登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
一年前，我们首次系统介绍 OpenTiny NEXT 前端智能化解决方案。OpenTiny NEXT 内核新生：生成式UI × MCP，重塑前端交互新范式！当时，随着大模型和 Agent 能力快速发展，我们开始思考一个新的问题：传统 Web 应用主要面向人设计，当 AI 开始进入应用、理解页面并完成任务时，前端应该提供什么样的能力？围绕这一问题，OpenTiny NEXT 从生成式 UI、WebM
内容主要介绍dsh-genui插件，它让DeepSeek Harness的回答变成可交互界面。摘要需概括核心功能、安装方式、效果和意义。注意字数限制。</think>dsh-genui 插件让 DeepSeek Harness 的回答从纯文本变为可交互界面，支持图表、表单、小应用等。一行命令安装，无需改源码，重启即可用。AI 直接生成可点击组件，操作结果自动回传对话。安全可靠，不破坏原有功能，提升
前端组件库生态十分丰富，不同组件库各有优势，适配不同的项目场景与开发需求。很多存量项目都根据自身需求选用了不同的组件库——比如今天要用的Naive UI，但官方物料暂时并不支持它。更进一步说，不同的系统对同一个组件库的使用方式也各有侧重：看板系统集中使用图表组件，信息收集场景频繁使用表单组件。这时候，精简物料库——只按需引入你真正需要的组件——会获得更好的生成体验。拿今天要制作的 Naive UI
本期课程将从零开始，带你跑通第一个AI聊天应用。我们会先预览最终效果，然后配置开发环境、创建项目，并安装GenUI SDK。你将亲手完成聊天界面的开发，并首次配置大模型参数，体验从代码到对话的全过程。
OpenTiny 团队发布 GenUI SDK v1.3.0，重点强化工程化能力与多框架兼容性。新版本将核心逻辑独立为可复用包，实现渲染器与UI物料解耦，支持Vue、Angular及React（测试版）多框架。渲染器新增refs、异步Action、生命周期等特性，使AI生成的UI能承载完整业务流程。演练场集成OpenAPI转换等工具，降低开发者门槛。该版本解决了流式渲染中间态异常、业务逻辑编排等痛
GenUI SDK v1.3.0 正式发布 OpenTiny 团队推出的 GenUI SDK v1.3.0 版本带来五大核心升级： 核心能力解耦 - 底层核心模块独立发包，支持单独复用协议定义、Prompt 生成、流式解析等能力 物料体系可插拔 - 渲染器与 UI 物料彻底解耦，支持 Vue/Angular 多框架及 OpenTiny/Element Plus 等组件库自由切换 渲染器增强 - 新
摘要： Loop Engineering是一种新兴的AI系统设计模式，核心在于从手动编写Prompt转向设计自动化循环系统，让AI自主运行。其演进经历了四层：Prompt Engineering（单次指令）、Context Engineering（优化上下文）、Harness Engineering（约束行为）到Loop Engineering（自循环系统）。关键特征包括五步动作（发现、执行、交接
LSP（Language Server Protocol）是一种标准化协议，旨在解决不同编程语言与编辑器/IDE之间的集成复杂度问题。它将开发工具（客户端）与语言智能服务（服务器）解耦，通过JSON-RPC进行跨进程通信，使语言服务器只需实现一次即可被多个编辑器复用，从而将集成复杂度从M×N降低为M+N。LSP协议基于JSON-RPC 2.0，定义了请求、响应和通知三种消息类型，并严格规定了初始化
TinyRobot v0.5.0 版本发布，这是一套专为AI应用打造的前端交互框架，提供从对话UI到会话管理的完整能力。新版本主要特性包括：新增Skills能力，支持轻量级扩展AI助手功能；引入Anchor组件优化长内容导航；新增Layout组件简化复杂页面布局；提供CLI工具快速创建项目。该版本着重提升了开发效率和交互体验，使构建AI聊天应用更简单快捷。项目已开源，欢迎开发者体验和反馈。
文章摘要： 本文提出 WebSkill（基于浏览器的智能体技能服务）概念，区别于传统 SaaS，强调技能即服务（Skill as a Service）。WebSkill 通过浏览器端闭环运行，解决 AI 智能体的三大痛点：上下文臃肿、领域知识缺失和重复提示问题。其核心特性包括： 前端原生闭环：技能在浏览器端通过 OPFS 存储和 Web Worker 沙箱执行，无需后端依赖，提升效率与隐私性； 隐
