码农胖大海

作为一个从2022年拒绝Copilot，到2025年拥抱GPT-5的Team Leader，我亲身经历了AI从“鸡肋”到“神器”的蝶变。这篇文章不是空谈理论，而是基于我们团队真实数据和案例。

大家好，我是LV。 AI赋能前端研发 是一系列的篇章，持续更新，总结了笔者在前端研发领域的AI赋能的全流程。 上一篇章，笔者针对AI赋能前端研发，进行了全流程的分析，建议还没看过的同学先看上一章。

大家好，我是志辉，目前专注 AI 编程 ，这个很早我就想写了 App 了，我也是痛风患者，好多年，深知这里面的痛呀，所以我想给大家带来一个好的通风管家的体验，所以先从 H5 开始干起。

该篇主要是分享一个前端工程师学习 AI 的历程。你将学习到：如何选择学习路线、学习 AI 相关的基础概念、学习 AI 应用开发的基本技术方案、学习基于 LLM 开发一个简单的 AI编程助手

本文可能无法从细节层面教会你如何做好一个开源组件库，作者也在不断探索和学习，但是也许会对你有所启发。

最开始写Recorder的时候，只追求简短的语音录制，因此采用的是录音结束后一次性进行异步（setTimeout分片）转码，1分钟语音在pc端转码MP3花费100-300ms，移动端花费600-1500ms，体验上延迟不算大，并且代码逻辑很简单；如果使用Web Worker（多…

本文围绕企业快速集成低代码能力的需求，针对私有化部署、技术栈适配、多系统集成及二次销售等核心要求，对共计12家商业产品和开源项目进行了选型评估。

如何更好的提问直接影响AI输出内的内容。因此也逐渐演化出了一个新的学科，提示工程。提示工程主要应用于开发和优化提示词，帮助用户有效的与AI交互。

AI能力的快速发展，以及各类AI编程工具异军突起，对很多编程行业的从业人员带来了压力。 本篇给出了AI编程工具对各类语言支持情况评估，看看哪些研发角色需要更早/更多的介入AI编程。