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用OpenClaw的架构思路,我给公司搭了一套内部AI Agent系统,替代了3个外包岗位 背景:为什么不直接用OpenClaw 先说结论:OpenClaw本身不适合直接丢进企业生产环境。 原因有三:
分享一下我的技术转型之路从纯前端到 AI 全栈 😍😍😍
刚入行时,我只是一个只会写 React 组件的前端开发,主要精力都放在页面和交互上。一路走来,我先补齐了工程化、后端和基础设施,再走到现在以 AI 应用为核心的全栈方向,中间踩过不少坑,也绕了不少弯路
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背景:为什么不直接用 OpenClaw? 最近 OpenClaw(开源 Agent 框架)在圈子里火了。不少人 clone 下来,配好环境变量,跑起来——然后呢? 说实话,大部分人(包括我)的体验是这
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MCP、Rules、Skills、Agents、Hooks是什么?怎么配置能让你少说话多办事?这篇文章用通俗比喻帮你搞懂AI辅助开发的五大核心概念。
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引言 作为一个深度使用Vue多年的开发者,最近我在新项目技术选型时,却最终选择了React。这个决定不是一时冲动,而是基于当前技术发展趋势、AI时代的需求以及生态系统的深度思考。 AI时代的前端需求
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augment 是个 vscode 的 ai 插件,你可以理解为 copilot,但是比 copilot 强不少,甚至我觉得比 cursor 还要好用,这个优势体现在
前端轻松入门人工智能(一)
人工智能门槛并非高不可攀,前端使用js完全能弄明白神经网络的原理,并且实现自己的网络。通过这个入门系列希望大家能轻松学会人工智能,并且使用它