型仅依靠内部推理运算,容易陷入“闭门造车”的困境,进而产生“幻觉”(比如编造不存在的知识、输出与事实矛盾的内容);而纯行动型智能体(只执行指令不思考),又缺乏全局规划性,容易做无用功。推理(Reason):基于用户任务和已掌握的信息,主动思考“当前我需要什么信息”“下一步该做什么”“为什么要这么做”,相当于智能体的“大脑决策”环节;行动(A
ReAct = Reasoning(推理)+ Acting(行动),本质是一种让大模型通过与外部工具、环境动态交互完成复杂任务的智能体架构范式。其核心目标是打破传统LLM“输入-输出”的单向链路,构建“感知-决策-执行-反馈”的智能闭环,让模型从被动的“问答机器”升级为主动的“问题解决者”。显式推理轨迹。
本文对比分析了大模型三大推理框架CoT、ReAct和ToT的核心特点与应用场景。CoT采用线性推理,实现简单但缺乏纠错能力;ReAct结合推理与行动,是AI Agent落地的核心框架;ToT通过多分支探索解决复杂问题,但计算成本高。三者各具优势:CoT适合简单推理任务,ReAct适用于工具交互场景,ToT则针对高难度问题。当前ReAct+CoT组合可满足90%工业需求,而ToT是未来研究方向。文章
Remesh是一个基于CQRS模式的前端DDD框架,旨在解决大型前端应用的状态管理混乱问题。它采用分层设计,核心分为Domain层(业务逻辑)和View层(UI展示),通过专属API交互。Domain层封装状态、查询、命令和异步操作,View层专注UI渲染。优势包括清晰的职责边界、自动化状态管理、高可扩展性和可测试性,适合大型复杂应用。但存在异步处理繁琐、学习成本高、生态薄弱等缺点,不推荐小型简单
摘要:本文分享了使用AI编程助手Cursor高效完成Vue2到Vue3项目升级的实战经验。通过Cursor的项目扫描、配置更新、组件转换等功能,可以快速完成依赖升级、入口文件改造和路由配置更新等关键步骤。文章详细演示了如何利用AI助手自动转换代码结构,同时指出可能遇到的复杂组件识别、依赖兼容性等问题及解决方案。最后强调,在利用工具提升效率的同时,仍需深入理解Vue3的核心概念,才能确保升级质量和开