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大模型、AIGC

可提供的服务

AIGC相关应用定制,RAG场景落地

地铁上也能写代码?这个开源项目让AI编程助手装进了你的手机

技术选型理由服务端渲染+SignalR实时通信,完美支持流式输出成熟的企业级UI组件库,开箱即用VS Code同款编辑器内核,专业级代码展示轻量级ORM,支持多数据库切换Docker一键部署,环境隔离你可能会问:为什么选Blazor而不是React/Vue?我觉得这是一个非常务实的选择。Blazor Server模式的最大优势是——所有代码都在服务端运行。前后端天然统一:不需要写两套代码、处理CO

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#开源
地铁上也能写代码?这个开源项目让AI编程助手装进了你的手机

技术选型理由服务端渲染+SignalR实时通信,完美支持流式输出成熟的企业级UI组件库,开箱即用VS Code同款编辑器内核,专业级代码展示轻量级ORM,支持多数据库切换Docker一键部署,环境隔离你可能会问:为什么选Blazor而不是React/Vue?我觉得这是一个非常务实的选择。Blazor Server模式的最大优势是——所有代码都在服务端运行。前后端天然统一:不需要写两套代码、处理CO

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#开源
告别命令行“黑箱“!Open Claude Cowork:让AI代理可视化协作的革命性桌面应用

ClientEvent(客户端事件)和ServerEvent(服务端事件)。// 客户端 -> 服务端事件cwd?: string;// 服务端 -> 客户端事件title?: string;cwd?: string;error?: string;类型安全:TypeScript的类型系统确保了事件的结构正确性清晰的职责划分:客户端负责发起操作,服务端负责执行和反馈易于扩展:新增功能只需要添加新的事

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#人工智能
踩坑三周,我终于把 Claude Code 和 Codex 塞进了浏览器— 一个让手机也能写代码的疯狂想法

《在地铁上写代码:一个移动端AI编程助手的诞生》讲述了作者如何开发一款能在手机上远程调用AI编程工具的项目。文章详细记录了从灵感萌发到技术实现的完整过程,包括采用Blazor Server解决流式输出难题、适配器模式统一不同CLI工具接口、IndexedDB实现本地会话存储等关键技术方案。特别分享了移动端适配的44px触摸优化、工作区隔离的安全设计等细节经验,并坦承了处理JSON边界情况、Wind

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踩坑三周,我终于把 Claude Code 和 Codex 塞进了浏览器— 一个让手机也能写代码的疯狂想法

《在地铁上写代码:一个移动端AI编程助手的诞生》讲述了作者如何开发一款能在手机上远程调用AI编程工具的项目。文章详细记录了从灵感萌发到技术实现的完整过程,包括采用Blazor Server解决流式输出难题、适配器模式统一不同CLI工具接口、IndexedDB实现本地会话存储等关键技术方案。特别分享了移动端适配的44px触摸优化、工作区隔离的安全设计等细节经验,并坦承了处理JSON边界情况、Wind

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手机上写代码、做PPT、分析Excel?这款“AI 全能工作台“让我随时随地都能工作

工作这件事,本来就不应该被设备和场景限制。躺沙发上突然想到一个好点子?掏出手机让 AI 帮你实现地铁上 review 代码发现问题?直接让 AI 修复咖啡馆里想起 PPT 没做?打开网页几分钟搞定这才是我理想中的工作方式。场景能力📝编程写代码、改 bug、code review、重构优化📊数据Excel 分析、图表生成、数据处理📑文档PPT 制作、Word 编辑、PDF 处理🎨设计UI 优

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手机上写代码、做PPT、分析Excel?我用 Blazor 搞了个“AI 全能工作台“,踩坑无数终于跑通了

摘要:本文分享了一个基于Blazor开发的手机端AI全能工作台项目,让用户可以通过浏览器远程调用AI完成编程、数据分析、PPT制作等任务。项目采用适配器模式解决不同CLI工具的兼容问题,通过分层缓存和防御性编程优化性能,并集成16个官方Skills实现多场景应用。作者详细介绍了技术选型、架构设计中的关键决策,以及移动端适配、进程管理等实践中的坑与解决方案。该项目将云端编程助手升级为AI全能工作台,

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#人工智能
深度解析Claude Agent Skills:我是如何理解AI能力模块化这件事的

研究Skills这三天,我最大的收获不是学会了怎么写YAML或者怎么组织文件,而是重新理解了AI应用开发的本质。我们不是在"调教"AI,而是在为AI设计工作环境。就像你不会把新员工扔进办公室说"自己看着办",而是会:给他岗位说明书(SKILL.md)提供工具和模板(scripts/assets)准备参考资料(references)告诉他遇到问题该查什么(明确的引用)Skills的设计哲学完美诠释了

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#人工智能
踩坑三个月,我用 Blazor 重构了一个 AI UI 协议,这些教训值得你看看

本文分享了作者在实现A2UI协议的Blazor版本时遇到的技术挑战和解决方案。文章重点探讨了七个关键问题:声明式UI设计解决了AI生成界面的安全性问题;数据绑定系统的三层解析机制;消息驱动架构确保状态一致性;处理JsonElement类型的坑;利用Blazor的DynamicComponent实现动态渲染;可配置主题系统的设计;以及性能优化策略。作者还提出了未来改进方向,包括扩充组件库、支持SSR

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#重构#人工智能#ui
到底了