上一篇智慧厂房文章写到最后，我留了一个问题：那条从调研、设计、切素材、建模到网页化的链路，换个场景还能跑通吗？ 这次我换成智慧农业。厂房里看设备和分区，农业园区里要看地块、作物、墒情、水肥和当天作业。

2026 年 8 月，Anthropic 发布《The AI-native SDLC Playbook》。它讨论的不是模型能写多少代码，而是另一个更现实的问题：Agent 已经能在几小时内生成大量代码

如果只看 README，DeepSeek Harness 和 Pi 很容易被归为同一类产品：都能连接模型、调用工具、操作文件、执行命令、保存会话，也都强调扩展能力。 但把源码调用链展开以后，会看到两套

以前圈子里信奉一句话：Talk is cheap, show me the code。 最近风向变了，流行起 Code is cheap。AI 降低了编码门槛，让不少圈外人形成一种认知：会不会写代码没

AI带来的变化不只是“前端已死”，而是所有行业的工作方式都在重构。未来被替代的更多是重复任务，而不是职业本身，真正重要的是学会用AI放大自己的生产力。

🔢 前言 Hello~大家好，我是秋天的一阵风 上周外网开发者圈在讨论一个“不会说话”的AI模型。 它叫 Jev，9 月 15 号才发布。做它的是家刚结束两年隐身的小公司，TypeSafe AI，40

让 AI 直接读取 RN App 实时日志，结合源码定位问题，减少手动复制日志的来回操作。介绍 React Native Debug Toolkit 的实现思路、接入方式和使用示例。

一、一句话回答 + 五个钩子总表 钩子接口 触发时机 阶段 OnModuleInit 宿主模块的依赖都解析完后,调用一次 初始化 OnApplicationBootstrap 所有模块都初始化完,但还

这篇文章介绍了一个多栈同构的后台项目：动手前锁死了哪些约定、跨端一致性该对齐在哪一层、AI Agent 承担了哪些工作、怎么在五分钟内跑起来，以及哪些 VibeCoding 工程配置可以直接抄走。

前言 Hello~大家好，我是秋天的一阵风 AI 现在已经是前端开发的标配。让它写个 Vue 组件、TSX 页面，几秒钟就能出代码，迭代快得肉眼可见。 但快是有代价的。AI 只负责"快速产出"，不关心

前端转全栈，第一反应都是去学一门后端语言——这是最贵的一笔浪费。你缺的不是语法，是几个前端脑子里没有的模型：持久化、幂等、权限边界、迁移。本文按「AI 能替你做多少」把 8 个能力域排成三档。

一份 AGENTS.md，让 AI 代码规范率从 60% 飙升到 95% 目录 从评论区最多的一个问题说起 AGENTS.md 到底是什么 没有 AGENTS.md vs 有 AGENTS.md 场景

DeepSeek Harness开源第一天上手实测，和Claude Code做了完整对比。结论：不是谁更强的问题，是压根不在同一个赛道。一个是可组装的Agent运行时底座，一个是成熟的AI编程助手。

前言 Hello~大家好，我是秋天的一阵风 做 AI 对话页，模型边吐字边渲染 Markdown，几乎是标配。面试里这类问题也很常见，对话往往是这样开始的： 前半句答案能交差：流式界面本来就经常全量重

什么是 Skill？ Skill 是 Anthropic 在 2025 年底推出的重磅功能。简单说，Skill 就是给 AI 预先写好的"工作说明书"。

前几天有个读者在后台问我：「现在 AI 都能全自动写代码了，前端是不是真要没了？」 我没急着回他。因为这个问题，我自己已经用 30 天回答过一遍了。 这 30 天里，我业余时间做了一个开源项目——一个

一、一句话回答 对 HTTP-only 的项目,这层看起来像"多余的一跳"(直接传 req 不香吗?)——但正是这一跳,让守卫/拦截器/过滤器写一套、跨 HTTP / WebSocket / RPC

把接口当一份要反复被读的文件：形状写进 OpenAPI，结果拆成状态码加业务错误码，变更交给 CI 拦。附契约片段、代码生成与一个校验脚本。

装上 React Compiler 1.0 后实测 5 个典型组件的转译输出：干净代码全自动 memo，但 AI 爱写的 3 种写法——就地改 state、hooks 塞进 if、读组件外可变全局——会让编译器整组件跳过，或编译成功却冻结缓存。每条附真实编译输出与手写修复，附可复现的最小实验代码。