Windsurf：基于AI Agent的开发范式实践（新建项目篇）
AI辅助编码工具越来越好用，这两天突然冒出一个想法：既然工具已经支持Agent模式，那是否可以更进一步，突破其“辅助”定位，让它真正成为可独立完成编码任务的Agent？如果这个模式可行，那么对我们当前的工作流程会有什么影响？我本人历经开发模式的数次变更，从瀑布模型到敏捷开发、极限编程（XP）再到测试驱动开发（TDD），深切的感受到每一次模式更迭带来的深刻影响。恰好手边有这款工具，我打算在Age
ai 内容创作
GPT-4o是懂LOGO设计的
用 GPT-4o 在1分钟内创造出媲美专业设计的Logo！思考一下： 半年前还有多少公司在微调 SD 想实现这种效果，现在直接被模型基础能力覆盖！当一项技术能以十分之一的成本，达到原有技术80%的效果时，这不是简单的替代，而是一场彻底的革命。如何制作？江树精心打磨的提示词模板分享给你：Create image 专业 logo 设计图：- 设计风格：采用苹果设计美学（简约、精致、高端）- 背景要
AI 驱动的 SEO：尖端内容制作的 4 项原则（附Deep Seek优化独立站技巧）
AI 已经席卷了 SEO 世界，而且没有回头路。如果您尚未将 AI 集成到您的内容制作中，那么您就落后了。关键是知道如何以正确的方式使用 AI——这样它才能与您的 SEO 策略相配合，而不是与之相悖。现实情况是：谷歌并不反对 AI 生成的内容。他们关心的是为人们创建的有用内容。如果您的 AI 辅助内容符合该条件，那么您就清楚了。但是，如果你在没有真正策略的情况下大规模生产 AI 内容，你就有可
高效AI开发指南：上下文管理全解，以Cline为例
1. 背景在当今 AI 辅助编程的时代，我们逐渐发现 Cursor, Windsurf 以及 Cline 等AI代码编辑器的一个共同现象：AI 代码编辑器通常在任务初始阶段表现出色，代码生成效率和质量都很高，但随着项目的深入，它们的性能往往会出现明显下滑。这种现象被业内称为"死亡陷阱"，它与大模型的上下文管理密切相关。作为开发者，我们需要了解这一现象背后的原理，并掌握有效的上下文管理策
AI时代软件测试的认知革命与架构重塑
一、从钟表宇宙到概率云：确定性崩塌下的认知革命1727年牛顿逝世时，墓志铭上镌刻的"让行星运转的法则"，曾是人类对宇宙认知的终极信仰。经典物理的确定性如同精密机械：行星轨道可计算至小数点后百位，弹道轨迹能预判百年后的落点，拿破仑甚至戏称《自然哲学的数学原理》是"宇宙说明书"。这种信仰在1900年遭遇第一次冲击——普朗克提出能量量子化假说，如同在齿轮咬合的机械宇宙中塞入不确定的沙粒。但真正的革命
法律人的AI技能课（二）：Gamma用法教程
基础篇（二）：Gamma用法教程前言：本教材为法律人的AI技能课——基础篇（二），基础篇（一）详见《2025法律人必备AI工具箱，玩转deepseek指南》。众所周知，PPT就像工作中的咖啡，工作汇报来一个，年终总结来一个，头脑风暴来一个，外出宣传来一个，虽然法学院从未教过学生们如何制作精美PPT，但在实际工作中不会弄PPT着实很难在职场生存下去，今天咱们一起来学习业界最强PPT AI工具Ga
怎么让 AI 写出好看有设计感的网页
你让 AI 给你写的网页大概都是这样的：或者这样：好点的时候能这样：但都不够高级，尤其是那个像引用一样的边框，太 AI 了。今天教大家一个小技巧，写出下面这样的网页：或者这样的找到好看的模板推荐这个网站：https://21st.dev这里面不但提供各种好看的模板，还给你提供了直接让 AI 写出完全一样网页的提示词不过它提供的提示词不能直接用。如果直接发给 AI，AI 会 1:1 复制网页。
Cursor + Figma：AI驱动的设计革命，让创意触手可及
在数字化时代，设计工具与人工智能的结合正在重塑我们的创作方式。今天，让我们一起探索如何通过Cursor和Figma的强强联手，开启AI辅助设计的新纪元。引言Figma作为UI设计界的翘楚，以其强大的协作能力和直观的界面设计赢得了全球设计师的青睐。而当Figma遇上AI，又会碰撞出怎样的火花？通过Figma的MCP（Model Context Protocol）服务，我们能够实现AI辅
AI 笔记 NotebookLM 更新：思维导图和资源探索，很酷！
谷歌旗下 AI 笔记应用 NotebookLM 近日迎来重大更新，推出名为「探索来源」（Discover Sources）的新功能。该功能可自动搜索网络资源并智能筛选相关内容，旨在帮助用户快速构建知识库，尤其为学生、研究人员及知识创作者提供高效的信息整合方案。我们结合该笔记本前阵子刚开放的交互式「思维导图」功能一起介绍一下。点击「新建」进入添加来源的界面，点击右上角的发现网络来源。进入到「探索
AI Agents入门教程之五种智能体工作流设计模式
点击蓝字关注我们01引言AI智能体不仅仅是花哨的聊天机器人——它们更像是能自主"思考"和行动的智能助手，能够协调多个步骤或工具来完成目标。在实际应用中，智能体通常结合大语言模型（LLM）的推理能力与外部工具（数据库、API等）来处理复杂任务。Anthropic将这类架构统称为智能体系统，其核心区别在于：工作流沿预定义代码路径运行，而真正的智能体允许LLM动态决定后续动作