DevOps Agent是一个自主式DevOps智能体，通过Webhook监控CI/CD故障，结合精准日志清洗与最小修改原则驱动大模型修复并自动提PR，未来将引入自我修正闭环迈向生产级。

前端也能独立做 AI Agent！基于 Next.js+LangGraph 搭建简历优化工作台，拆解可迭代 AI 工作流实现，聊聊前端落地 AI 产品的独有优势与避坑经验。

目录 一、当前就业形势的硬事实 1.1 互联网行业整体：从扩张期进入存量期 1.2 前端岗位的特殊处境 1.3 AI 浪潮带来的新机会 二、对"35 岁现象"的本质解读 三、35 岁前（2026—20

市面上很多开源 RAG 方案检索效果差、答案没有溯源。本次实战使用FastApi + LangGraph + PGVector，从零开发一套私有化企业知识库，分享整体架构选型、开发踩坑、第一期实现成果

用 Codex 做前端（前提你得花钱买额度😁😁😁😁😁😁），最容易踩的坑，是一句话同时要求它看 Figma、接接口、修交互、跑测试、打包甚至上线。任务跨度越大，中间越难检查，最后往往只剩一句“已经完成”

Agent 开发可能已经到了标准化的流程。无论最终对用户是什么形式，核心都离不开不同厂家模型适配、智能体、工具、MCP 和 Skill，后面再是基于目标用户又一层包装。

通过运行钩子实现审批、确认和方向干预；用 Checkpointer 保存快照、回溯执行、分叉实验，并处理副作用，提升人机可控性。

背景 上面的场景想必大家都有体会：产品或后端让你帮忙确认一段历史逻辑。对于业务复杂的系统，我们需要抽丝剥茧般地梳理代码。当然，现在有了 AI 辅助，我们可以用“魔法”快速定位逻辑。但如果要在这些历史逻

2025 年底，技术社区里最热的讨论话题还是"前端是否是夕阳行业"。朋友圈里时不时有人转发"前端已死"的文章，评论区里总有人感慨"现在入行是不是太晚了"。 但到了 2026 年，画风突变。 So

这篇文章盘点开源项目把它玩出的七种活法，从为自己签到，到发布软件、AI 维护者，再到用机器人管理机器人，一路进阶。看完你会同意：把它当“跑测试的地方”，太浪费了。

## 一、前言 在 AI Coding 快速普及的这两年，越来越多的团队开始使用 Codex、Cursor、Claude Code 等工具辅助开发。围绕这些工具，也出现了大量关于 Prompt、Ski

强大如claude，层层拨开，保留最核心的要点，无疑就是其agent loop了。一个最简单的loop，只需6行代码。一个生产级的agent，其loop还要考虑哪些情况？

为什么你的 Agent 聊两句就“失忆”？历史太长还直接塞爆模型窗口？本文不依赖任何框架，用 200 行 TS 代码带你手搓 Session 与动态上下文压缩，从零解锁媲美 Claude Code 的

当你对一个 Agent 说：“帮我看看 README.md，这个项目是做什么的？” 看起来只是一句话，背后却不是“模型自己打开了文件”。大模型运行在服务端，它既看不到你的磁盘，也不会天然拥有文件权限。

上周 DeepSeek Harness 发布，我就给 DSH 做了一个插件：HTML Workbench。一句话生成 HTML 之后，可以在侧边栏随时预览；不仅能随时预览，还可以随手微调页面

Agent到底是什么？这篇不讲复杂术语，直接用一张张图把它讲明白：它怎么思考、怎么拆任务、怎么调用工具、怎么完成工作。看图就能懂，零基础也能跟上。看完你会发现，Agent不是遥远概念，而是马上能帮你干

把TDD写进AI协作中，触发Red-Green-Refactor，先写失败测试再实现功能，门禁与check:all双兜底，让AI改代码可验证、少越界，Red证据成硬要求。

Shopify 撤回六年 React Native 押注，HN 1272 分。比结论更值钱的是架构：逻辑与 UI 解耦，CLI 无头跑给 agent 毫秒级迭代。我用 Node 复现了最小版

本文分享了前端三个高频使用的agent-skills, vue-skills, react-skills, ui-skills, 让AI生成的代码风格更统一，更专业