登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文介绍了组件化开发中的HeroBanner组件实现，重点包括： 组件化优势：提高代码复用性、可维护性和协作效率 组件设计原则：单一职责、高内聚低耦合、合理使用Props 技术实现要点： 使用@Prop接收父组件数据 通过linearGradient实现渐变背景 使用Stack叠加背景与内容 使用layoutWeight实现均匀布局 通过回调函数实现父子组件通信 文章详细讲解了HeroBanner
在大语言模型（LLM）应用落地过程中，Agent 是核心方向之一 —— 它能像人类一样思考、决策、执行任务，而非单纯的文本生成。本文以「Python 代码生成与验证」为场景，从零拆解一个基于 ReAct 框架的 Code Agent，展示如何将 LLM 与工具链结合，实现自动化的代码生成、语法校验、执行验证全流程。
咱们要聊Agent的思考方式，就绕不开一个名字——ReAct。你可以把它理解成Agent思考模式的“地基”或者“原神开局”。这词儿是“Reason”（推理）和“Act”（行动）的合体。说白了，就是让AI一边思考，一边行动，一边观察结果，然后再接着思考。想象一下，你是一个客服。用户说：“我手机话费好像扣多了，帮我查查。你怎么做？思考：用户要查话费账单。行动：打开计费系统，输入用户手机号。观察：系统返
先纠正一个误区：这里的React不是前端那个React。（推理+行动）。这个概念是由Shunyu Yao等人在ICLR 2023的论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》中提出的。让大模型在思考中行动，在行动中思考，形成闭环。观察 → 思考 → 行动 → 再观察 → 再思考 → 再行动 → …… → 最终答案思考（
本文介绍了AI Agent（人工智能代理）的核心概念和架构。AI Agent是一种能够感知环境、处理信息并自主执行任务的智能系统，其设计灵感来源于人类思维模式。文章详细阐述了AI Agent的三大基本步骤（观察、推理、行动）和四大核心模块（规划、记忆、行动、工具），并通过AgentExecutor解释了执行循环机制。同时，文章还讲解了OpenAI API的基础调用方式，包括如何实现记忆功能，并引入
最近在做一个企业办公 Agent 项目，过程中花了不少时间研究 Agent 的推理架构该怎么选。市面上最主流的两种模式——ReAct 和 Plan-and-Execute——看起来都能用，但深入了解后我发现它们的设计哲学完全不同，适用场景也差异很大。
本文介绍基于CesiumJS+React开发的三维地理信息应用示例，包含几何体标绘、基本形状绘制、图片/模型标注、三维测量与分析（距离/面积/通视/缓冲区等）、坐标拾取转换等核心功能，以及等高线、淹没分析、Echarts图表、模型动画、视点飞行等22个实用场景。所有示例均采用原生CesiumJS开发，不依赖付费框架，提供完整源码下载（需Node18+环境），适合GIS开发者学习参考。演示地址：ht
摘要 本课程讲解了HarmonyOS的数据持久化技术，重点介绍了轻量级存储方案Preferences。课程对比了四种存储方案，分析了Preferences适用于小数据量键值对存储的特点。详细讲解了Preferences的API使用方法，包括数据读写、删除和清空操作。课程还提供了StorageUtil工具类的完整实现，封装了字符串、数字、布尔值等数据类型的存取方法，并加入了错误处理和初始化检查机制。
本文详细介绍了ReAct Agent的核心原理与实现方式。ReAct(Reasoning+Acting)是一种让AI一边思考一边行动的智能体工作模式，通过"观察-思考-行动"的循环处理复杂任务。文章阐述了ReAct Agent的关键要素：历史上下文、环境信息、语言模型、工具调用和观察结果，并通过实例和伪代码展示了其实现流程。相比传统编程，ReAct Agent能更灵活应对复杂、不确定的任务，是构建
前端开发正进入一个高效、智能、可维护的新时代。掌握 React 18、Vue 3、Vite 等新技术，结合微前端、性能优化及 AI 辅助开发，将让我们在复杂项目中游刃有余。欢迎大家在评论区分享你的实践经验或前端新发现，让我们一起成长！
Three.js 的 API 变动那么快，AI 写出来的代码经常跑不起来，要是能有 Three.js 的 Skill 就好了。**着色器 (Shaders)**：这是最硬核的部分，提供了 ShaderMaterial 的模板和 GLSL 基础，让 AI 也能写出炫酷的自定义特效。：GLSL 语言本身门槛就高，AI 虽然能写基础的，但一旦涉及到复杂的光照计算或特效，往往是“一看就会，一跑就黑屏”。*
打开 skills.mosisson.com，搜“React debug”，结果页立刻列出几十个经过真实项目验证的 Skill，有专门分析 useEffect 执行时机的，也有可视化展示组件 render 次数的。现在在平台搜“SEO audit”，挑一个评分高、更新及时的 Skill，导入之后，只要丢一个 URL 进去，它就会逐条告诉你 title 是否超长、canonical 是否缺失、移动端
