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摘要 Midscene.js 是一套基于视觉识别的UI自动化运行时系统,其核心创新点在于将传统UI自动化流程重构为四个层次:视觉理解、设备执行、结果校验和报告记录。与传统的基于元素定位的自动化工具不同,Midscene采用"先识别屏幕内容再操作"的模式,通过截图让AI模型判断目标位置,再转换为设备坐标执行操作。该系统特别适用于selector不稳定、自绘界面复杂、弹窗变化频繁以
摘要 Midscene.js 是一套基于视觉识别的UI自动化运行时系统,其核心创新点在于将传统UI自动化流程重构为四个层次:视觉理解、设备执行、结果校验和报告记录。与传统的基于元素定位的自动化工具不同,Midscene采用"先识别屏幕内容再操作"的模式,通过截图让AI模型判断目标位置,再转换为设备坐标执行操作。该系统特别适用于selector不稳定、自绘界面复杂、弹窗变化频繁以
摘要 Midscene.js 是一套基于视觉识别的UI自动化运行时系统,其核心创新点在于将传统UI自动化流程重构为四个层次:视觉理解、设备执行、结果校验和报告记录。与传统的基于元素定位的自动化工具不同,Midscene采用"先识别屏幕内容再操作"的模式,通过截图让AI模型判断目标位置,再转换为设备坐标执行操作。该系统特别适用于selector不稳定、自绘界面复杂、弹窗变化频繁以
本文介绍了如何快速使用LangChain和通义千问搭建一个"AI短文生成器"应用。主要内容包括: 5分钟快速实现:安装依赖、配置API Key、使用LCEL(LangChain表达式语言)构建Prompt→模型→解析器的基础链。 三种实用扩展: 流式输出:实现逐段生成效果 结构化JSON输出:便于数据存储和前端渲染 并行生成:同时获取标题、摘要、标签和正文 进阶路线建议:从基础
摘要 YAML和JSON在AI时代配置文件中扮演不同角色:JSON更适合机器数据交换,而YAML凭借其人类友好的特性成为AI配置的首选。YAML通过缩进和短横线表达层级结构,支持多行文本和注释,特别适合处理大模型配置中的复杂内容(如模型参数、提示词和工作流)。虽然语法简单,但需注意缩进、引号和类型解析等细节。在AI场景中,YAML更符合工程师编辑需求,而JSON仍保持接口传输优势。两者互补,共同满
DeepSeek 技术路线从 V1 到 V4 的演进遵循清晰的工程逻辑: V1 先研究 Scaling Law,建立理论基础; MoE 优化 FFN 显存占用,MLA 压缩 KV Cache,共同构成 V2 核心; V3 将优化工程化,实现 671B 总参数量但仅激活 37B 的高效计算; R1 增强推理能力,后续改进训练稳定性和长上下文处理; V4 整合所有技术,形成高效、低成本、强推理的完整体
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客户端AI工程中的"上下文建设"核心在于将隐性知识转化为AI可理解的工程资产。文章指出AI在客户端开发中的三大痛点:缺乏业务语义理解、容易猜测性生成、输出质量不稳定,并提出解决方案:通过分层组织上下文(仓库级/模块级/子业务级),重点建设AGENTS.md作为目录入口说明,配合精准召回、意图匹配和模糊搜索三种知识召回方式。强调上下文建设应融入研发流程,而非事后补充文档,才能持续
OpenSpec 学习笔记摘要 OpenSpec 是一种面向客户端研发的增量式规范编码实践,采用 Brownfield-first 设计理念,特别适合已有多年历史的 Android/iOS 项目。其核心特点是: 存量优先:不要求一次性补齐所有历史模块的 Spec,允许从单次变更开始逐步积累 变更中心:每个功能迭代/Bug修复视为独立 Change,包含提案、设计、任务和增量 Spec 流动工作流:
前言由于工作需要,基于源码进行改动的时候经常需要在git分支上打各种各样的patch来解决各种各样的问题。这里总结两种生成patch和打patch的方法。git diff这种是Unix下的patch,在git分支下通过git diff命令生成。具体命令如下:git diff > diff.patch对于git diff生成的patch,可以用如下两条命令进行merge:git apply diff







