本文分享了如何借助AI技术从零开发基于Ant Design 6的可视化UI设计器。作者分析了现有低代码平台的痛点（私有格式锁定、组件不全、定制有限），提出双内核混合渲染架构（GrapesJS编辑内核+React渲染层），并详细介绍了代码生成策略：分层隔离生成代码与业务代码，确保可重复生成且不影响业务逻辑。此外还实现了历史版本管理功能，支持自动保存和手动快照。该方案解决了传统低代码平台的局限性，为前

摘要：本文解析了基于Ant Design 6的可视化编程平台Code Canvas的创新架构。该平台采用混合渲染技术（Hybrid Rendering Architecture），通过"Universal Hard Remount"策略解决了React与DOM编辑器的协调冲突，并首创基于Slot的AI友好型布局系统。平台实现Design Token级精细控制与AI逻辑生成的闭环

DeepSeek 模型的量化版本很多，如果只看名称，很容易看得眼花缭乱。这里先给大家一张简单对照表，帮助入门理解。量化类型位数显存占用(7B模型)速度(tokens/s)典型特征Q22 位整数约 3.2GB4 - 6极端压缩比例，对精度有明显影响Q4_04 位整数4GB6 - 8基础 4 位量化，普适性较高Q4_K_M4 位整数4.5GB8 - 10在块量化基础上做优化，精度更稳定Q5_K_M5

摘要：本文记录了在开发低代码编辑器时遇到的Ant Design样式丢失问题。通过GrapesJS构建的编辑器包含iframe画布，由于CSS-in-JS样式被错误注入到iframe而非主文档，导致右侧属性面板样式失效。作者通过分析发现问题源于全局Monkey-patch重定向了所有样式创建请求，最终采用StyleProvider的container属性和条件判断实现了样式正确注入到不同文档。文章总

DeepSeek 模型的量化版本很多，如果只看名称，很容易看得眼花缭乱。这里先给大家一张简单对照表，帮助入门理解。量化类型位数显存占用(7B模型)速度(tokens/s)典型特征Q22 位整数约 3.2GB4 - 6极端压缩比例，对精度有明显影响Q4_04 位整数4GB6 - 8基础 4 位量化，普适性较高Q4_K_M4 位整数4.5GB8 - 10在块量化基础上做优化，精度更稳定Q5_K_M5

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我的技能有没有在被稀释？。一些人会因为短期收益（快速完成项目）而放弃思考的乐趣；但也有人在这股浪潮中，把AI当成“助推器”，让自己能够更专注于核心业务、复杂逻辑与创新设计。你愿意成为哪一种开发者？如果你满足于做“人形中转接口”，那么一天不离AI，可能也会让你与之融为一体，直至被替代。如果你坚持挖掘底层原理、构建更全维度的思考框架，并在“AI赋能+自我精进”中不断突破，那么即使AI再强，也很难动摇你

让我们先把问题描述得更具象一些。想象这样一个场景：在 AI 平台上，通过 DeepSeek 生成了一份新的后端业务逻辑，里面包含了好几个新功能和类。此时如果我们不想依赖任何 IDE，而是通过一整套脚本化、自动化流程来完成编译与运行，那就需要解决下列几个难点：源代码的增量编译由于 Java 是静态语言，必须在运行前编译才能得到文件。而且 Maven 编译需要设置完整的 classpath、依赖库等，