本文深入浅出解析ReAct Agent的核心原理与工程价值，帮助开发者从“写流程”到“造智能体”实现关键跃迁。文章详细介绍了Function Calling、MCP和Skills的区别与竞合关系，阐述了它们在AI Agent工具调用中的核心作用与实现机制。通过Lynxe框架的实践案例，揭示了如何用文字定义指令、脚本和资源，以及如何解决工具集成与任务流程定义的难题。文章最后总结了三者定位，并提出了L
以前你让 AI “优化一下这段代码”，它可能无从下手。但如果你把这份 Skill 喂给它，它就会瞬间变身 Vercel 的资深工程师，因为它心里装了 40 多条经过实战检验的铁律。虽然代码看起来稍微长了一点，但对于机器来说，性能提升是实打实的。现在的 Next.js 虽然有自动优化，但这种意识必须刻在 AI 的“脑子”里。把自己团队这 10 年来积累的 React 和 Next.js 开发经验，整
摘要：开发者在为SkillLauncher工具打包时发现使用记录消失的问题。原因一是数据保存逻辑直接覆盖文件而非合并已有数据，二是React闭包陷阱导致状态判断失效。解决方案包括：1）采用先读后写的合并保存策略；2）使用useRef替代useState避免闭包问题。文章总结了数据持久化最佳实践和React Hooks常见陷阱，强调开发时应多考虑错误处理场景。（149字）
本文深入解析了ReAct Agent工具调用的核心原理，对比了Function Calling、MCP和Skills三者的本质差异。Function Calling是AI Agent调用工具的基础能力，MCP提供标准化接口连接外部数据源，而Skills允许用文字定义复杂指令流程。文章通过具体案例展示了三者如何协同工作，并指出Lynxe框架在Func-Agent思路下的创新实践，为开发者提供了从&q
React 并没有过时，它依然是数字世界的地基。AI 不再是辅助插件，而是软件的“第一优先级”。正如 2013 年 React 刚出现时被讥讽为“异类”，今天的 OpenClaw 或许在架构上还显得粗糙（甚至被有些专家称为 Bug 试验品），但它代表的自主化、本地化、意图化大趋势，已经不可阻挡。
对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应
龙虾崛起
OpenClaw登顶GitHub全球TOP1，超越Linux/React！6大"小龙虾"框架Nanobot/NanoClaw/IronClaw/ZeroClaw/PicoClaw/TinyClaw全解析
OpenClaw 真正的创新点，并不在“功能多”，而在范式上—— 本地优先、跨平台接入、心跳式主动执行、Markdown 记忆体系，这些组合在一起，第一次让“个人设备上的长期 AI 代理”成为可感知的现实。从前端框架之争，到大型企业生产环境验证，再到成为工程基础设施，每一个 Star 更像是一次技术选型后的投票。这种由插件生态驱动的增长机制，就像早期 npm 或 VS Code 扩展一样，能形成自
而 OpenClaw 的曲线完全是另一种形态——几乎是一条垂直线，从地面直接插入云层，然后从侧面切过了 React，OpenClaw 近日也发文庆祝 Star 超过 React。过去，排在前面的都是经过十年以上沉淀的基础设施级项目——React、Linux、Vue、Kubernetes。它跑在你自己的设备上，把 AI 能力接入你日常使用的聊天工具——WhatsApp、Telegram、Discor
我是冴羽，10 年笔耕不辍，专注前端领域，更新了 10+ 系列、300+ 篇原创技术文章，翻译过 Svelte、Solid.js、TypeScript 文档，著有小册《Next.js 开发指南》、《Svelte 开发指南》、《Astro 实战指南》。自从 Vercel 团队发布了 React 最佳实践，将十余年来积累的 React 和 Next.js 优化经验整合到了 skills 中，就有不少同
虽然作者谦虚地说这只是一个“早期实验”，但在 React 和 Vue 社区接连出现这种结构化的 Agent Skills 之后，我们隐约看到了文档进化的下一个形态。写过 Vue 的朋友都知道，Vue 的版本迭代跨度很大。从 Vue 2 的 Options API 到 Vue 3 的 Composition API，再到后来。前几天，我们刚介绍过 Vercel 发布了 React 的官方 Agent
## 引言：当“长尾”遇见“地理”在传统SEO的认知里，长尾关键词（Long-tail Keywords）通常意味着那些搜索量较低、但转化意图更精准、竞争也更小的查询短语。它们如同浩瀚海洋中无数的小鱼，单个价值有限，但总量惊人。而GEO/SEO（本地搜索引擎优化）的核心，则是将搜索与物理位置绑定
Next.js 16 之前，我们更多是在“整页静态 / 整页动态”的框架下理解缓存策略：通过 revalidate 控制重新验证，通过 dynamic = 'force-dynamic' 强制整页动态，通过 fetch(..., { cache: 'no-store' }) 精细禁用某次请求缓存，通过 connection() 等动态 API 把页面推入运行时渲染。到了 Next.js 16，随着
react.js
——react.js
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
AtomGit开源社区
龙虾开发者社区
