AI Agent

这次问题说大不大，说小也不小。 项目里同时用了 Element Plus、Vant、UnoCSS、SCSS mixin、CSS Modules、CSS 变量，还有一批第三方组件库样式。页面本身能

前几天，我搭了一套 AI 代码审查服务，用 Python + Flask 写了大概 200 行代码，实现了：**当 GitLab 收到 MR 时，自动调用 AI 分析代码 diff，然后把审查意见贴回

事情是这样的 上个月刷到一条新闻，说有个叫Agnes AI的团队，把旗下文本、图片、视频三个模型的API全部免费开放了，无限期。 我当时的第一反应是：这玩意儿靠谱吗？ 毕竟“免费”这俩字在AI圈子里，

上一篇文章聊了技能系统，今天咱们换个画风，看看 mini-cc 的"脸面"——终端 UI。 说句掏心窝子的话，最开始我根本没打算在终端 UI 上花什么心思。传统 CLI 嘛，不就是

今天咱们换个方向，聊聊怎么给 AI 喂点好饭——不是硬塞工具，而是教它“怎么干活”。这顿饭就是技能系统（Skill System）。 说实话，刚开始琢磨这块的时候我挺纠结的：AI 怎么才能从一个

本文为真实服务器全流程部署、排错、优化、迭代实录，完整记录内网 Linux 服务器搭建 CI/CD AI 自动化代码审查平台的全过程。 涵盖基础环境初始化、依赖安装、GitLab-Runner

最近刚加入一个新团队，跑了一段时间后发现代码审查这块挺拖后腿的。MR 提上去等半天没人看，催了又显得不礼貌；好不容易有人看了，又经常是"LGTM"凑数，真正的问题反而没人指出来。 作为前端负责人

前段时间我去面一家公司的全栈工程师岗位，由于最近 AI Agent 火热，面试官就问了我一个看似很简单的问题： 说实话，这个问题问得很有水平。它不考死记硬背的 API，也不考八股文，而是看你有没

今天咱们聊一个严肃的话题——安全。 说句实在话，写 AI 编程助手这事儿，安全是必须一开始就想清楚的。AI 能执行命令、读写文件、调用 API，能力越强，一旦出事后果越严重。 为什么要给 AI"

今天咱们聊一个稍微硬核一点的话题：MCP（Model Context Protocol）。 这东西是 Anthropic 在 2024 年底提出来的一套开放标准，目标是让 AI 应用能以一种标准

先说个事儿 你之前有没有遇到过这种情况——跟 AI 聊得好好的，突然它来一句"我不记得你之前说过什么"？ 这种情况应该以前有，现在各大产品应该都处理优化了。 这就是典型的"金鱼记忆"。7 秒就忘，每次

如果说工具系统让 AI 有了“动手”的能力，那么 Provider 层就是 AI 的“感官”——它负责接收用户的指令，把指令发给不同的大模型，再把模型返回的结果解析回来。 mini-cc 的目标...

说实话，没有工具系统的 AI 就是个大型陪聊机器人。你说"帮我改个文件"，它说"好的，我建议你用 sed 命令……"——光说不练，假把式。 工具系统的核心价值就一句话：让 AI 从'只会说'变成

最近刷到一份 Agent 工程师的岗位 JD，跟以前的前端岗位完全不一样了。我心想：这大概就是现在以及接下来几年的方向了。 JD 里写的东西包括： TypeScript 做 Agent 轨迹可视化

美杜莎又回来了～哎，还是先说正事吧! 书接上回。前几篇聊了架构、技术栈，今天终于要扒开 mini-cc 真正的“大脑”——Agent 循环引擎。 你可能会问：Agent 循环有什么好讲的，不就一个 w

mini-cc 的技术栈不是我自己拍脑袋定的——我是直接抄了 Claude Code 的作业。 当我把 Claude Code 的源码扒下来之后，我最大的感受是：原来是用 TypeScript

书接上回。今天我们不扯虚的，直接扒开 mini-cc 的源码，聊聊它到底是怎么设计。mini-cc 的架构其实没有什么黑科技，就是老老实实把几个经典设计原则落到代码里：模块化，可扩展，安全优先，可观测

在 AI 编程助手领域，Claude Code 无疑是最令人期待的产品之一。作为 Anthropic 专为开发者打造的 AI 编程工具，它拥有强大的代码理解能力和丰富的工具集。 然而，由于种种原

如果你对 AI 编程助手感兴趣，可能已经用过或看过不少产品：它们能聊天、能补全、能生成代码……但当你想进一步追问： Agent 到底怎么循环？ 为什么会一边输出一边打断去调用工具？ Tool Use

不知道你们有没有过这样的经历。 周末的下午，我正靠在沙发上休息，我家小棉袄兴冲冲地跑过来，手里举着一张画纸怼到我眼前：“爸爸你看！我画的！” 我定睛一看，纸上是用各种彩色水彩笔涂抹出来的……嗯，