摘要： "AI-Ready"框架系统性地重构前端工程，实现人工智能深度集成。其核心包括：1）构建AI友好的模块化代码架构；2）设计人机协同研发流程，形成"AI生成-人工精修"闭环；3）搭建智能化基础设施，支持多模态交互与安全接入。该框架推动前端角色从代码实现者向"智能体验架构师"转变，通过提示工程、领域知识显性化等技术手段提升AI协作效率

Webpack是现代前端工程的核心模块打包工具，其核心作用包括模块化打包、开发支撑和生产优化。构建流程分为初始化、编译与构建、输出三大阶段，通过Loader和Plugin实现模块转换和功能扩展。热更新(HMR)通过WebSocket实现无刷新模块替换。Webpack提供丰富的生命周期钩子，并支持Tree Shaking、代码分割等优化方案。相比Vite等新型工具，Webpack采用打包器范式，适合

AI大模型技术正经历从交互范式革新到物理智能融合的深度演进。核心驱动力包括技术瓶颈突破、产业落地需求和AGI追求，推动架构创新从Transformer转向门控注意力等高效机制。人机交互从基础Prompt发展为模块化Agent Skill框架，支持技能封装与复用。智能体技术通过多智能体协作网络实现复杂任务处理，而物理智能融合通过世界模型和具身智能将AI能力延伸至实体经济。这一演进为开发者带来效率提升

AI大模型技术正经历从交互范式革新到物理智能融合的深度演进。核心驱动力包括技术瓶颈突破、产业落地需求和AGI追求，推动架构创新从Transformer转向门控注意力等高效机制。人机交互从基础Prompt发展为模块化Agent Skill框架，支持技能封装与复用。智能体技术通过多智能体协作网络实现复杂任务处理，而物理智能融合通过世界模型和具身智能将AI能力延伸至实体经济。这一演进为开发者带来效率提升

AI大模型技术正经历从交互范式革新到物理智能融合的深度演进。核心驱动力包括技术瓶颈突破、产业落地需求和AGI追求，推动架构创新从Transformer转向门控注意力等高效机制。人机交互从基础Prompt发展为模块化Agent Skill框架，支持技能封装与复用。智能体技术通过多智能体协作网络实现复杂任务处理，而物理智能融合通过世界模型和具身智能将AI能力延伸至实体经济。这一演进为开发者带来效率提升

国内外AI大模型选型指南 当前AI大模型已从规模竞赛转向场景深耕。国际主流模型包括：OpenAI GPT系列（多模态标杆）、Anthropic Claude（长文本处理）、Google Gemini（多模态整合）和Meta Llama（开源首选）。国内模型如百度文心一言（中文优化）、阿里通义千问（行业垂直）和深度求索DeepSeek（开源推理）在中文理解与合规部署方面优势明显。 选型需综合考虑：1

WebGPU是W3C推出的下一代Web图形与计算API，采用现代设计理念，提供比WebGL更高效的GPU控制和计算能力。其核心特性包括底层硬件访问、计算着色器支持、多线程优化和WGSL着色语言。WebGPU应用广泛，从高性能3D渲染到科学计算和AI推理，特别是与大型语言模型结合，能在浏览器实现本地GPU加速的AI推理。前端开发者可通过学习图形学基础、WGSL语法和核心API，逐步掌握这一技术。We

摘要：AI正在重塑前端开发，从代码生成到智能交互设计。开发者需从工具使用者转变为AI架构师，掌握提示工程、边缘计算和RAG等技术。学习路径分为三阶段：先精通AI编码工具，再构建AI原生应用，最后深入机器学习原理。关键是将AI智能与前端的交互体验深度融合，成为"智能体验塑造者"而非简单实现者。这要求开发者持续更新知识结构，拥抱从编码范式到产品思维的全方位变革。（149字）

WebGPU是W3C推出的下一代Web图形API，旨在彻底解决其前身WebGL在**性能、功能扩展性及多线程支持**上的根本性局限。WebGPU远不止是一个图形API的升级，它是将**高性能通用计算能力民主化**并注入Web平台的关键技术。通过释放用户设备GPU的潜力，它使得浏览器从一个内容消费终端，转变为一个具备强大**本地智能处理能力**的边缘节点。

大模型对话流式响应实现摘要 流式响应是大模型对话中的关键技术，通过逐步推送和显示响应内容，显著提升用户体验。主流实现方案包括： SSE方案：基于EventSource API实现简单，自动重连，适合单向流式响应，是大模型对话的推荐选择。 WebSockets：支持双向通信但实现复杂，适合需要交互控制的场景。 Fetch流式API：提供底层控制，适合定制化需求。 关键优化点包括： 实现打字机效果增强