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自愈怎么设计?我们试过 5 类、又试 32 类,最后停在 16 类。哪些失败该救、哪些别救,修复要不要自动应用(信心分门槛 0.4),AI 修错前得先验信号。用 TestStar 真实踩坑数据讲清楚,能自己修回来,但边界得先想明白。
【摘要】"WebtoDesign"工具可将网页一键转换为可编辑设计稿,支持Figma等主流设计平台。通过Chrome插件导出.w2d文件后,在设计工具中导入即可获得分层可修改的页面元素(文字/图片/布局等),相比截图能大幅提升拆解效率。该工具特别适合设计师(参考/改版)、产品经理(竞品分析)、开发者(AI生成页优化)和学习者(布局研究),但复杂动画等仍需手动调整。免费版提供10
简单来说,是一个专门负责失败用例诊断与自动修复的 Agent Skill。它的输入正好是上一篇的产出,测试执行结果加六类失败证据;输出是一份修复报告,外加已经改好的代码和清理干净的数据。输入Skill 2 输出的失败现场截图浏览器控制台日志网络请求记录(HAR 文件)处理逻辑截图智能分析:AI 分析失败时刻的页面截图,识别元素是否存在、是否被遮挡、是否错位;日志自动解析:提取浏览器控制台报错、网络
上一篇介绍了 AsyncTaskGroup,它适合等待多个异步操作全部完成。实际业务中,流程开始的条件不一定都是异步任务。例如进入战斗前,除了等待地图加载,还可能需要等待玩家创建完成、服务器场景数据到达。MyFramework 提供了 WaitingManager,用于把这些等待条件统一封装起来。
Cursor负责开发落地,Claude提效日常编码,AI设计工具则补上了产品界面这块短板。关键还是看怎么搭配使用,让单兵作战也能打出小团队的效果。对于独立开发者来说,与其担心AI会不会替代自己,不如想想怎么把这些工具组合好,把一个人的产出放大到一个团队的水平。
没有容错机制的流水线就像用玻璃搭建的桥梁,一触即碎。在大语言模型直连端侧的架构中,安全与容错(Fault Tolerance)是决定应用生死的红线。AI-Native 应用的开发,与其说是一场技术的迭代,不如说是一次对开发者心智模型的重塑。在声明式 UI(ArkUI)的加持下,界面渲染的复杂度已经被降到了极低的水准。但与之相对的,将高度非确定性的大模型输出,安全、平滑、极速地转换为端侧的确定性状态
2026年,非技术创业者已经不需要技术合伙人就能验证产品想法。从一个模糊的想法到可以与用户互动的完整Web原型,现在只需要2-5天和几百块钱——而不是3-6个月和数十万元。从"等待开发"到"快速验证"。你不再需要依赖技术人才,不需要投入巨额成本,就能在最短时间内知道你的想法是否真的有市场。完整的验证流程很简单理清想法→ 写一段200字的产品描述(1小时)生成原型→ 用AI工具生成完整可交互原型(1
WebChat 是 Control UI 内置的聊天界面。它让你不需要安装 Telegram、不需要配置渠道,直接用浏览器就能和 AI 对话。这张图展示了 WebChat 的界面。中间白色区域是聊天窗口,包含消息历史、输入框和发送按钮。左侧列出了 WebChat 的核心特性。功能核心用途推荐场景Dashboard查看运行状态日常巡检、快速健康检查Sessions管理用户会话问题排查、数据清理Log
在CLI复出的当下,为什么MCP-UI仍然是大部分企业落地AI Agent 的最佳选择?如何基于FinClaw+MCP-UI构建一套输出企业自己的Agent体系~
本文通过两个ArkUI组件开发案例,复盘了鸿蒙应用开发的核心概念。文章从功能实现后回顾基础的重要性出发,系统讲解了@ComponentV2、struct、build()的组件基本结构,重点分析了组件分层、状态管理(@Local/@Param/@Event)和响应式数据(@ObservedV2/@Trace)的使用场景。通过AI总结卡片和问题走马灯卡件的具体实现,阐述了如何通过组件抽离降低复杂度、提
本文以 FBI 预警与 Cyber Daily 最新威胁报告为核心依据,系统解析 Kali365 的产业化运营模式、设备码流滥用机理、四步攻击链路与令牌劫持核心逻辑,提供可复现的攻击模拟代码、Entra ID 条件访问配置、检测规则与闭环防御方案,形成 “机理分析 — 行为提取 — 策略配置 — 检测响应” 的完整研究闭环。本文通过完整还原攻击链路、解析协议机理、提供可复现代码与防御配置,证实此类
前阵子大项目终于上线,总算能喘口气了。终于有时间来实测一下最近挺火的AI UI工具,于是找了几个典型业务场景,实测了4款AI生成UI工具:Claude Design、Lovable、Stitch还有国内的Paico(排名不分先后)。出发点是测评AI生成的设计稿和代码的可用性,看看UI设计师拿到设计稿会不会骂街,以及代码能不能给前端用。
