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2014年，19岁的Gabriele Cirulli用周末时间写出了2048，这个游戏一夜之间火遍全球。十年来，它被移植到了几乎所有平台——网页、手机、手表、甚至电子墨水屏。但终端版2048？用AI coding agent从零生成？这事儿有意思。用一个需求描述，码道在2分钟内生成了一个完整可玩的终端2048游戏。171行代码，结构清晰，逻辑正确，彩色显示，自动测试。没有bug，没有遗漏功能。这就
能力说明自然语言理解「番茄钟与任务统计」→ 计时器 / 任务 / 统计三面板单页应用状态机设计专注 / 短休息 / 长休息自动切换，每 4 番茄长休息数据持久化localStorage 保存任务、今日数据与历史产品细节SVG 进度环、Toast、Notification、提示音、结构自检通过这次实践可以看到：用码道描述一个完整的效率工具需求后，它不仅写出了倒计时，还补齐了任务绑定、统计图表和持久化
技术选型往往是项目里最值得写的一笔。场景决定形态，成本决定路线，体验决定细节。先定义"回答长什么样"，再写提示词：本项目的 JSON 字段契约，本质上就是产品信息架构的一次表达；流式是体验的底线：不要偷懒用一次性请求，SSE 解析的投入产出比极高；容错做在渲染层：模型输出是不可控的，extractJSON 的双保险解析 + 普通文本兜底是必备的；纯函数和单向依赖让千行代码也不乱：parser /
一段需求，码道自动生成完整的贪吃蛇网页小游戏：20×20棋盘、渐变发光蛇身、WASD/方向键双操控、最高分存档、刷新后仍保留，双击 HTML 即可开局。
一、缘起：我想亲手做一个 AI 应用2026 年，AI 大模型已经深度融入我们的日常工作与生活。聊天、写作、编程、翻译……几乎每个领域都有 AI 的身影。但"用 AI"和"造 AI 应用"是两件完全不同的事情。很长一段时间里，我都是各大 AI 产品的普通用户：打开对话框，输入问题，等待回答。直到有一天，我意识到——如今的 AI 平台普遍提供开放的 API 接口，只要通过 HTTP 请求就能调用最前
一次需求生成一个能玩的汉诺塔游戏，从柱子绘制、圆盘交互、规则校验到胜利动画，全部由码道 WebUI 完成，我只需要把玩法、规则、界面说清楚。而且自带部署，公网链接直接分享给别人试玩，不需要自己搭服务。
近期大厂如水滴、百度、阿里、字节、腾讯、美团等纷纷扩招AI岗位，尤其是AI和智能体方向。文章分析了这些公司的招聘需求和面试难度，并给出建议：做RAG或Agent项目、掌握相关技术栈、夯实编程基础、学习AI编程工具和开源智能体。最后推荐了一门针对AI大模型应用开发的Python课程，帮助读者抓住AI发展红利期。网友爆料：今年水滴明确扩招，AI浓度极高！重点招聘AI、智能体这类核心方向的人才。
多 Agent 该不该拆，你可能见过两种截然相反的答案。2025 年 6 月 12 日，Cognition 公开劝人别在生产里搭；隔一天 Anthropic 却贴出评测，多 Agent 比单跑 Claude Opus 4 高 **90.2%**。
本文阐述了AI编程助手表现的关键因素在于其“工作环境”——Harness，而非模型本身。文章从Prompt Engineering到Harness Engineering的三次范式演进，详细介绍了Harness的三大支柱：上下文工程、架构约束和熵管理。同时，文章提供了CLAUDE.md/AGENTS.md的最佳实践、省Token的四大原则以及Subagent、Skill、Workflow的正确使用
文章主要介绍前端浮层组件图鉴，列举9种悬浮层级。摘要需简洁概括核心观点：浮层用得克制是体验，泛滥是灾难；介绍9种浮层的用法、边界、AI话术。注意字数限制。我们写一段摘要。</think>前端浮层组件有9种：遮罩层、模态框、确认框、抽屉、下拉菜单、轮播、跑马灯等。浮层临时接管注意力，用得好是体验，用滥则成打扰。每种浮层都有适用场景与边界，如确认框留给不可逆操作，抽屉适合保留上下文的详情展示。面向AI
