能力入口说明打开文档只接受.pdf与.csv，返回结果模型.message类型为枚举，消息为原生返回的字符串doneerror。业务侧通常只需要判断，失败时把message展示给用户即可。不做文件类型嗅探，只看扩展名。判断字符串是否以.pdf或.csv结尾，不看文件头。不申请存储权限。Android 侧用把应用私有目录下的文件映射成content://URI，再给目标应用授予一次性读权限；Open

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Argon2 是 2015 年密码哈希竞赛（PHC）的获胜算法，也是目前口令存储场景的推荐选择。它把「时间代价」「内存代价」「并行度」三个维度都做成参数，让攻击者既不能靠算力硬堆、也不能靠显卡并行绕开。变体索引计算适用场景argon2d依赖内存块内容抗 GPU 最强，但存在侧信道风险，不推荐用于口令argon2i不依赖内存内容抗侧信道，适合不可信执行环境argon2id前半段argon2i、后半段

配置齐了，该写 ArkTS 了。@Entry@Component装饰器，@State状态管理，ColumnRowStack布局组件，ListTextButton基础组件，数据持久化用，日期格式化用 Date。我对HarmonyOS ArkTS开发比较熟悉，让我直接编写标准的代码。这种"查证失败就靠已验证的既有知识兜底"的路径，比硬撑着装作查到了要诚实得多。是 Preferences 使用方案的推演

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这次放假期间的小实验，与其说是"用 AI 写了个围棋"，不如说是完整围观了一次 CodeArts 时代的软件交付范式：一句话需求进来，技能匹配、领域知识注入、规则推演、纯函数架构、自动化测试、失败自纠、交互式确认、一键建仓推送，全链路二十分钟走完，交付物是 762 行可直接打开对弈的单文件 HTML 和一个干净的 AtomGit 仓库。

这个项目的技术含量确实不高，一百多行 JS 撑得起来。先澄清语义再动手、按使用场景选型而不是按技术栈热度、给边界情况写用例、把跑不通的部分如实标注、把交付物收拾干净。AI 生成项目最大的意义，不是替代人写代码，而是把过去要靠师父带、靠项目摔打才能长出来的这套习惯，平移到一次对话里摊开给你看。对新手来说，最值得抄的从来不是那几百行实现，而是那 8 个任务节点和 5 个澄清问题——它们是比代码更耐用的

本文主题在生产中可落地为端到端部署：以 OM 模型承载推理服务，接入 AIPP 完成图像或文本前处理，通过 ACL 管理设备资源与多流并发，结合容器与 K8s 形成弹性伸缩与资源隔离，在 CI/CD 中纳入性能基线，定期回归并输出报表。

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