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因为大模型相当于一个大型的预测机器。所以吐字是一个一个吐的。这种像水流一样的方式，专业来说就是服务器单向向前端持续推送消息的机制，就叫做SSE。我会用py + fastapi+ react 去简单构建一个小demo。前端代码我这边写一些关键的。
摘要： 随着AI从预测型（如GPT）向推理型（Agent、多任务系统）演进，行业基础设施正从GPU主导转向CPU+GPU协同。GPU擅长并行计算（如Transformer的矩阵运算），适合单次推理；而CPU在复杂逻辑控制、任务调度和状态管理（如Agent系统的流程编排）上更具优势。未来AI将更像操作系统，需兼顾计算吞吐（GPU）与任务调度（CPU），形成"CPU决策+GPU执行"的双核心架构。这一
✅完全可以实现。后台编辑页：将AI文案按段落拆分，提供“勾选+设置占位符key”的交互，未勾选的段落不保存。数据存储：只存储带的段落及其默认文案、样式、坐标。前端（用户端）：只渲染后台设置的占位符段落，每个提供输入框让用户修改。更新逻辑：用户修改后提交新文案，后端重新生成海报图片或前端实时重绘。你截图中的“保存提示词”“选择提示词”等功能，可以作为扩展：将某个占位符及其文案保存为“提示词模板”，方
2026年6月，AI御三家的旗舰模型罕见地全撞在了同一时间窗口——Claude Fable 5 已发布屠榜，GPT-5.6 内部测试版疯狂泄露，Gemini 3.5 Pro 亮相待发。三家打的是同一批能力：推理、智能体、编码、前端生成。本文从行业竞争格局、技术路线分野、企业应对策略三个维度，深度解读这场"模型军备竞赛"的底层逻辑。
这篇面向想进入 AI 应用方向的前端开发者，但不会把“前端转大模型：从页面开发到 AI 产品工程师：写进简历前要补的工程证据”写成概念清单。我会按产品化视角的实战教程的思路，把它放到真实开发、学习路线和求职准备里看，顺便讲几个容易忽略的取舍。这次我会从“从团队落地角度切入，重点写协作、日志和可维护性”展开，换一组场景和例子来讲。回到“前端转大模型：从页面开发到 AI 产品工程师：写进简历前要补的工
本文揭示了企业系统中常见的权限控制漏洞问题，通过一个"机构用户"误看"学校用户"数据的案例，指出单层权限防御的风险。作者提出三层防御体系解决方案：1）接口层按角色过滤数据（后端必做）；2）路由权限采用白名单机制（前端必做）；3）UI功能入口按角色控制。文章强调权限判断应集中配置而非分散处理，并提醒注意空值处理和空状态展示的细节。最后指出该方案同样适用于AI多租户场景的数据隔离，强调权限隔离是系统可
# 2026 年的研发模式，跟两年前有什么本质区别2024 年初，AI 辅助编码还是个新鲜话题。Copilot 刚开始普及，大家讨论的还是"AI 能不能写代码"。到了 2026 年，问题已经变了：不是"AI 能不能写"，而是"AI 在研发流程里到底该扮演什么角色"。这两年的变化不是渐进式的改良，而是研发模式在发生代际性的更替。## 四代研发模式的演进回顾一下研发模式的代际演进：
Anthropic于2026年6月发布Claude Fable 5模型，其API接入点仍为Messages API，但涉及请求参数、错误处理、成本计算等多项行为变更。开发者需重点关注： 模型规格：默认支持1M token上下文，但需警惕上下文过长导致的性能退化； 拒答处理：新增安全分类器，需解析stop_reason和stop_details.category，优化异常流程； Fallback机制
本文是一份Python全栈电商项目开发指南，涵盖从需求分析到部署优化的全流程。课程采用Flask+Vue+MySQL+Redis技术栈，严格遵循企业级开发规范，包含前后端分离架构、4层后端设计、组件化前端开发等核心内容。项目亮点包括：完整的电商功能模块（用户/商品/订单/购物车）、工程化代码结构、性能优化方案（接口响应≤200ms）以及作品集封装技巧。通过本课程，学习者将掌握全栈项目开发思维，产出
