按照这些步骤操作，可以确保你的规则保持一致，并有效引导 AI 在项目中的行为。通过将 “知识整理”（步骤 2）与 “规则格式化”（步骤 3）分开处理，并使用专门的智能体来执行格式化任务，你可以确保整个 AI 辅助开发流程具备一致性和可维护性。这并不是一个独立的 “智能体”，而是一个标准的 Cursor 规则文件（.mdc），里面包含了详细的说明（也就是它的系统提示），用于指导新规则文件的格式和结构

在长文档、知识库、甚至整个应用里，Ctrl + F 的搜索功能也能支持拼音。中文转拼音：把候选中文转换成拼音（考虑多音字，例如“曾”可以是 ceng 也可以是 zeng）再也不用担心输不出生僻字。只要几行代码，你的搜索功能就能秒升级 —— 从“只能搜中文”，变成“中拼混合全能搜”。平时微信用得比较多的小伙伴， 你是否发现微信里使用拼音是可以搜索到对应的中文昵称的。的模糊搜索，支持全拼、缩写、混合输

Manus 为首的通用 AI 应用的出现及 DeepSeek 低价高效策略的推行，相信会有更多人认识到 AI 不再昂贵，AI 的深度应用将不断涌现。保证数据流的可预测性和可维护性 这种响应式架构，让 TypeScript 开发的 AI 系统拥有了"神经系统"般的灵敏反应能力。随着 LuguManus 等项目的出现，TypeScript 开发 AI 应用的潜力正在被逐渐挖掘。更多 AI 模型的 Ty

点击上方程序员成长指北，关注公众号回复1，加入高级Node交流群随着人工智能技术的迅猛发展，AI代理（AI Agent）正在成为互联网操作的关键工具。过去，AI代理技术多被应用于绕过反爬虫机制，帮助爬虫工具更高效地抓取网页数据。然而，随着技术的进步，AI代理的应用场景已经发生了显著变化。今天，AI代理不仅仅是解决爬虫问题的工具，它们更广泛地应用于自动化操作、智能化任务处理、个性化服务等领域，帮..

或常见的通用聊天机器人）中，模型本身没有很强的推理能力，因此提示词的质量直接决定了结果的好坏。研究表明，这会显著提高复杂任务的准确率，因为模型会分步骤推演而不是直接拍脑袋给答案。代理时，你可以把「怎么做」交给模型，自己只需要专注于「目标」和「结果要求」。给出一些必须遵守的限制条件，比如「请确认引用的路径存在」或「答案必须控制在。的「目标、格式、注意事项、上下文」四要素，让提示词既清晰又高效。模型会

它就像是专属于GitHub的 Deep Research，背后有Devin的技术加持，能够自动分析仓库代码，生成全面而详细的项目文档，并支持你直接与之对话提问！检索到的文档也是非常的全面， 包含架构图、插件系统、请求处理流、应用生命周期等都提供了详细的说明和流程图，简直不要太直观。DeepWiki提供的是up-to-date的文档，能让你时刻了解项目的最新状态，不再为过时的信息而烦恼。带着程序员那

开头的行用于指定消息的 ID，用于区分不同的消息。客户端可以通过 eventSource.lastEventId 获取最后收到的消息 ID，当需要断线重连时，请求会自动发送 Last-Event-ID 头，服务器可以用它来续传消息。这个库，它是一个完整的实现，可以自动处理断线重连，支持自定义请求头等等，其原理和我们刚刚的示例代码差别不大。的自动重连机制实现的，这是一个非常简单的机制，在连接错误断开

所以回过头看，Cursor 的提示词没那么神秘，说白了，它只是用结构化的方式告诉大模型四个关键点：你是谁、该干啥、上下文是什么、需要注意啥。像 <user_query>、<cursor_rules_context> 这些标签，本质就像是「请求头」和「接口描述」，在每次交互里悄悄声明调用方式、参数信息，帮模型对齐语境，别跑偏、别答错。AI 的主任务是 执行 <user_query> 的指令，不是自己

随着越来越多的公司在招聘前端的时候，加入AI相关的技能要求，建议大家还是随时关注AI领域的最新技术发展，虽说现阶段AI还不会替换掉我们，但AI辅助编码基本已经正在成为各个公司的主流方向，对AI了解的越多，越能提高我们在新的AI时代的竞争力。就像上边的那张图片 MCP 提供一种标准的接入协议,只要是按照 MCP 开发的服务端就可以在 MCP 客户端中接入(这他么不是废话吗!这里实现两个简单的 MCP

WebRTC（Web 实时通信）是一种使 Web 应用程序和站点能够捕获和选择性地流式传输音频或视频媒体，以及在浏览器之间交换任意数据的而无需中间件的技术。WebRTC 的 “点对点” 只限于音视频流，而双方建立这个“点对点”通道需要先互相“介绍自己”，这个介绍过程就是 信令（Signaling），而 信令服务器 就是“介绍人”。SDP是一个描述多媒体连接内容的协议，例如分辨率，格式，编码，加密算