用Trae+MCP+Figma开发了2个小项目后，我最大的感受是：AI不是替代开发者，而是帮我们解放双手，把重复、繁琐的工作（如设计稿转代码、样式还原）交给工具，我们可以专注于更有价值的逻辑开发、体验优化。Trae+MCP+Figma的组合，彻底改变了我以往“设计稿转代码”的低效模式，让应用开发变得更高效、更轻松。MCP作为连接AI与外部工具的桥梁，让Trae的AI智能体拥有了“动手能力”，而Fi

这次项目让我最大的收获。并不是完成了一个 Steam Clone。而是：真正理解了：AI Coding 最大的难点。其实不是：“生成代码”。而是：如何稳定、可控地生成代码。而 Prompt Engineering。本质上就是：“控制 AI 输出稳定性”的工程方法。我觉得：未来几年。这个能力会越来越重要。

这个脚本的好处是非常容易改造。前端同学可以把它理解成一个基础组件，我们可以根据需求不断加功能。这篇文章从前端视角出发，完成了一个本地 AI 助手的基础部署。1. 安装 Ollama2. 拉取本地模型3. 安装 Python 和 ollama 依赖4. 编写 Python 脚本调用本地模型5. 运行一个面向前端场景的 AI 助手6. 理解前端人后续学习 AI 的方向这只是第一步。支持多轮对话接入前端

Baseline 是 Web 平台提出的一套特性可用性标准，用来告诉开发者哪些浏览器能力已经可以比较放心地使用。web.dev 的 Baseline 2025 页面列出了 2025 年进入 Baseline 的 HTML、CSS、JS 等特性。web.dev以前我们经常问：这个 CSS / JS 特性兼容吗？现在可以看：它是不是 Baseline Newly Available 或 Baselin

用Trae+MCP+Figma开发了2个小项目后，我最大的感受是：AI不是替代开发者，而是帮我们解放双手，把重复、繁琐的工作（如设计稿转代码、样式还原）交给工具，我们可以专注于更有价值的逻辑开发、体验优化。Trae+MCP+Figma的组合，彻底改变了我以往“设计稿转代码”的低效模式，让应用开发变得更高效、更轻松。MCP作为连接AI与外部工具的桥梁，让Trae的AI智能体拥有了“动手能力”，而Fi

摘要：本文分享了大三学生如何在3天内完成一个可写进简历的"AI简历助手"项目。项目采用Vue3+Express+Tauri+AI接口技术栈，具备可视化编辑、AI生成、模板切换和PDF导出功能。作者详细拆解了3天开发计划：首日搭建框架，次日实现核心功能，第三日完善样式和打包。重点强调项目亮点应突出全栈能力、问题解决和实用性。建议同学避免完美主义，先完成再优化，并推荐了后续迭代方向