给 Vite 安装 Vue 插件。前面的 import vue from '@vitejs/plugin-vue' 只是将vue引进来，vue()才是启动它。[ ] 是一个数组，表示Vite可以装多个插件。从@vitejs/plugin-vue这个包里，引入 Vue 插件，并把它命名成vue。这一步是为了让Vite能够识别.vue文件。从vite包里专门拿出一个叫defineConfig的函数,用
如果 Agent Loop 是 Claude Code 的心脏，那么上下文管理系统就是它的血液循环系统。想象一个场景：用户让 Claude Code 帮忙重构一个大型项目。Agent 可能需要读取数十个文件、执行数十条命令、进行数十轮对话。每一轮迭代都会产生大量的 Token——工具调用的结果可能长达数千 Token，LLM 的思考过程可能更长。在 20 轮迭代之后，对话历史可能已经积累了50 万
在日常使用 Cursor、GitHub Copilot 或 Claude Dev 等 AI 辅助编程工具时，许多开发者会经历这样的落差：差异的核心不在于模型本身，而在于你是否为 IDE 注入了高质量的项目级上下文规则（Context Engineering）。在 Cursor 中，根目录下的文件就像是项目的“架构白皮书”。它会在每一次与 AI 对话和代码补全时自动作为隐式 System Promp
一位五年经验的前端遇上手写带并发限制的请求函数，直言让 Codex 写，面试官竟也承认自己这么干。2026大厂面试手写题风向大变，基础手写仅作保底，105分以上稳过一面全靠工程化拉分。此为用户讨论与个人样本，具有时效性。脉脉上关于前端面试规则突变的讨论正热，开发者急需重新校准发力点。
总结 Codex 在前端组件生成上的价值，展望其后续演进方向。
摘要： 2026年，AI工具已成为前端开发的默认技能，不会使用AI辅助编程的候选人可能因效率差距面临淘汰。招聘趋势显示，企业更青睐能熟练运用AI工具（如Cursor、Copilot）的开发者，其产出效率可达传统方式的5-8倍。简历需突出具体AI应用场景（如重构、测试生成），而面试则关注AI工作流的合理性。前端核心能力转向需求拆解、AI代码审查及关键决策，技术栈新旧不再是最重要的区分点，适应AI时代
本文详细阐述了在模式下，一人团队如何利用Claude的Skills机制安装并使用html-ppt工具链，快速生成具备专业视觉水准的 HTML 演示文稿。该方案的核心价值在于将演示文稿的创建纳入代码工作流，通过主题系统（36 套主题）、布局库（31 种布局）及交互式配置，实现了从需求到成品的秒级交付。对于需要频繁迭代内容、强调视觉动效展示的场景（如融资路演、产品发布），html-ppt提供了比传统.
提前准备和检查Node.js环境，是npm安装AI编程工具顺利成功的关键。先确认目标工具是否依赖Node.js及版本要求（如Pi需>=22.19.0）；从官网安装LTS后，在与运行工具相同的终端内核对node、npm、npx三个命令版本；命令找不到时，用npm prefix -g查全局目录并检查PATH；安装失败则从registry连接和权限排查，避免用sudo硬绕。最后确保环境、路径符合要求再继
"100k–1M" 只是 UI 标签写法,**不是合法 env 值**(官方示例全为纯整数 `"1000000"`/`"700000"`) | 同一版本仅把值改成 `"1000000"` 后,显示即从 100k → 200k |在 `settings.json` 的 `env` 中设置 `"CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW": "1M"` 后重启,`/context`
9月同一周，OpenAI发布GPT-6 Astra、Anthropic发布Claude Fable 5.1、谷歌推出Gemini 3.8 Flash，全球大模型进入密集发布期。本文基于多家外媒对比数据，分析各家在数学、编程、计算机使用、创意写作等维度的长短板，研判中国大模型的差异化机会，并过渡至11月奇点大会的产业对话。
