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一套面向 Web、H5、小程序与 Flutter 的多端一致性技术方案
先以 Design Token 统一设计语言,再以组件 Contract、状态矩阵、页面 Pattern 和业务 Spec 统一实现边界,最后将规范结构化,供大模型进行受控生成、规则校验与辅助开发。
AI 学习之路 01:文本不是“被看懂”的,而是先被表示成可计算对象
强调学习 AI,尤其是文本处理时,最基础却常被忽视的一步是文本表示。计算机无法直接理解文本,首先需要将其转化为可计算的形式。文章阐述了从字符拆分、去重、问题定义到建模思维的必要性。
Dify 构建 FE 工作流:前端团队可复用 AI 工作流实战
通过标准化 AI 辅助编码流程,提升团队开发效率。通过统一的请求与输出模板,确保编码规范、流程清晰、可审计。团队在 Dify 中建立最小 FE 工作流,版本化 Prompt,固定Schema。
接手老 Flutter 项目踩坑指南:从环境到调试的实际经验
接手Flutter项目时,开发者面临版本兼容性、依赖问题和构建错误等挑战。确保工具版本一致、正确配置依赖、解决平台差异和构建问题,能够提高开发效率并减少错误。
Flutter 与前端开发的对比:构建、调试与平台兼容性差异
对比了 Flutter 与传统前端框架(如 Vue 和 React)在 构建、调试 和 平台兼容性 方面的差异,Flutter 的构建流程、依赖管理、AOT 编译和原生应用签名等关键概念。
大模型到底更容易取代哪些工程师,前端还是后端?
本文探讨了大语言模型(LLM)在前端与后端开发中的应用与取代可能性。虽然AI可以自动化前端中的标准化任务(如UI布局生成、代码补全),而后端开发中的结构化任务如API设计、数据库优化更容易被AI取代
当 AI 会写代码之后,我们应该怎么“管”它?
当 AI 能写代码后,真正的挑战不再是 prompt,而是工程治理。本文提出用 AGENTS.md 将工程规范前置为可审计、可复用的资产,并给出一个跨工具的最小实践 playbook。
数据驱动编程:一种应对复杂业务的前端设计方式
大家在做项目的时候会发现一个问题:UI 的复杂度,往往并不来自页面本身,而是来自规则、分类和变化本身 一开始我用组件 + 模板去堆这些复杂的页面。但随着业务不断扩展,类型越来越多、规则越来越细,模板开
技术、业务、管理:一个30岁前端的十字路口
上个月,我刚过完30岁生日。 没有办派对,就和家人简单吃了顿饭。但在吹蜡烛的那个瞬间,我还是恍惚了一下。 30岁,对于一个干了8年的前端来说,到底意味着什么? 前几天,我在做团队下半年的规划,看着表格
前端开发者使用 AI 的能力层级——从表面使用到工程化能力的真正分水岭
会让 AI 写代码,并不等于真正入门。本文从工程视角拆解前端开发者使用 AI 的能力层级,指出只有将 AI 纳入工程链路,用上下文、规格与验证闭环对抗幻觉,才能实现稳定、可回归的工程化交付。
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