AI 学习与研究

​ 一、项目概述 本项目是基于 Vue 3.5 + Node.js + Express 构建的现代化 AI 多模态应用，实现 智能对话、AI 写作、图像生成、语音识别与合成 等核心功能。采用 前后端分

📝 背景与目标 在 渲染大量图片的功能场景中，千级图片一次性渲染会引发系列性能问题，包括首屏渲染阻塞、内存占用激增、滚动交互卡顿及网络带宽浪费。本方案的核心目标是，在保障用户体验不受损的前提下，通过

最近在开发一个多模态AI项目，项目中集成了图像生成功能，通过封装豆包Seedream 4.0 API ，实现图像生成功能； 这篇文章将从工程化视角出发，系统性地拆解一个可复用、可观测、可扩展的图像生成

最近在开发一个多模态AI项目，里面有个语音识别功能，如果直接使用 js 原生的 API 实现语音识别功能，识别的效果不佳，所有我觉得封装豆包的语言识别AI模型，如果直接调用语音识别 API 往往需要处

在上篇文章中，我使用了 node.js 封装了豆包模型的语音识别接口，接下来就在前端调用该接口，实现语音识别完整。这篇文章讲拆解如何在 Vue 3.5 框架与 WangEditor 富文本编辑器的基础

最近在开发一个多模态AI项目，里面有一个AI写作功能，就是将AI写作辅助功能集成到富文本编辑器中，该功能的交互方式方式灵活多变，需要思考清楚不同的使用场景和提升用户体验，这是实现该功能的难点。本文将深

将 AI 智能写作能力无缝集成到富文本编辑器中，是提升内容生产效率的关键。本文聚焦于 Vue 3 + wangEditor 技术栈，为您提供一套架构清晰、代码可即用的实现方案。我们将重点展示如何通过分

在内容创作场景中，富文本编辑器与 AI 能力的结合高效且轻量化的组合。这篇文章以 wangEditor 在 Vue 3 中的集成为基础，分享一套低耦合、高可扩展性的方案，核心目标是：如何优雅地新增一个

在 AI 工具深度融入创作与工作的当下，提示词（Prompt）已然成为连接人类意图与 AI 能力的核心 “桥梁”。可随着提示词数量不断增多，“找得慢、管得乱、用得烦” 的问题愈发凸显。我在设计提示词管

​ 今天想和大家聊一款能实实在在提升接口工作效率的工具——Apifox。做开发、测试或者接口相关工作的朋友应该都有过这种体验：设计接口用一个工具，写文档用另一个，调试又换一个，最后协作还要传文件，来回

I. 跨越感官智能的范式转移：多模态 AI 的崛起 A. 定义与驱动力 多模态人工智能（Multimodal AI）标志着 AI 能力从处理孤立数据（如纯文本、纯视觉）向整合型、跨模态推理的深刻转变。

一、背景 最近在做一个 AI 多模态项目，有个需求是在对话记录下载预览弹窗中加水印，还要要防止用户去掉我们的水印"。 我当时心想，这不就是加个半透明文字嘛，很简单啊。结果真动手的时候，才发现水还挺深的

最近在做一个 AI 多模态项目的前端开发，遇到了一个挺有意思的需求：用户希望能够方便地复制 AI 的回答内容，并且支持批量导出聊天记录为文档或图片。这个功能看似简单，但要做得体验好、交互流畅，还是有不

大家好，最近在开发一个 AI 多模态项目时，需要实现 AI 回复内容的语音朗读功能。经过一番摸索和踩坑，终于做出了一个体验还不错的实时语音播放功能 —— 播放延迟能控制在 0.5-1 秒，用户几乎感觉

引言：当提示词成为程序员的 “第二语言” 在人工智能从软件开发的 “辅助工具” 升级为 “核心基础设施” 的今天，一个新的能力正在定义程序员的竞争力 —— 与 AI 对话的能力。而承载这种能力的，正是

大家好，今天想和大家分享一个我们在开发 AI 多模态聊天应用时遇到的性能挑战以及解决方案。随着用户使用时间的增加，单个会话的聊天记录可能会积累到成百上千条，这时候性能问题就变得非常突出了。经过一番调研

在 开发AI聊天应用时，AI的答案呈现质量直接决定了用户体验的上限。这篇文章将深入解析如何基于 Vue 3.5、MarkdownIt 和 Prism.js，设计并实现一个集语法高亮、代码复制于一体的

🚀 技术深析： 在 AI 对话系统里，流式响应是影响用户体验的核心技术。这篇文章以封装豆包模型快速 / 深度思考 API 的chat.js模块为例子，从协议解析、流处理原理、架构设计到实际开发，全面拆

Node.js+Vue3.5 实战：豆包快速 / 深度思考模型的流式调用方案 开篇：为什么要做这个封装？ 前阵子做 AI 对话功能时，直接调用豆包 API 遇到了些小麻烦 —— 比如快速模型和深度模型

软件开发是一项系统性工程，需通过结构化流程实现从需求概念到产品交付的全链路管理。本文结合AI 多模态项目实践，整合前端与后端开发的核心逻辑，构建覆盖需求分析、架构设计、技术实现、测试验证、部署上线的完