文章摘要 本文是一份基于真实事故的LangGraph深度教学文档，聚焦流式事件处理与消息过滤问题。核心内容包括： 基础概念：介绍LangGraph状态图（StateGraph）三要素（状态、节点、边）、流式执行（astream）和四种消息类型（Human/AI/Tool Message）。 事故背景：2026年6月遭遇两个叠加问题——子图内部的结构化JSON泄漏到用户界面，以及修复时误过滤正常消息
在解析前补齐结构、在解析时注入 UI 元素、在渲染时拦截帧节流。把这几招落实，不管是代码块、普通文本还是复杂的表格，在流式输出时都能做到如同官方 ChatGPT 般的极致体验。
《多Agent协作中的DAG任务编排：Claude Code新功能解析》 摘要：多Agent协作开发中最突出的问题是任务跳步执行，导致各环节脱节。Claude Code v2.1.16引入的Tasks功能通过有向无环图(DAG)管理任务依赖关系，强制保证执行顺序。相比传统ToDo列表，DAG具有强制约束力，避免Agent合理化跳步行为。该功能还实现持久化状态管理，支持断点续接。典型适用场景包括：多
依赖层：引入 WebFlux + LangChain4j-Reactor 支撑响应式流式返回；配置层：指定通义千问流式模型的 API 密钥和模型名称；接口层：将 AI 服务和 Controller 的返回值改为，并指定流式模型 / 响应类型；最终效果：后端逐段推送通义千问的回答内容，前端实时接收并展示。
本文分享了前端开发者使用AI编程的高效提示词技巧，适用于Vue2/Vue3+ElementUI/ElementPlus项目开发。文章提出提示词编写的五大核心原则：身份定位、技术栈规范、具象需求、输出要求和细节补充。提供了通用基础模板和六大高频场景提示词（新增页面、封装组件、代码优化、接口联调、弹窗开发、bug修复），并给出进阶技巧和常见避坑指南。通过精准的提示词，开发者可以让AI生成符合项目规范的
新 Session。打开，把 API 路由文件也参考已加载的 API 路由文件，更新 User 相关的 TypeScript 类型定义，加上timezone字段，类型为。这一步通常很快，Claude 只需要加一行类型，但必须做——否则前端用这个类型的地方会报 TypeScript 错误。
如果说程序员已经是高薪职业，那么干AI的程序员，就是高薪中的高薪。学AI大模型，就是冲刺高薪的最优解！零基础小白不知道从哪入门？有基础的程序员找不到系统学习路径？实战项目练手无门？面试不知道考什么？别慌！今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包，覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程，所有资料均已整理归档，无冗余、无套路，免费分享给每一位想抓住AI风口的程序
HarmonyOS NEXT 提供了标准化的 Search 组件，简化了移动应用中搜索功能的开发。相比手动使用 TextInput 实现搜索框，Search 组件内置了搜索图标、清除按钮和键盘确认等交互元素，只需几行代码即可获得完整的搜索体验。本文通过一个"全球城市搜索"案例，展示了如何利用 Search 组件实现包含关键词搜索、分类筛选、历史记录等功能的完整搜索链路。案例中搜索逻辑支持多字段匹配
摘要：Agent化App的设计与实践 本文探讨了AI时代App从功能驱动向任务执行的转型。传统App依赖用户操作界面元素，而Agent化App通过自然语言理解用户意图，自主完成任务。作者提出三层架构：意图引擎（Intent Engine）解析用户需求，任务中心（Task Center）标准化任务流程，工具中心（Tool Center）封装业务能力。特别强调系统无状态设计和记忆存储的重要性，并以鸿蒙
技术点说明模块化思想前端/后端代码分离，各自独立开发、维护，通过 HTTP 接口通信用 JSON 文件快速搭建 REST API，适合原型开发和学习语义化标签header, main, footer, aside 等让 HTML 结构更清晰，SEO 友好DOM 树HTML 被解析成节点树，document 对象提供查询和操作节点的方法fetch API现代浏览器内置的异步请求方法，返回 Promi
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