无敌的拖拉斯旋风

小红书找来的美团面试，嘿嘿。全部都是前端8股，主要是说出亮点和深度，没啥难度。身边还有哥们在小红书找到了远程，各位可以试试。

前言 9月中小厂面的顺风顺水，但百度、蔚来等大厂都吃了挂面。节前来了个小惊喜，好未来一面就给了offer，舒服7天，踩着家里的5系狂飙，村花该上车了.... 狂飙的除了宝马，还有A股。各位都是挣着钱了

在 React、Vue 等现代前端框架盛行的时代， “样式污染”  曾是团队协作中最令人头疼的问题之一。 一个简单的 .button 类，可能在 A 组件中是蓝色圆角，在 B 组件中却是红色方块——只

一、为什么我们需要 Ollama？——本地部署大模型的必要性 在人工智能浪潮席卷全球的今天，大模型已经成为开发者和企业的标配工具。然而，当我们谈论使用大模型时，往往面临两个核心问题：数据安全和成本控制

前言：从麻将记账开始的AI编程实践 过年打麻将不带现金，这个简单的需求背后，隐藏着现代AI编程的完整演进路径。我通过一个“麻将记账小程序”的开发过程，亲历了从随意Prompt到规范驱动开发(SDD)的

开源大模型本地部署指南：用Ollama安全运行私有AI服务 引言：企业AI服务的安全之痛 在当今AI技术蓬勃发展的时代，越来越多的企业开始尝试将AI能力集成到工作流程中。然而，当我们使用像Cursor

—— 我的手搓记分小程序开发进化实录 🃏 阶段一：抽卡式 Prompt（“随便写点啥”） 一切始于一个深夜打麻将的朋友圈吐槽： 我灵机一动，在 Cursor 里敲下第一句 Prompt： AI 秒回：

你有没有试过这样写一个AI功能？ 看起来很简单对吧？ 但问题很快来了——如果我想把“闭包”换成“原型链”，是不是得重新拼整个字符串？ 如果我还想控制回答长度、语气、格式……是不是得在 content

在上一篇文章中，我们学会了用 PromptTemplate.pipe(model) 构建一条简单的 AI 工作流。 现在，假设你已经成功创建了两条独立的链： 看起来一切顺利。 那么，如果你想把它们连起