掘金安东尼

💬 推荐语 本期关键词是“平台能力落地 + 性能现实主义 + 框架边界再讨论”。一方面，原生 JSON Modules、Temporal Stage 4、light-dark() 即将支持图片、Pop

时至今日，你司要是不养龙虾，那真的是 —— （这里征集一句歇后语） 回到本文，3 月 18 日，来看看，国内龙虾，到底谁强？ 底层仍然是 OpenClaw 这类执行型 Agent 框架，中间层是 Sk

书接前文，很多人把这三个当成“工具对比”。其实更有意思的是：👉 它们代表三种完全不同的力量来源，一边是纯工程黑客，一边是开发者平台，一边是产品化团队。 ​ 一、llama.cpp：个人工程师，把大模型

过去几年，低代码工具在企业里几乎是“标配”。无论是活动页、营销落地页，还是一些简单的业务后台，很多公司都会引入可视化搭建工具，希望让业务同学自己完成页面搭建，从而减少开发排期。 最初这个想法听起来非常

本篇分享、介绍的是： 👉 把模型转成 GGUF → 丢进 LM Studio → 直接聊天 or 当 API 用 一、先搞清楚：为什么一定是 GGUF 如果你用过 llama.cpp 或本地推理工具，

最近在折腾一套本地 AI 工作流（数字员工 / MCP / Agent 自动化），从一开始盲目追大模型，到最后收敛到合理方案，中间踩了不少坑，本篇记录分享，各位注意规避。 一、第一坑：以为有 32B，

本瓜手上的是一台 M4 32G 内存的 mac，我看了一篇关于：4090 跑 Qwen 35b 模型（MoE）-0限制版本 的实战文章，所以，便想着记录一下，相关的对比情况： 项目 Apple M4

💬 推荐语 本期关键词是“原生能力回归 + 架构复杂度再评估”。一方面，popover、dialog、Anchor Positioning、backdrop-filter、外部 import maps

过去几年，低代码工具几乎成了企业数字化里的“标配”。从表单搭建到活动页面，从运营后台到数据看板，各类拖拽工具层出不穷。但很多前端开发者用过几次之后都会产生一种微妙的感觉：这些工具很适合“搭页面”，却很