前端Fusion

拆开 Vercel AI SDK 三层结构，讲清协议翻译这一层怎么工作，对话状态又是怎么被前后端稳稳接住的。

上篇手写了流式输出，这篇往后退一步看全局：服务端把数据推给前端，轮询、SSE、WebSocket 三种方案怎么选，业界说的「SSE」到底指什么。

盯着 AI 逐字输出，很容易以为这是前端做的动画效果。但如果打开 Network 面板会发现，数据是一块一块到的，前端只是在跟着读。这篇用一个最小 demo 把完整链路跑通，代码可以直接复制运行。

帮你理解 SEO 和 GEO 的底层逻辑，并掌握让产品同时出现在搜索引擎和 AI 推荐里的具体手段。

把笔记上传进 NotebookLM，它能回答问题、生成播客、标注出处。这类 AI 应用背后不只是一个大模型 API——五层东西在协同工作，缺一不可。

MCP 负责数据从哪来，Skills 负责拿到数据后怎么走，模型负责在这条路径上推理。 三者各管一段，合在一起才是一个完整的执行链路。

当我发现配图的痛点不在 AI 生图，而在个人风格复用时，我做成了一个能稳定输出个人风格的自动化 skill。

你以为 Skill 是写代码？ 其实它更像是：把一件事写成一套不会乱跑的步骤。 当大模型需要按流程做事时，Skill 才是让它真正“照着来”的关键。 五分钟，带你从一个最简单的例子看懂它在干什么。

Skill 和 Node CLI 本质上做的是同一件事：自动化。 真正的区别不在“能做什么”，而在谁来决定什么时候用它。