基于这次资讯可视化所需的Web Component组件库的设计进行整理。让AI分析多个优秀的同类组件库，融合它们的特性进行程序设计。 注意：分细一点，将框架的设计和组件的设计分开弄，增加传递给AI的信息的详细程度，这样才能得到更好、更确定的内容。 AI辅助人工分析 以AInvest的矩形树图为基准进行分析。 模块化架构设计 managers/ ├── DataManage

最近项目中需要发布 NPM 包。 之前其实发过好多次，但是中间间隔的时间太长了，导致现在记忆有点模糊了。 正好借助这次的 NPM 发布，整理一下相关的内容，更新到博客里面，方便后面作为参考。 发布流程概览 切换到官方 npm 源 准备代码和 package.json 文件 处理忽略文件 注册 npm 账号并登录 发布到 npm 验证安装 常见问题解决 详细发布步骤1. 切换到官方 npm 源

你只需要理解并清晰地描述需求，剩下的工作就交给 AI。 最近需要开发一个前端组件协议，根据历史经验，协议的制定是非常关键的，一旦设计得不合理，就会埋下巨大的隐患，影响后续组件的可扩展性和可维护性。因此以往这个环节的工作都是比较头疼的，且都由相对资深的开发人员来完成，且制定了也会很慌，总是担心考虑不够周到。 但是现在有了 AI 的帮助，这个环节的工作可以大大简化。AI 可以根据已有的需求描述，快

TODO：这个博客需要等我复习的时候，修改完善下。目前是 AI 基于项目代码和我提供的背景信息自动生成的。 前言在这个 AI 驱动的时代，当面对大量内容需要 AI 模型分析处理时，传统的单文件串行处理方式就显得力不从心了。最近在开发一个博客质量分析工具时，我遇到了这样的挑战：如何高效、稳定地让 AI 模型批量处理大量文档，同时保证系统的健壮性和可恢复性？ 本文将详细分享我在构建 AI 并发分析

信息获取 起床 洗澡的时候语音倍速听我关注的公众号，了解时事新闻(比如最近的 GLM、基于 Spec 的 AI Coding 等等) 上班路上继续听公众号，红绿灯等候时记录想法(这一步非常关键) 到了公司让 DeepResearch 根据早上听的内容，做调研(开多个窗口一起搞) 闲暇的时候，PC/手机看调研结果 给调研结果生成可视化的网页，进一步巩固理解 不理解的具体知识点，用 Chat

以下内容基于LangExtract源码，由 Claude-4-Sonnet 生成。 项目概述LangExtract 是由 Google 开发的一个 Python 库，专门用于使用大型语言模型（LLMs）从非结构化文本中提取结构化信息。该项目提供了一个完整的信息抽取流水线，具有高度的准确性和可扩展性。 核心特性 精确的源文本定位映射 - 将每个提取结果映射到源文本的确切位置 可靠的结构化输出 -

本文由 AI 生成，内容基于 DeepResearch 的调研和个人想法。 前言在过去的几周里，我和我的团队深度参与了一个 Chrome 插件开发项目，从最初的技术选型到最终的 POC 验证，踩了不少坑，也积累了一些经验。今天我想把这些经验分享给正在考虑 Chrome 插件开发的你。 这篇文章会带你走过一次完整的技术选型过程，我们会聊到为什么选择某个框架、放弃另一个框架，以及在真实项目中遇到的

技术方案提取网页内容亮点设计Service化编程将内容抽象分类为不同的Service，比如： background content Prompt 提示词的规范结构化组装提示词，这样从程序上就约束了提示词的规范： 12345678910111213141516/** * 生成统一提示词 - 精简版 */public getUnifiedPrompt(config: PromptConfig):

由AI基于obsidian-bookmark-manager的源码生成。 技术拆解：如何编写书签管理的 Obsidian 插件前言最近在使用 Obsidian 做笔记管理时，发现一个痛点：虽然 Obsidian 内置的书签功能能收藏重要文件和文件夹，但访问起来不够便捷，特别是当项目文件越来越多的时候。于是我们决定开发一个书签管理插件，通过一个优雅的仪表板界面，让用户能够快速访问收藏的文件夹、笔

内容为AI基于Coze Studio源码生成。 Coze Studio 深度技术解析：开源AI Agent开发平台的架构设计与实现引言在AI技术快速发展的今天，如何让开发者更便捷地构建AI应用成为了一个重要课题。今天我们要深入解析的是字节跳动开源的Coze Studio——一个一站式AI Agent开发平台。这个项目不仅在技术架构上有着独特的设计理念，更在AI应用开发的工程化实践上提供了宝贵的