DeepSeek Harness 插件:HTML 实时可视化编辑
原文摘录:除了生成 markdown 之外,让 智能体通过单页 HTML 交付可视化素材也应用的越来越多。例如一个落地页、报告页、活动页,一个文件就能直接打开。加上上周 DeepSeek Harness 发布,我就给 DSH 做了一个插件: HTML Workbench 。一句话生成 HTML 之后,可以在侧边栏随时预览;
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原文摘录:除了生成 markdown 之外,让 智能体通过单页 HTML 交付可视化素材也应用的越来越多。例如一个落地页、报告页、活动页,一个文件就能直接打开。加上上周 DeepSeek Harness 发布,我就给 DSH 做了一个插件: HTML Workbench 。一句话生成 HTML 之后,可以在侧边栏随时预览;
原文摘录:免责声明 :本文的「瘦得漂亮」是个人开发的演示项目。文中涉及的热量估算、饮食与运动建议均由 AI 模型生成,仅供日常参考, 不构成任何医疗、营养或诊疗意见 。今年 7 月 15 日入伏,入伏第一天早上站上体重秤,67.老话说伏天减肥事半功倍,先不管有没有科学依据,正好手上有现成的两样东西:一个装着 DevEco Studio 的 M1 Mac,一个前阵子刚测过一轮、印象不错的蓝耘元生代 MaaS 账号。
原文摘录:2026年7月,前端圈几乎一天一个大新闻。0正式发布,编译器用Go重写、速度暴涨10倍;Bun用11天把78万行代码从Zig迁到Rust,测试100%通过;Kimi K3在Frontend Code Arena登顶,力压Claude Fable 5;
原文摘录:上一篇,我们描述了 Harness 的框架和整体设计:一套稳健的软件工程设计,约束 AI 在工程里稳定的工作。开源地址: cow-harness 这一篇我们继续深究,一个团队如何能成长为:AI 全栈开发,可以同时维护 APP、后台、网页等多端代码。AI 时代下,我们认为程序员不应该局限于某一门技术, 应该以顶层思维看待整个项目,了解整个系统的设计和数据流向。这样不仅能够提高个人的知识广度,更能够独立且高效地完成具体的某个模块,从而加快产品的迭代速度,实现快速的想法验证。
原文摘录:把智能体能力接进鸿蒙应用时,最容易走偏的一步,是先做一个聊天框。输入框、发送按钮、气泡列表,看起来很快能跑起来,但联调时真正需要看的并不是一句回复,而是任务现在处在哪个阶段:服务是否在线、模型识别出了什么意图、准备调用哪个工具、是否需要确认、失败时错误落在哪里。这次做的是一个更偏工程侧的 智能体工作台。页面不追求复杂交互,只保留几个必要对象:本机 智能体 Gateway、ArkUI 消息列表、Network Kit 请求、意图路由结果、错误状态。
原文摘录:目前常见的解决方案是使用接码平台,通过平台提供的虚拟号码收验证码 github.com/fazgal0/fre… 有些接码平台可以提供号码一个月的保质期,在这一个月内有任何需要短信验证的问题都可以解决 可以直接购买giffgaff的实体卡,giffgaff官方平台不支持中国邮寄,各大平台也屏蔽了giffgaff关键字,目前只有某东这一种渠道有,搜索英国gg信封即可(可能文章发了很快也被封了,纯拼手速) giffgaff为了防止国内的用户申请,在申请esim前会检测你的手机是否支持eSIM,所以需要使用安卓手机下载魔改后的apk去申请,魔改后的版本会把eSIM的变量硬编码成true 激活号码的最低充值金额是10英镑,选择信用卡支付,这
原文摘录:综合 X 平台很多大佬所述,美国时间 7 月 7 号会发布,由于时区问题,中国时间大概晚 12 个小时。5 发布仅仅过去两个多月——这个迭代速度,在一年前是难以想象的。Anthropic 的Fable 5 模型几乎抢占了所有 AI 的热点。Anthropic 大规模封禁中国用户,手段从简单的 IP 封堵一路升级到检测电脑时区。
原文摘录:每隔几个月,社区就会强行制造一次焦虑:昨天还在卷 Webpack 优化,今天就告诉你 Vite 才是正途,后天又蹦出来一个 Turbopack ;上个月还在写 React Hooks ,下个月就有人宣扬 Server Components 和 Qwik 的可恢复性才是终极解法。这种弥漫在整个行业的 FOMO(错失恐惧症)情绪 ,直接导致了大量团队陷入了 简历驱动开发 的怪圈。为了把新名词写进年终总结,无数原本运行良好的老项目被当成了小白鼠,被迫强行重构🤷♂️。
原文摘录:之前发 Angent 文章的时候,有人提过几次说有没有工程实战的,这次就干脆通过 Flutter 的 智能体实现来聊一聊实战实现。Flutter 开发做 智能体几乎绕不开 GenKit , 因为 Genkit-Dart 是谷歌官方针对 Flutter 实现的 智能体 SDK ,几乎是唯一选择,GenKit 的整体能力比较接近 LangChain,核心都是帮助应用开发把 模型、Prompt、工具、RAG、结构化输出、观测、评测、部署 串起来,当然能力相对 LangChain 的进阶 LangGraph 全家桶肯定弱了不少。不过 Genkit 的核心能力页不是 Chain ,在 Genkit 里一切都是围绕 Flow 展
原文摘录:现在市面上能调用的模型确实越来越多了,各家都有自己的亮点和侧重点,光看宣传文档和跑分数据其实很难判断哪个真正适合自己——尤其是当任务从单轮对话延伸到多步操作的时候,情况就更加复杂了。所以我就想着,不如把几个主流模型都拉出来实际跑一遍,看看它们真实表现到底如何,也好给自己找个手感。测评说明: 本次并非严格意义上的 benchmark 评测,更像是一次围绕单个长链路 智能体任务的体验观察记录,结果仅供参考,不构成对模型的全面定论。本次测试使用到的模型有 MiniMax-M3、DeepSeek-V4-flash、Step-3.