本文以Air780EHM模组为例,详解LuatOS中zbuff、UART等模块的内存管理机制。zbuff通过分离Lua元数据(小)和C层数据块(大)实现高效内存管理,大内存块在sys/psram分区分配,支持手动释放。UART通信时,发送/接收缓冲区占用sys内存,使用zbuff可减少内存拷贝。关键结论:1)处理大块数据优先使用zbuff;2)UART通信时注意缓冲区配置;3)Air780EHM的
本文将深入探讨 AI 原生应用的真正核心特征。我们将从根本上重新思考应用的交互模式,介绍 Agentic 交互(代理式交互)的概念,并展示它如何成为 AI 原生应用的灵魂。我们不仅会讨论理论概念,还会通过实际的代码示例,手把手教你如何构建一个具有 Agentic 交互内核的简单应用。你将学习到如何设计能够理解意图、制定计划、执行任务并从反馈中学习的智能代理。
本文从纯技术视角深度解析 CraftBot With Living UI 架构原理与实现机制。Living UI 是内嵌于 CraftBot 通用人工智能代理的全新动态界面系统,具备状态上下文感知、读写操控、持续自主演进能力。文章剖析分层架构、A2UI 双向通信协议、生成式 UI 渲染、状态管理与 RAG 记忆闭环,拆解界面动态生成、功能迭代、数据流转核心逻辑,分析渲染性能、状态一致性、多模型适配
独立设计师的工具清单在 2026 年必须覆盖七大必备功能:AI 自然语言生成、流程画布与多页面规划、组件库与设计系统、可交互原型与模拟器、代码导出与交付、客户协作与评审分享、资产管理与版本控制。MBO Partners 2025《State of Independence》报告给出的 74% AI 使用率与 61% 时间节省反馈、Progress/Telerik 2025 年度报告的 84% 团队
本文详细记录了基于8101引擎开发24节气APP的全流程。该应用采用LuatOS系统,依托AirUI轻量化图形框架,硬件载体为Air8101V001畅玩板。核心功能包括:国风卡片式节气列表展示、节气详情页(含三候物候、古籍典故、养生指南等全方位信息)以及首页节气歌展示。开发过程涵盖硬件准备、软件环境搭建、AI辅助生成HTML界面及图片资源等关键环节,最终实现了兼具美观性与实用性的节气文化应用。
中小企业今天面临的不是"要不要数字化",而是"在没有大厂研发预算的前提下,如何把数字化项目跑通"。低代码平台的价值,正是用可视化流程、多端一键生成、前端代码导出、AI 辅助建模这四组功能的组合拳,把"从想法到可用系统"的时间从数月压缩到数天。代码能否真正导出、是否支持 iOS/Android 原生、AI 是否覆盖"需求描述到多页面原型"这一关键入口——这三点决定了这套系统能不能跟着你的企业一起成长
技术认证的兴衰与软件测试行业的转型 软件测试行业初期,技术认证(如ISTQB、CSTE)曾是职业发展的关键凭证,帮助从业者证明专业能力并提升竞争力。然而,随着认证机构泛滥和培训市场乱象,证书含金量大幅下降,许多持证者缺乏实际技能,导致认证与实际能力脱节。 当前,从业者需超越“证书依赖”,通过构建扎实的技术体系(如自动化测试、性能优化)、积累项目经验、掌握前沿技术(如AI测试、DevOps)来证明实
AI技术发展引发"取代开发者"的焦虑,但文章指出这种观点存在夸大。从测试角度看,开发者核心价值在于业务理解、创新能力和质量管控,这些是AI难以替代的。AI将重构开发与测试的协作模式:开发者转向质量赋能,测试人员需掌握AI测试技术,应对AI生成代码的新风险。测试从业者应积极学习AI工具,深化业务理解,加强与开发者的协作创新,在AI时代提升核心竞争力。文章强调,与其担忧取代,不如关
摘要:本文探讨了软件代码所有权这一复杂议题。在开源协作、团队开发和AI辅助编程的背景下,代码已成为集体智慧的产物,难以界定单一所有者。测试人员面临由此带来的挑战:开源代码的兼容性问题、团队协作中的责任划分困境、AI生成代码的质量隐患。同时,个人责任依然存在,开发者、架构师和测试人员各自承担着代码质量的不同责任。文章建议通过明确责任边界、强化协作文化、借助自动化工具等方式,在集体智慧与个人责任间寻找
摘要: Hermes-Agent框架通过分层架构设计(感知、规划、执行、记忆)显著提升了智能体的稳定性与长上下文处理能力。测试显示,其动态记忆机制在多轮对话中准确率超94%,支持复杂任务拆解与工具热加载,代码生成具备自我修正能力,并能优雅处理极端输入。尽管存在少量幻觉问题,但通过引用溯源模式可有效规避。适用于需高稳定性、多工具集成的企业场景,云端部署表现最优,推荐用于自动化工作流、数据分析等复杂业
本文重点测了3种在实际工作里的UI改稿场景,让Pixso AI去改已经做好的页面,直接在画布里操作,效果出乎意料!