TinyEngine v2.11版本发布，聚焦三大升级方向：智能开发体验、资产导入能力和设计器物料生态。新特性包括支持Vue项目/单文件导入低代码平台，画布节点集成AI助手快速修改，将mockserver文件作为数据库并新增dsl-generator技能，预览模式下自动格式化代码等。同时优化了Robot插件迁移至TinyRobot 0.4.0版本，扩充组件物料支持，并修复多项功能细节问题。这些改进
文章摘要 Skill 架构是提升 AI 系统性能的关键，其核心在于三层按需加载机制（Metadata、Instructions、Resources/Scripts），而非堆砌知识。高质量 Skill 应聚焦高频易错场景，避免"百科全书式"设计。编写时应优先明确触发条件和边界，将易变信息外置，确定性逻辑脚本化。常见反模式包括描述模糊、知识过载、缺乏示例等。最佳实践包括：描述作为触发器、记录常见错误、
很多开发者对 AI 编程助手有两个根深蒂固的误解。第一，把它当"黑盒"——输入需求就期待输出完美代码。第二，认为模型有百万级上下文窗口，只要把背景信息交代得够多，效果就会更好。在处理简单、独立的小任务时，这种模式确实高效。但在真实的企业级项目中——几十万行代码、上百个组件、跨模块的业务逻辑、新旧代码共存——这种"黑盒模式"很快就会崩溃。你会发现 AI 开始胡说八道（幻觉）、无视架构约定，甚至写出"
template><div></div></script>问题来了：这个组件只能在 Vue 3 中使用！如果你的项目是 Vue 2，或者你需要同时支持 Vue 2 和 Vue 3，怎么办？// 这个函数在 Vue 2 和 Vue 3 中都能工作})工作原理Vue 2：内部使用或Vue 3：直接使用 Vue 3 的你只需要写一套代码，vue-common会自动选择正确的实现...$props, //
垂直定位精准—— 不做通用 UI，专注 AI 对话，不和 TinyVue 内卷Composable 架构—— useMessage/useConversation 让对话逻辑和 UI 解耦，干净responseProvider 模式—— 数据源可插拔，模型切换交给业务接口或后端网关三层包设计—— 组件/工具/资源分离，按需引入不拉全家桶流式支持—— AI 流式响应渲染是刚需，这个不内置你就得自己写
TinyVue 是 OpenTiny 社区的企业级 UI 组件库，官方介绍里提到它支持 Vue 2、Vue 3，同时支持 PC 端和移动端，适合做企业后台、表单、列表、管理页面这类场景。TinyVue 是 OpenTiny 社区的企业级 UI 组件库，支持 Vue 2、Vue 3、PC 端和移动端，适合企业级后台和管理系统场景。而是很多时候，你懂一点页面结构、组件用法、前端交互，会让你和前端沟通更
要将 MCP 工具能力接入 AI 导购助手，需通过自定义 fetch 方法，处理大模型的工具调用请求、多轮交互及结果流式返回逻辑，确保工具调用过程流畅、符合电商业务场景。在目录下新建文件，编写自定义 fetch 逻辑。核心功能：自定义 fetch 方法，处理大模型工具调用、多轮交互及流式返回，对接 MCP 工具与 AI 助手baseURL?index?: numberid?
单条消息用Bubble完整对话流用BubbleList全局渲染扩展用文本、图片、Markdown、推理、工具调用都有内置支持角色、分组、自动滚动、插槽、CSS 变量和 TypeScript 类型一并覆盖如果你正在用 Vue 3 构建 AI Chat、Agent 控制台、企业知识库助手或 Copilot 类产品，TinyRobot Bubble 可以帮你把注意力从“消息怎么画”转移到“AI 能为用户
本文将深度拆解 GenUI SDK 六大核心开发特性，帮助你全面了解这一革命式的 AI 应用开发工具。
本文以智能导购助手场景为例，带大家实操体验OpenTiny生成式UI带来的全新交互方式。
生成式UI正在重新定义人机交互的边界。它让AI从“会说话”进化到“会画界面、会操作、会协作”。虽然仍有内容正确性、生成速度、成本等挑战，但通过结构化输出、流式渲染、缓冲保护、物料定制、合理的度量与兜底策略，生成式UI已经具备了走向生产环境的潜力。OpenTiny GenUI SDK将持续深耕这一方向，并保持开源开放。未来，我们期待生成式UI让界面真正“隐形”——用户只关心意图，界面自动适配，服务零
OpenTiny
——OpenTiny
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
OpenTiny社区
CSDN-OPC开发者社区
AI Agent技术社区
AtomGit开源社区