原文摘录:当你真的要把 RAG 落到一个企业的知识库场景里,你会发现 Demo 里从来不出现的东西才是真正的工程量:文档怎么入库?向量召回了 20 条,哪 5 条最该送进上下文?用户怎么知道这次回答引用了哪些原文?到"好用"层面,你还得回答:检索参数应该是多少?
原文摘录:我以为我在帮忙,他以为我在"打脸"。AI 让重构变得太容易了,但它解决不了的,恰恰是最难的那个部分——人。我们组有一个内部管理后台,核心模块是一个表单引擎。这个模块是同事小张三年前搭的,从几十个字段的简单表单,慢慢迭代到支持上百个字段、动态联动、多级嵌套的复杂表单系统。
原文摘录:前些天写了那篇裁掉差程序员的文章后,有看到一些私信:问,好的程序员的代码是长什么样子的,今天就拿我们项目里一个真实的下单接口为例,让你看看高手是怎么用「方法」,把业务流程「一眼体现」的。今天我们不谈面向对象,就单单谈用方法封装一些逻辑。用好方法,除了大家都知道的提升复用之外,还有2个重要的好处: 像我这个年纪的,看代码,都是先关注,这个模块的业务流程是什么。如果你一下子写一个大方法,把所有代码细节扔进去。
原文摘录:我这两天看到很多人邮件都收到了 Claude Code 封号的消息,包括我的也不例外。我是通过 App Store 直充的,我用了三个多月了,一直用起来没问题,但是就在前天 A 社直接给我发了致死邮件。说实话,看到邮件的那一刻,我有点想笑,我既没有违规使用,也没有滥用 API,但 A 社显然不这么认为,它连个风险提示都不给直接开封。而且最魔幻的是,致死邮件里面有申诉链接,但是申诉链接点进去,竟然直接路由到 Claude Code 网页端。
原文摘录:之前做过一个在线海报编辑器——用户在浏览器里拖拽元素、改文字、调颜色,最后导出 PNG。海报编辑器的前端有将近两百个组件——画布、图层面板、属性面板、文字编辑器、图片裁剪器……这些组件全部是基于 React + DOM 写的。小程序没有 DOM,没有 div 和 span ,只有 view 和 text 。三个月过去了,我们勉强出了一个 MVP。
原文摘录:官方在招的岗位有 36 个,老板直聘上更是挂了 121 个职位。从服务端到前端/客户端,从测试到运维,从产品到深度学习研究员,几乎是完整编制。那这篇文章,将逐岗位拆解这些 JD,给 AI 时代下的牛马们(包括我啦),一份完整的求职准备指南。当然了,拿来做一份职业规划,也是完全 OK 的。
原文摘录:警告 :本文包含大量"摸鱼重构"行为,请谨慎模仿。我盯着屏幕上那坨 2016 年的 jQuery 代码,第 847 行的 $(document).ready 像一双眼睛,也在盯着我。不是那种"跟老板申请两个月排期"的重构。
原文摘录:2026 年 6 月 27 日,周六。昨天我们刚报道白宫限制 GPT-5.6 发布,今天 OpenAI 直接把它推出来了。同一天,苹果因为芯片荒涨价 20%,全球科技股集体崩盘。
原文摘录:Jetpack Compose 近期推出了全新的 Styles API ,用于定制 UI 元素和组件的样式。在不久的过去(好吧,我不得不承认现在 API 更新太快了),这类事情通常依赖 Modifier 或组件上的 padding 、 color 等参数;Styles API 则把这些样式收拢到统一的 Style 参数或 Modifier.本文会先整理它的基本概念、使用方式,后续大概会有两三篇文章继续学习该 API,同时也会和大家一起探讨 Styles API 的具体用法。
原文摘录:2026 年 6 月 26 日,周五。今天最大的新闻不是谁发布了什么,而是谁被拦住了。美国财政部、商务部等多个联邦机构联合要求 OpenAI,GPT-5.6 不能直接面向所有人发布,必须先提供给一小批"政府批准的合作伙伴",等联邦机构用最多 30 天时间评估完模型能力之后,才能逐步放开。