多页面布局生成能力和代码导出格式是2026年前端AI工具选型的两个核心维度,两者缺一不可——能生成但无法导出可用代码,工具只能停留在演示阶段;能导出代码但不支持多页面批量生成,前端团队仍需大量人工补全工作。
2026年AI测试五大趋势:1)嵌入式AI代理成为系统核心组件,测试重点转向行为模式验证;2)测试深度融入AI全生命周期,质量保障贯穿数据工程到模型部署;3)多智能体协同系统兴起,测试复杂度从单体扩展到群体交互;4)领域特定模型普及,测试策略向垂直场景精细化转变;5)AI原生开发平台推动测试人员转型为质量架构师。这些趋势共同指向测试范式从确定性验证向动态质量治理的根本转变,要求测试人员掌握AI系统
本文以 LuatOS 系统及 AirUI 轻量化图形框架为基础,依次完成硬件环境搭建、软件环境配置、代码仓库准备等前期工作,逐步实现钉钉机器人 Webhook 配置、密钥加签、消息一键推送功能,为整机调试与项目落地提供实操依据。
AI 辅助 UI 设计的核心价值,不在于替代设计师的创意判断,而在于将流程中最耗时的结构化工作自动化,让设计和产品人员将更多时间投入真正需要人工决策的部分——产品逻辑、用户体验策略和细节品质把控。
4 倍提效,不只是节省了时间。它改变的是设计师在产品开发链路中的角色边界和能力范围。当原型交付的时间成本从 2 周压缩到 2 天,设计师可以在同等时间内覆盖更多产品模块、支持更高频的迭代验证,或者将节省出来的时间用于更高价值的工作:用户研究、体验策略制定、设计系统建设。当代码导出成为工作流的标准输出,设计师的交付物从视觉稿升级为可运行的前端代码,与研发团队的协作界面从"看图写代码"变为"在代码上接
你的工作流适合哪一种AI?AI原型设计工具虽然能帮你提升工作效率,但它不能替你做产品决策,而且在深度的交互逻辑和复杂效果上有着统一的缺陷,需要人工来把控和调整。注:本文基于个人实测经验,无任何商业合作。工具排名仅代表作者主观使用感受。
嵌入式UI开发,长期以来都是一项耗时费力的“体力活”。从布局微调到事件响应,每一行代码都在考验开发者的耐心。如今,AI在网页和App界面生成上已大显身手,但它能否跨越硬件门槛,解决嵌入式开发的真实痛点?本文将基于AirUI框架,进行一次大胆的实测:让AI将网页原型直接“翻译”成可运行的嵌入式UI代码。 我们将完整记录从HTML到LuatOS项目的转换过程,客观评估方案的可行性、遇到的坑以及最终带来
《2026渠道管理变革:从数据博弈到智能闭环》 摘要:本文剖析了2026年渠道管理面临的三大核心挑战:信息流滞后、终端管控盲区和窜货乱象。传统RPA方案因规则僵化已无法应对动态市场,而实在Agent通过TARS大模型与ISSUT语义理解技术实现突破性创新。研究显示,智能体在电商稽查场景中可实现24小时全自动监测,准确识别98%的隐蔽违规行为,投诉响应速度提升20倍。技术方案对比表明,实在Agent
2026年,AI原型设计工具已经成为产品经理和开发者的标配。降低学习成本:自然语言驱动,无需掌握复杂软件操作提升工作效率:从数小时到数分钟,原型设计速度提升10倍以上打通设计开发:代码导出功能让设计到开发无缝衔接给新手的建议从免费版开始:GemDesign免费版每月20积分,足够新手练习使用多尝试不同工具:每款工具都有其特点,找到最适合自己的关注AI发展:AI技术迭代很快,保持学习心态,及时掌握新
将创业想法变成可上线的应用,在2026年已经不再是"必须有技术团队"的事情。但工具本身不能替代产品判断——清晰的用户旅程、聚焦的核心功能、以及快速迭代的执行节奏,才是让应用真正活起来的关键。如果你的创业想法需要同时覆盖Web端和移动端,且希望从需求描述直接获得可交付开发团队的界面与代码,UXbot是目前国内市场上链路最完整的AI工具选项。
