倾颜

这半年只要聊到 MCP，讨论几乎都会很快滑向同一个方向： 怎么做平台 怎么做编排 怎么管多个 server 怎么继续接 Agent 这条路线当然成立，但它有个很容易被跳过的前置问题。

从最初的 `writer-skill` 设想，最后收敛到了 `reader-skill`，并让 `AI Mind` 真正迈出“从单 Skill 到多 Skill”的第一步。

把第一层 Skill Runtime 落下来：新增 `utility-skill`、接入 `unit-convert`、让主链路支持按 Skill 过滤 `allowedTools`，具备明确高层能力

我真正想解决的问题不是“再接两个小功能”，而是把当前项目从**单 Tool 验证版**升级成一个**可扩展的多 Tool Runtime**

工程问题： - 模型怎么决定要不要调用工具？ - 工具参数怎么校验？ - 工具结果怎么回填给模型？ - 前端怎么把推理、工具调用、最终答案区分开来展示？ - 如果一次流式渲染异常，会不会影响下一次对话

我把本地 AI Chat 项目重构了一遍：用 LangChain.js + Ollama + Streamdown 搭了一个最小可扩展架构 如果你也在做自己的 AI 应用原型，这篇内容应该会比较有参考

大家好！今天我来给大家分享一个非常实用的技术实现：如何在本地零成本搭建一个可以流式输出的 AI 聊天应用。不需要昂贵的 API 密钥，也不需要复杂的配置，跟着我一步步来，你也能拥有属于自己的本地 AI

useContext Hook是什么？ 是我们在用React编写函数组件时，当一个组件向它的后代组件(子组件以及更往下的组件)传值时，后代组件可以通过 useContext 这个方法去接受传过来的值。

是可以让我们在用React编写函数组件时，在组件的每次渲染时，可以选择是否去执行一些函数操作或事件监听，这些事件监听也可以选择在后续更新渲染或组件销毁阶段去移除。