我切实地体会到,一个聪明的AI工具,如何让一个产品经理的工作变得简单,快速,高效,流畅。网站内容是产品介绍,网站可以连接到不同产品,每个产品是一个小工具,用户在这个网站完成注册,找到想要的工具,工具可能需要订阅使用或者充值使用,用户在网站上完成支付。后面,我和Claude Code就边聊边做调整,直到我可以放心地把这个网站设计雏形及Claude Code帮忙写的html,css,js等交付开发人员
OpenClaw 提供了两种主要的使用模式:命令行界面(CLI)和网页界面(Web UI)。这两种模式各有优势,适用于不同的使用场景。本文将详细介绍这两种模式的使用方法,帮助您根据具体需求选择合适的交互方式,高效地操控 AI 执行各种任务。
本文介绍了一种创新的设计系统表达方式——DESIGN.md,这是一种用纯Markdown编写的结构化文档,旨在让AI模型能够准确理解和遵循设计规范。文章分析了传统设计系统载体对AI不友好的问题,阐述了DESIGN.md的核心优势,并详细介绍了awesome-design-md开源仓库的架构与内容。该仓库收录了众多知名产品的设计系统Markdown模板,包含9大标准化章节,从视觉主题到组件样式全面覆
这篇文章展示用AI生成3套不同布局的智能家居中控屏UI设计稿:全景枢纽、三栏式、聚焦磁贴,效果居然出乎意料的还行。借着这个实操案例聊聊中控大屏的设计思路,以及现在市面上到底AI生成UI工具有哪些、哪个比较好用。
本文介绍了SAP Server-Driven UI中自定义Value Help的实现方法。Value Help不同于传统下拉框,它能根据上下文动态提供候选值,解决业务字段输入时用户不知如何填写的问题。实现要点包括:将字段声明为domain_specific_named_items类型,实现IF_SD_VALUE_HELP_DSNI接口,在GET_VALUE_HELP_ITEMS方法中返回包含技术值
想象一下这个场景:周一早上,你刚刚完成了一个智能客服 Agent 的核心开发工作。整个开发过程非常顺利,你用了不到两周的时间,将复杂的业务逻辑、自然语言处理能力和用户意图理解模块整合在一起。测试环境中的表现也令人满意,一切看起来都按照预期进行。你自信地将这个 Agent 部署到生产环境,期待着它能够自动处理 80% 的客户咨询,大幅减轻客服团队的压力。然而,好景不长。周二下午,你开始收到客服团队的
打造智能交互终端时,一体化设计往往更高效省心。Air8101 正是针对多媒体与 HMI 场景推出的 Wi‑Fi SoC 模组,在通信、显示、视觉、交互和功耗上实现良好协同,满足各类典型业务需求,适合作为物联网与工业控制终端的硬件方案。
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答案是Yes,我们可以将智能体的核心行为和配置通过声明式文件(如yaml文件)来进行定义,这就使得智能体的定义可以像代码一样被纳入版本控制系统,遵循DevOps的最佳实践,提高了协作效率和部署的一致性。在之前的博文中,我们都是将智能体的定义(如系统提示词等)内嵌在代码中,这样其实对非IT技术人员不太友好,是否有一种声明式的方法将代码和定义分开呢?可以看到上面的内容其实实现了我们之前对智能体的系统提
摘要:SelectionDetailsActions.js是OpenUI5项目中sap.ui.mdc/chart模块的核心元数据容器,定义了图表详情弹层中的可执行动作集合。该文件通过三个聚合(detailsItemActions/detailsActions/actionGroups)为不同UI区域提供动作配置,实现业务逻辑与UI呈现的解耦。这种设计支持动态动作注入、角色权限控制和多语言适配,在制
是一款由开发的开源 AI 驱动的自动化 SDK。其核心功能是能够让测试人员使用自然语言来控制页面、执行断言以及提取 JSON 格式的数据。这种以自然语言为交互方式的设计,极大地降低了自动化测试的门槛,即使是非专业编程人员也能够较为轻松地开展 UI 自动化测试工作。采用了多模态大语言模型(LLM),能够直观地“理解”你的用户界面并执行必要的操作。你只需描述交互步骤或期望的数据格式,AI 就能为你完成